Definições de Scorecards
 
Este é o primeiro de uma série de artigos que descreve os conceitos básicos de scoring e enfoca seus diferentes tipos de modelos. Os tópicos futuros incluirão Análise do Masterfile, construção e teste de scorecard, rejeição de inferência e resultados. 

O que é um scorecard?

Uma ferramenta que lista as informações mais preditivas do cliente, além de apresentar uma escala de pontos associados e atributos.

Tipos de scorecards: 

Application Scorecard

Uma técnica estatística para prever, no momento da proposta, a probabilidade de quitação de dívida. 

Esta é a ferramenta mais indicada para o scoring de crédito, usada para avaliar o risco de clientes quando se candidatam à concessão de crédito. Quanto mais baixo o score, mais alto o risco do cliente, isto é, maior a chance de o empréstimo não ser quitado. 

Scorecards de propostas são usados para estabelecer um score de corte, abaixo do qual os candidatos são considerados um risco alto demais e são, portanto, rejeitados.  O score representa uma troca vantajosa entre o volume de contas que será aceito e a taxa máxima de dívidas incobráveis (proporção de clientes que não quitarão suas dívidas).  Ao implementar um novo scorecard de proposta, o corte é escolhido para manter as taxas atuais de aceitação - enquanto reduz as taxas de devedores duvidosos - ou para manter as taxas de devedores duvidosos atuais - enquanto aumenta o volume de contas aceitas - ou, ainda, algo entre as duas opções. 

Além de tomar decisões corretas de aceitação/rejeição, o score pode ser usado para classificar os candidatos de acordo com o risco que representam e de acordo com as regras divergentes de políticas para cada faixa de score estabelecido.  Por exemplo, candidatos com score baixo para uma conta-corrente ativa podem receber ofertas de facilidades restritas, como ter direito a apenas um talão de cheques, em vez de um cartão de crédito. 

Behavioural Scoring
 
Uma técnica estatística que fornece uma avaliação completa do desempenho passado de um cliente e pode, então, ser usada para prever o desempenho futuro. 

O objetivo do Behavioural Scoring é medir o risco contínuo de um cliente.  A ferramenta pode ser aplicada às contas da empresa todos os meses como parte do ciclo normal de faturamento, durante o qual cada conta é examinada e qualquer alteração na posição de risco é detectada. 

Cobrança 

1. No momento em que não realiza um pagamento contratual o cliente fica inadimplente e a conta é passada ao departamento de cobrança. Embora as estratégias de cobrança variem de acordo com as empresas, a ênfase fundamental é sempre o relacionamento contínuo com o cliente. 

O momento certo para acompanhar os sinais de inadimplência prematura deve ser o da abordagem do serviço ao cliente, no qual a disposição e capacidade de pagamento são determinadas. 

O Behavioural Scoring é essencial para a área de cobrança do scoring de crédito.  Pesquisas anteriores comprovam que somos criaturas de hábitos regulares e que estamos aptos a pagamentos no mesmo dia de cada mês durante longos períodos de tempo. A vantagem desta ferramenta para a cobrança é permitir a abordagem aos clientes imediatamente após serem considerados arriscados e priorizar a atividade de cobrança. 

Os clientes que pagam habitualmente em dia, caso atrasem, podem ser considerados de maior risco comparados com aqueles que pagam habitualmente com atraso. Isso ocorre porque estes não apresentam risco imediato pois, apesar do atraso, sempre há o pagamento da dívida. Já o cliente que normalmente paga suas dívidas em dia pode oferecer mais risco quando, de repente, começa a pagar com atraso.

O objetivo do scoring para cobrança é reduzir o número de lembretes antecipados sem aumento da taxa de inadimplência.  O resultado, portanto, é que o número de clientes que sofrem com agravação e desgaste resultantes das cartas de advertência prévia também diminui. 

Autorização 

Autorizações imediatas – necessárias quando um cliente deseja fazer uma compra, fazendo com que ultrapasse seu limite atual. 

