Você já ouviu falar nos modelos de análise de crédito? A gestão financeira é uma das maiores preocupações das organizações atualmente. Com isso, essas abordagens surgem como uma maneira de garantir a elaboração de uma política de crédito mais assertiva, além de contribuir com o estudo dos perfis de risco.

Neste texto, exploraremos os principais modelos de análise de crédito e como eles podem ser úteis para a sua organização. Com isso, você consegue escolher a abordagem mais adequada para as necessidades da sua empresa. Continue conosco e confira!

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O que são os modelos de análise de crédito?

Os modelos de análise de crédito são ferramentas aplicadas durante o processo de concessão de crédito das organizações para avaliar o risco associado ao oferecimento de um benefício para um cliente, seja ele CPF ou CNPJ.

Ou seja, são técnicas implementadas para prever a probabilidade de um mutuário pagar suas dívidas conforme o acordo feito, garantindo que ele não se torne inadimplente e a empresa saia no prejuízo. Isso faz com que o principal objetivo das ações seja responder à questão: “qual é a probabilidade de esse cliente se tornar inadimplente com o pagamento do empréstimo?”.

Eles analisam uma variedade de informações, como histórico de crédito, renda, dívidas atuais, comportamento de pagamento passado e outros fatores relevantes para determinar a viabilidade de conceder crédito a um cliente em potencial.

Existem diferentes tipos de modelos de análise de crédito, sendo que cada um tem suas próprias vantagens e limitações. A escolha da abordagem mais adequada depende das necessidades específicas da instituição ou empresa, do volume de dados disponíveis e dos recursos técnicos que existem para implementação e manutenção do modelo.

Conheça os 3 modelos de análise de crédito mais assertivos!

Muitas vezes, as organizações precisam realizar análises massificadas com uma grande quantidade de dados para obter mais agilidade em suas operações. Por exemplo, algumas empresas optam por fazer uma análise de crédito maior, visando compreender quais são os potenciais clientes de uma organização.

Por esse motivo, existem diferentes modelos de análise de crédito: para abranger as necessidades de diferentes empresas. Tendo isso em mente, é fundamental conhecer as opções disponíveis e as suas funcionalidades, pois, assim, você conseguirá selecionar a abordagem que pode oferecer mais benefícios para a sua organização. Continue lendo e confira:

1. Modelos julgamentais

Os modelos julgamentais de análise de crédito são uma abordagem baseada na experiência dos analistas de crédito para avaliar a capacidade de um mutuário de honrar suas obrigações financeiras. Ao contrário dos modelos quantitativos, que se baseiam em dados e algoritmos para fazer previsões, esse tipo de abordagem confia na intuição e no discernimento humano para tomar decisões de crédito.

Nesses modelos, os analistas de crédito consideram uma variedade de informações, incluindo histórico de pagamento e crédito, lucros, ativos e dívidas existentes. Além disso, estuda outros fatores qualitativos para determinar a capacidade de pagamento de uma pessoa ou empresa e compreender se o perfil dela está de acordo com a política de crédito da organização.

Eles também podem levar em conta algumas questões mais subjetivas, como a estabilidade da organização/trabalho, a reputação do cliente e a situação econômica geral.

É muito importante ressaltar que esse modelo de análise de crédito é usado apenas nas últimas opções, quando os dados não são ricos ou suficientes para fazer um estudo qualificado com as estatísticas. Por isso, essa abordagem possui algumas limitações e desvantagens.

Em primeiro lugar, a subjetividade que está presente nesse tipo de modelo pode gerar inconsistências nas decisões de crédito, visto que elas estão sujeitas a preconceitos inconscientes por parte dos analistas. Além disso, esses modelos podem ser menos escaláveis e mais suscetíveis a erros humanos.

No entanto, em muitos casos, uma abordagem combinada que aproveita tanto os modelos estatísticos quanto os modelos julgamentais costuma ser mais eficaz na análise de crédito, permitindo que as instituições financeiras e empresas obtenham uma visão abrangente da capacidade de pagamento de uma pessoa ou empresa.

2. Modelos estatísticos

Os modelos estatísticos da análise de crédito são métodos quantitativos que utilizam técnicas estatísticas para prever o risco de inadimplência de um mutuário. Ou seja, eles se baseiam em dados históricos de crédito e em variáveis financeiras relevantes para calcular a probabilidade de um indivíduo ou empresa honrar seus compromissos financeiros.

Um exemplo comum de modelo estatístico é o score de crédito, que atribui uma pontuação a cada cliente com base em fatores como histórico de pagamento, dívidas existentes, tempo de crédito e tipos de crédito utilizados. Essa pontuação é usada para prever a probabilidade de inadimplência: quanto maior a pontuação, menor o risco de crédito.

Outro modelo estatístico amplamente utilizado é a regressão logística, que analisa a relação entre variáveis independentes, como idade, renda e histórico de crédito, e a variável dependente, que é a probabilidade de inadimplência. Esses modelos são treinados com dados históricos para identificar padrões e construir um modelo preditivo.

É válido ressaltar que os modelos de análise de crédito estatísticos podem variar em dois: a abordagem generalista e a customizada. Esse aspecto é definido conforme a necessidade e o desejo de quem concede o crédito. Entenda:

Modelos estatísticos generalistas

Os modelos estatísticos generalistas são aqueles desenvolvidos com base em uma ampla gama de dados e são aplicáveis a uma variedade de situações e clientes. Eles geralmente utilizam algoritmos de aprendizado de máquina, como regressão logística, árvores de decisão ou redes neurais, para identificar padrões nos dados e prever o risco de inadimplência.

Eles podem ser implementados com relativamente pouca personalização para atender às necessidades de diferentes instituições financeiras ou empresas, auxiliando em uma gestão de carteira que evita a inadimplência.

Modelos estatísticos customizados

Por outro lado, os modelos estatísticos customizados são projetados especificamente para atender às necessidades e características únicas de uma determinada instituição financeira ou empresa.

Eles são construídos com base em dados históricos e características específicas do cliente, levando em consideração nuances que podem não ser capturados por modelos generalistas. Esses costumam ser mais complexos e exigir uma análise mais detalhada dos dados, mas podem oferecer precisão e relevância aumentadas para a organização que os utiliza.

3. Soluções pré-configuradas

As soluções pré-configuradas são modelos de análise de crédito que vêm prontos para uso, sem a necessidade de personalização extensiva. São geralmente desenvolvidos por especialistas em análise de crédito e baseados em algoritmos estatísticos e de aprendizado de máquina treinados com dados históricos.

Essas ferramentas são projetadas para atender às necessidades de diversas empresas, oferecendo uma abordagem rápida e eficiente para avaliar o risco de crédito. Elas podem ser implementadas rapidamente e oferecer uma avaliação consistente e objetiva do risco de crédito de clientes em potencial.

Tendo isso em mente, é válido ressaltar que existem diversas opções ótimas no mercado que oferecem as funcionalidades ideais para fazer uma gestão de risco de crédito ainda mais assertiva.

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Esperamos que esse conteúdo tenha sido útil para você. Lembre-se que aqui, na Serasa Experian, você encontra muitos materiais úteis sobre crédito para a sua empresa, por isso, continue nos acompanhando. Até a próxima!