O que é Probability of Default e como usar

Antes de vender a prazo, qualquer empresa sente o peso do "e se não pagar?". O caixa sofre, a cobrança perde ritmo e a equipe vê o esforço comercial ir embora. Quando os sinais de inadimplência crescem, a operação inteira precisa trabalhar mais para receber o mesmo.

Percebe como tratar todo mundo igual não funciona? O que funciona é medir, priorizar e agir com métodos específicos — e é aqui que a Probability of Default (probabilidade de inadimplência) mede de maneira quantitativa para decidir quem recebe crédito, quanto e sob quais condições.

Neste post, explicaremos o significado de Probability of Default e como utilizar essa métrica para reduzir o risco de inadimplência, contando com a inteligência das soluções que oferecemos na Serasa Experian.

O que significa Probability of Default?

Probability of Default (PD), ou probabilidade de inadimplência, estima a chance de um devedor deixar de cumprir os pagamentos combinados de uma dívida em um período definido, geralmente de 12 meses.

A ideia vale para concessão de crédito, gestão de carteiras e políticas de cobrança: o resultado não depende apenas de quem toma o crédito; o ambiente econômico também altera esse risco.

Essa medida serve de base para precificação de juros, limites, garantias e priorização de ações de cobrança. Ou seja, PD coloca um número sobre a pergunta "qual a probabilidade de não receber?" E a resposta orienta decisões antes, durante e depois da venda — do aceite do crédito ao desenho de renegociações — e ajuda a reduzir o risco de inadimplência de forma consistente.

Qual a relação entre Probability of Default e risco de inadimplência?

A Probability of Default (PD) é a medida quantitativa da probabilidade de um tomador de empréstimo não honrar suas obrigações, enquanto o risco de inadimplência é um conceito que engloba a probabilidade de um devedor falhar em pagar uma dívida, resultando em uma perda para o credor. Ou seja, a PD é um componente para avaliação e quantificação do risco de inadimplência.

Uma pontuação de crédito mais baixa, um histórico de pagamentos com atrasos recorrentes e um perfil financeiro com alta relação dívida/renda elevam a PD. Por outro lado, bom histórico, renda estável e endividamento controlado diminuem a probabilidade de inadimplência.

Quer evitar clientes inadimplentes? Então, confira o vídeo abaixo e saiba como conceder crédito com menos riscos com as nossas soluções:

Como calcular e interpretar o Probability of Default?

Empresas estimam PD com modelos estatísticos e de machine learning que combinam dados internos e externos. Regressão logística e scorecards seguem populares porque interpretam bem o peso de cada variável, além de permitirem calibração para diferentes segmentos. A base considera atributos cadastrais, transacionais e comportamentais, sempre com validação em dados históricos de pagamento.

Isto é, variáveis recorrentes entram no cálculo: histórico de crédito (atrasos, renegociações e utilização de limite), score de crédito, renda e comprometimento financeiro, sinais de comportamento de consumo (volatilidade de gastos, frequência de compras, uso de canais) e até setor de atuação e contexto econômico.

A leitura correta da PD não é "sim ou não", e sim "quão provável" e "o que fazer com esse grau de risco". Empresas maduras definem faixas de PD com políticas associadas a limites, prazos e garantias!

Quais fatores influenciam o risco de inadimplência de um cliente?

Alguns fatores que podem influenciar o risco de inadimplência de um cliente são macroeconômicos, como inflação, juros e desemprego, que afetam a renda disponível e a capacidade de pagamento, pressionando a PD em ciclos mais rígidos.

Ao nível individual, grande endividamento prévio, oscilações ou quedas de renda e histórico de renegociações sinalizam maior risco. Já cadastros atualizados, estabilidade de renda e disciplina de pagamento indicam menor probabilidade de inadimplência.

O "score default" e a probabilidade de inadimplência: uma visão estratégica para o parceiro Serasa Experian

O conceito de "score default" é fundamental para a gestão de crédito e cobrança B2B. Essa ferramenta oferece uma leitura mais aprofundada da capacidade e intenção de pagamento do consumidor inadimplente, permitindo aos parceiros da Serasa Experian tomar decisões mais assertivas e proteger seu fluxo de caixa. Não se trata apenas de prever a inadimplência, mas de criar estratégias de acionamento mais eficazes.

A diferença crucial: "score default" vs. score de crédito tradicional

A distinção entre esses dois tipos de score é vital para o gestor:

O Collection Score da Serasa Experian agrega informações comportamentais e históricas mais específicas para o contexto de dívida já existente ou iminente, sendo uma ferramenta mais orientada para a gestão de carteiras de cobrança e recuperação de ativos.

Como o Collection Score da Serasa Experian otimiza a sua régua de cobrança

A aplicação prática do Collection Score permite aos parceiros segmentar devedores em grupos de risco e potencial de recuperação de crédito, otimizando os recursos de cobrança.

Ele possibilita:

• Personalização: calibrar a régua de comunicação (canais, frequência, mensagens) e as ofertas de negociação com base no score;

• Priorização: concentrar esforços em faixas de score que demonstram maior propensão a pagar;

• Eficiência: aumentar a taxa de recuperação de crédito ao direcionar o esforço de forma estratégica.

