Você já deve ter recebido de algum Banco, Operadora de Cartão de Crédito, Financeiras ou mesmo de lojas a “boa” notícia de que possui crédito pré-aprovado ou que seu limite foi ampliado.  E isso ocorre, inclusive, quando você ainda nem é cliente daquela empresa. A despeito da questão dos nossos dados circularem por aí, vamos nos ater ao método que empresas, e em especial,  instituições financeiras utilizam para decidir sobre conceder ou não crédito a um cliente.

Como mencionei nos artigos anteriores, as instituições financeiras devem atender os requisitos do marco legal de Basileia, entre eles estimar o risco e a qualidade da carteira, implantando métodos massificados e personalizados que possam estimar a probabilidade de um cliente se tornar inadimplente, seja pessoa física ou pessoa jurídica. Assim, cada instituição financeira define seus modelos e métricas para previsão de insolvência, alinhados ao nível de risco julgado aceitável naquele momento, adequando assim os produtos que serão oferecidos (ou não) a cada perfil de cliente, bem como suas taxas, prazos e exigências de garantias.

Algumas dessas métricas e metodologias nos remetem às conhecidas como: Credit Scoring, Application Scoring e Behaviourial Scoring, as quais se baseiam em estudos e teorias de correlação de fatores e de probabilidade.

Todos esses métodos buscam pontuar determinados aspectos do cliente, daí o nome score ou scoring, frente às medidas pré-definidas obtidas do comportamento de uma base de dados.

Vejamos alguns exemplos:

• Uma empresa consituida a mais de 5 anos terá uma nota maior que uma recém-constituída; 
• Alterações societárias recentes e relevantes podem implicar em menor pontuação, do que aquela que mantém sua composição societária;
• Segmento de atuação da empresa está em crescimento nos últimos 3 anos e a proponente ao crédito apresentar redução de faturamento, implicará em menor pontuação;
• Volume de dívidas frente ao capital próprio mostra-se abaixo ou acima do esperado gerará notas diferentes.

Cada instituição possui sua parametrização e assim milhares de clientes têm seus dados submetidos diariamente aos sistemas de avaliação e obtém uma nota de crédito, que será a mesma dentro de qualquer unidade de atendimento daquela instituição, mas que pode variar de Banco para Banco.

Seguindo o mesmo raciocínio do Credit Scoring são aplicados ainda os modelos de Application Scoring para avaliar o risco dos clientes que pretendem iniciar relacionamento e o Behaviourial Scoring para indicar o comportamento de crédito dos que são clientes ou que já contrataram com a Insituição.

Cabe também a cada Banco definir quais os clientes serão avaliados pelo modelo massificado ou personalizado, geralmente, para as pessoas jurídicas são levados em consideração o faturamento e/ou o segmento de atuação. No próximo post vamos abordar os modelos personalizados ou especialistas, que, além de contar com aspectos qualitativos e mensuráveis por um sistema de métricas pré-definidas, também sofrem a interferência pessoal de Analistas de Risco de Crédito.

Importante bater na mesma tecla, independente do modelo a ser utilizado, nós não podemos dizer que a avaliação do nosso risco ou das empresa é uma caixa preta, pois temos condições de entender o processo e quais os aspectos do nosso comportamento ou da performance das empresas serão pontuados.