Empresas | Demanda por Crédito

Variação acumulada no ano 8,7%

Variação mensal -1,6%

Consumidor | Demanda por Crédito

Variação acumulada no ano 7,6%

Variação mensal -3,5%

Empresas | Recuperação de Crédito

Percentual médio no ano 39,8%

Percentual no mês 38,7%

Consumidor | Recuperação de Crédito

Percentual médio no ano 56,7%

Percentual no mês 57,2%

Cartão de Crédito | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 1.321,18

Pontualidade do pagamento 77,7%

Empréstimo Pessoal | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 406,18

Pontualidade do pagamento 83,6%

Veículos | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 406,18

Pontualidade do pagamento 83,6%

Consignado | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 268,83

Pontualidade do pagamento 93,9%

Tentativas de Fraudes

Acumulado no ano (em milhões) 5,79

No mês (em milhões) 1,22

Empresas | Inadimplência

- 0.0%

No mês (em milhões) 7,8

MPEs | Inadimplência

- 0.0

No mês (em milhões) 7,4

Consumidor | Inadimplência

Percentual da população adulta 47,9%

No mês (em milhões) 78,2

Atividade do Comércio

Variação acumulada no ano 4,6%

Variação mensal 0,3%

Falência Requerida

Acumulado no ano 236

No mês 61

Recuperação Judicial Requerida

Acumulado no ano 638

No mês 167

Empresas | Demanda por Crédito

Variação acumulada no ano 8,7%

Variação mensal -1,6%

Consumidor | Demanda por Crédito

Variação acumulada no ano 7,6%

Variação mensal -3,5%

Empresas | Recuperação de Crédito

Percentual médio no ano 39,8%

Percentual no mês 38,7%

Consumidor | Recuperação de Crédito

Percentual médio no ano 56,7%

Percentual no mês 57,2%

Cartão de Crédito | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 1.321,18

Pontualidade do pagamento 77,7%

Empréstimo Pessoal | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 406,18

Pontualidade do pagamento 83,6%

Veículos | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 406,18

Pontualidade do pagamento 83,6%

Consignado | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 268,83

Pontualidade do pagamento 93,9%

Tentativas de Fraudes

Acumulado no ano (em milhões) 5,79

No mês (em milhões) 1,22

Empresas | Inadimplência

- 0.0%

No mês (em milhões) 7,8

MPEs | Inadimplência

- 0.0

No mês (em milhões) 7,4

Consumidor | Inadimplência

Percentual da população adulta 47,9%

No mês (em milhões) 78,2

Atividade do Comércio

Variação acumulada no ano 4,6%

Variação mensal 0,3%

Falência Requerida

Acumulado no ano 236

No mês 61

Recuperação Judicial Requerida

Acumulado no ano 638

No mês 167

Crédito

Quando combinar dados internos e externos na análise de crédito?

Descubra o momento ideal para unir dados internos e externos e ganhar precisão na análise de crédito.

Quando combinar dados internos e externos na análise de crédito?

Ao implantar políticas de crédito de qualidade, que ao mesmo tempo minimizem os riscos e correspondam às expectativas de vendas de uma empresa, as áreas de crédito se deparam com variáveis desafiadoras para a tomada de decisão, entre elas a de ter a melhor informação. No contexto da análise de crédito, a combinação ideal de dados internos e externos é uma das escolhas mais estratégicas a se fazer. A efetividade dessa política depende diretamente da quantidade e da profundidade das informações dos clientes. Afinal, como aproveitar melhor os dados externos e combiná-los com os dados internos? Como encontrar o melhor equilíbrio para a concessão de crédito? Convidamos Rodrigo de Deus, especialista em Serviços de Crédito da Serasa Experian para responder algumas perguntas.

Dados internos e externos: conheça algumas combinações

Segundo Rodrigo, a combinação de dados internos e externos para concessão de crédito depende da área de atuação da empresa e das informações à disposição. Bancos e financeiras, por exemplo, têm acesso a dados internos relacionados à movimentação de conta, renda, comportamento e poder de compra do cliente.  Uma loja de eletrônicos não costuma ter essas informações. Além do mais, quanto menor a quantidade de informação sobre o cliente, maior a necessidade da empresa recorrer a dados externos. O valor da transação também pode ser um fator determinante na hora de decidir a quais dados recorrer. Pode ser que não valha a pena investir na consulta a dados externos para analisar uma transação de tíquete baixo, por exemplo, mas isso somente quando se tem algum dado interno do cliente em análise. Em todos os casos, a análise de dados costuma  variar para clientes novos e os clientes antigos. "Do cliente novo, você só tem os dados externos para trabalhar. O principal deles é o Score, com a situação atual e o histórico desse cliente", afirma Rodrigo. Já para os clientes antigos, vale avaliar uma série de dados internos já obtidos pela empresa, além do Score. Mas o que ocorre na prática é que muitas grandes empresas trabalham apenas os dados internos para este tipo de análise. O histórico de pagamentos, a pontualidade e os comprovantes de renda obtidos anteriormente são alguns exemplos de dados internos a serem explorados. "É necessário considerar se o cliente já gerou despesas anteriores com escritórios de cobrança e quanto tempo levou para pagar essas dívidas, por exemplo", explica o especialista.

Usando o Score para uma análise de crédito acurada 

Os relatórios de crédito garantem uma acurácia muito maior para qualquer análise por si só e quando combinados com dados internos isso é potencializado. Utilizando soluções externas é possível conferir desde dados cadastrais até informações restritivas. Dependendo do fornecedor contratado, o nível de detalhamento pode chegar até em histórico de pedidos de crédito com informações de frequência e valores. Também é possível saber se existe algum financiamento em aberto e qual o seu status, além de quanto tempo uma dívida está em aberto e quem é o credor. Relatórios que contam com um bloco de informação de Score são mais precisos ainda, pois trata-se de um modelo preditivo. Ele mostra a situação financeira de uma empresa ou pessoa física naquele momento e quais as chances de inadimplência futura, facilitando e tornando a análise muito mais segura. Vale lembrar que os bureaus de crédito podem utilizar técnicas de scoragem para prever informações extras como renda, comprometimento e também a capacidade mensal de pagamento de cada cliente. Cabe à empresa definir o nível de análise que ela quer chegar.

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