Processo de Desenvolvimento de Scorecard – A Análise de Masterfile  

Este é o segundo artigo de uma série relacionada a conceitos de modelagem estatística, desenvolvimento de scorecard e tipos de modelos de scoring. Seu foco está na Análise do Masterfile (Base de Desenvolvimento), que é a etapa de preparação essencial antes do desenvolvimento de um scorecard, e seu objetivo é avaliar os dados disponíveis pelo cliente, entender a dinâmica do seu negócio, e selecionar uma amostra de dados significativa para o desenvolvimento do scorecard.

Uma Análise de Masterfile precisa é a chave para um scorecard de sucesso, pois um modelo é tão bom quanto os dados com os quais ele é desenvolvido.

O Masterfile geralmente contém dados de propostas (coletados no momento da proposta) e dados de desempenho posterior (detalhes do comportamento em pagamento de dívidas) ao longo do período de desempenho determinado.

A Análise do Masterfile pode ser separada em três estágios:
Extração e análise de dados;
Definição das métricas de desempenho;
Definição e geração da amostra.

Extração e análise de dados

A primeira parte da análise do Masterfile concentra-se no entendimento das bases de dados do cliente. Os dados precisam ser conferidos para verificar se estão corretos e consistentes. Contas-chave, tais como rejeitadas, aceitas (proponentes aceitos e que tomam o empréstimo) e não-aceitas (proponentes aceitos, mas que não tomam o empréstimo), precisam ser identificadas e examinadas ao longo do tempo. Estatísticas-chave, tais como taxa de aceitação, taxa de resposta (aceitos/aceitações) e taxa inicial (aceitos/total de solicitantes), precisam ser determinadas para a avaliação da base de dados. Tabelas estabelecendo os critérios de proposta ao longo do tempo são produzidas com o intuito de analisar a estabilidade e adequabilidade do scorecard. O Relatório de Distribuição de Características é produzido e discutido com o cliente para a validação das bases de dados e possibilitar o início da modelagem.

Definição das Métricas de Desempenho

O segundo estágio consiste na avaliação do desempenho dos clientes e na definição dos conceitos de "cliente bom" e "cliente mau". Para avaliar se uma conta deve ser classificada como boa ou ruim, é feita a Análise de Roll Rate, que avalia a progressão de desempenho das contas, comparando um período de tempo curto (por exemplo, 12 meses) com um período maior (por exemplo, 24 meses). Isso permite determinar se as contas que apresentam bom histórico de pagamento inicial tendem a mostrar atraso no futuro (isto é, são classificadas como ruins) ou se apresentam grande probabilidade de continuarem boas pagadoras. Da mesma maneira, as contas que logo entram em atraso recuperam-se no futuro (isto é, se tornam classificadas como boas) ou elas continuam endividadas? As contas cujo desempenho é difícil prever são classificadas como indeterminadas. Quanto à definição de "bons" e "maus" clientes, esta deverá ser apresentada ao cliente como parte da validação pré-desenvolvimento .

Definição e Geração de Amostra

No estágio final, são determinados o período a partir do qual a amostra deve ser coletada (janela de amostragem) e o número de registros da amostra. Existem vários aspectos que devem ser considerados ao se definir uma janela de amostragem:

• É necessário que seja antiga o suficiente para garantir que as contas tenham tempo suficiente para seu desempenho amadurecer, isto é, tempo para se tornarem "más".


• Deve haver volume suficiente de contas boas e ruins na janela da amostragem.
  


• Deve retratar o perfil mais atual possível da carteira.
  


• Qualquer variação periódica ou diferença na qualidade do solicitante dever ser levado em conta.
  

Isso é feito por meio de análise de crescimento da taxa de default (bad rate) ao longo do tempo, inadimplência dinâmica (Análises Históricas) e volumes e estatísticas de propostas. Uma vez que a janela de amostragem seja determinada, são tomadas aleatoriamente contas boas, ruins, rejeitadas, aceitas e não aceitas daquele período para uso no desenvolvimento do scorecard. Geralmente, é recomendado que sejam utilizadas amostras de no mínimo 5 mil contas por categoria.

Todos os detalhes do processo de Análise do Masterfile são colocados em um documento específico, que por sua vez, é apresentado ao cliente.

Leia o E-news dos próximos meses para descobrir mais sobre a Análise do Masterfile.

Escrito por Cezanne Gentle, Scoring Analytics, Experian Decision Analytics.