Scores de autorização dão acesso a dados pessoais relevantes, incluindo informações de créditos e débitos na conta-corrente do cliente, podendo ser resgatadas operações que ocorreram há anos.

Se o cartão faz parte dos serviços bancários adicionais em nome do cliente, então se torna necessário resumir essas informações. Além disso, o cliente tem conhecimento total de sua situação pessoal e raramente perdoa se o relacionamento integral com o concessor de crédito for desconsiderado. 

O risco do cliente pode ser determinado por meio da utilização de modelos comportamentais, e a tolerância é estabelecida de acordo com esse risco. Um cliente de alto risco terá restrições em relação ao produtos oferecidos, enquanto um cliente de baixo risco receberá mais crédito do que o nível originalmente estabelecido. 

Limites de Crédito

Quanto mais altos forem os limites de crédito estabelecidos por uma organização, maior o risco de inadimplência.  Entretanto, quando uma organização assim o faz, o risco de inadimplência não deve aumentar mais do que a lucratividade. Quando um bom equilíbrio é encontrado, a organização começa a tornar-se extremamente lucrativa. Portanto, a importância de monitorar todas as contas é a de proporcionar à organização informações valiosas a respeito de suas políticas de crédito e seus clientes. 

Os limites de crédito podem ser estabelecidos com a aplicação de um nível fixo a todas as contas, ou com a classificação do risco de crédito do candidato e o estabelecimento do limite de crédito ao score alcançado.  O limite pode então ser alterado vários meses depois, uma vez que o comportamento de pagamento do cliente tenha sido avaliado. 

Modificações de crédito podem ser feitas dependendo do saldo atual da conta, da fração do limite da conta corrente que tenha sido utilizada, do nível de utilização do limite já usado e do período da última alteração. 

Response Scoring

Response Scoring é um mecanismo de classificação que prevê a probabilidade de uma pessoa responder a uma dada oferta por meio de e-mail.  Esse sistema se baseia na análise de amostras estatisticamente válidas sobre aqueles que responderam ou não à mesma oferta. 

O Response Scoring deve, portanto, ser usado em conjunto com o scoring de risco para prever tanto a probabilidade de clientes responderem favoravelmente a malas diretas quanto à probabilidade de eles não pagarem suas obrigações referentes a um crédito posterior, isto é, um modelo de resposta deve ser usado, no primeiro exemplo, para identificar aqueles clientes com maior probabilidade de resposta e, no segundo exemplo, esse grupo deve ser classificado a partir de um modelo, de maneira a remover aqueles que apresentam o risco mais alto.  Surge então um mercado-alvo que, além do seu valor creditício, também apresenta disposição para responder a ofertas. 

Litigation Scoring

As atividades de cobrança são caras, especialmente se a probabilidade de recuperação das dívidas no fim de uma ação legal for baixa.  Dessa forma, o Litigation Scoring ajuda a identificar, em uma determinada carteira, aquelas contas que apresentam maior probabilidade de pagamento de um saldo em aberto ao receber uma ordem judicial e antes do início do julgamento. 

Por exemplo: 

Rápido direcionamento dos clientes diretamente ao estágio de julgamento, reduzindo o número de cartas e ligações telefônicas.  

Identificação antecipada dos casos em que o litígio é inadequado. 

Churn/Attrition

Churn é a etapa na qual o cliente muda para a concorrência ou abre contas com uma outra organização voluntariamente.  Essa perda de clientes é particularmente cara quando as comissões tiverem sido pagas a concessionários intermediários ou agentes na aquisição inicial do negócio e onde não existam acordos de proteção de informação privilegiada (claw-back agreements). 

É possível determinar, no momento da proposta e depois dela, por meio do scoring comportamental, a probabilidade de perda de um cliente. Certas características serão previstas e o solicitante pode, então, ter sua pontuação definida de acordo. 

Leia a próxima edição do E-news para mais informações sobre scorecards e Análises Masterfile

Escrito por Ben Maseko, Analista de Scoring, Experian Decision Analytics.

Para informações adicionais sobre as soluções de scoring da Experian, por gentileza, entre em contato (55) 11 5504-7511