Como reduzir o risco de inadimplência usando dados e inteligência?

Com dados bem tratados, você, empreendedor, consegue identificar onde o risco de inadimplência se concentra e direcionar limite, preço e comunicação. Confira mais detalhes abaixo:

1. Segmentação de clientes com base no Probability of Default

Clientes com PD baixa recebem limites e prazos mais competitivos; as faixas intermediárias mantêm condições controladas e monitoramento próximo; já as faixas altas exigem redução de exposição, garantias e adoção antecipada da régua de cobrança. A segmentação também reduz custo por recuperação de crédito.

2. Políticas de crédito mais assertivas

Ferramentas como os 5 Cs do crédito (caráter, capacidade, capital, colateral e condição) enriquecem a leitura da PD e trazem disciplina ao processo, pois elas ajudam a diferenciar casos com histórico duvidoso, mas com renda sólida, daqueles com renda apertada e uso intenso de limite — cenários que pedem políticas diferentes.

3. Monitoramento contínuo e alertas antecipados

Mudanças em renda, aumento súbito de utilização de limite, novos atrasos em outros credores e sinais de instabilidade no setor são sinais de alerta. Programas de monitoramento com eventos e limites acionam checagens cadastrais, ajustes de limite e reforço na régua de comunicação antes de o atraso virar perda.

4. Oferta de renegociação proativa

Quando a PD aumenta e a capacidade de pagamento se deteriora, a empresa não precisa esperar o atraso acontecer. Ações proativas com propostas de renegociação, troca de garantias e reestruturação de prazos evitam que o caso entre em inadimplência e reduzem a perda esperada.

Aspectos legais da cobrança e negativação

É crucial que a empresa parceira (PJ) atue dentro dos fundamentos legais que regem a cobrança e a recuperação de crédito no Brasil. A conformidade não apenas minimiza riscos, mas protege a reputação do negócio.

O Código de Defesa do Consumidor (CDC) na cobrança: limites e boas práticas

O CDC (Lei nº 8.078/90) estabelece limites rígidos para proteger o consumidor inadimplente:

Art. 42: "Na cobrança de débitos, o consumidor inadimplente não será exposto a ridículo, nem será submetido a qualquer tipo de constrangimento ou ameaça."

Art. 71: "Utilizar, na cobrança de dívidas, de ameaça, coação, constrangimento físico ou moral, afirmações falsas, incorretas ou enganosas ou de qualquer outro procedimento que exponha o consumidor, injustificadamente, a ridículo ou interfira com seu trabalho, descanso ou lazer: Pena: Detenção de três meses a um ano e multa. "

Na prática, esses artigos impõem limites para evitar o assédio moral, cobranças repetitivas ou em horários inapropriados e reforçam a importância de uma comunicação ética, respeitosa e transparente. A cobrança amigável é a melhor alternativa para obter uma resposta do cliente devedor.

O Código Civil (CC) e a dívida: a base legal para o credor

O Código Civil (Lei nº 10.406/02) fundamenta o direito de recuperação de crédito do credor:

Art. 389: "Não cumprida a obrigação, responde o devedor por perdas e danos, mais juros e atualização monetária segundo índices oficiais regularmente estabelecidos, e honorários de advogado."

Art. 942: "Os bens do responsável pela ofensa ou violação do direito de outrem ficam sujeitos à reparação do dano causado; e, se tiver mais de um autor a ofensa, todos responderão solidariamente pela reparação."

Esses artigos dão a base para a atuação do credor, conferindo o direito de buscar a reparação de dívidas, além da incidência de juros e correções, e incluindo a possibilidade de execução de bens quando aplicável.

A Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) e o tratamento de dados de inadimplência

A LGPD (Lei nº 13.709/2018) aplica-se ao tratamento de dados de consumidores inadimplentes. O tratamento desses dados para fins de cobrança e negativação é legítimo sob as bases legais de "legítimo interesse" ou "cumprimento de obrigação legal ou regulatória" (Art. 7º, incisos IX e X da LGPD).

A empresa parceira deve minimizar riscos, garantindo a conformidade na coleta, armazenamento e uso desses dados, especialmente ao transferir informações para serviços de negativação como os da Serasa Experian, respeitando os princípios da necessidade, adequação e transparência para o consumidor.

Como a Serasa Experian apoia na análise de Probability of Default?

Identificação de perfis, priorização e acionamento inteligente são algumas das vantagens que nós, da Serasa Experian, oferecemos para ajudar a recuperar dívidas com estratégia e dados na cobrança, mapeando quem tem maior chance de regularizar e onde o risco de inadimplência se concentra. Com isso, a empresa parceira calibra limites, prazos e régua de contato com base em dados de mercado e históricos!

Mapeando perfis de devedores: estratégias de abordagem para máxima eficácia

A análise de dados (incluindo o Collection Score) permite identificar e mapear perfis de devedores, personalizando a régua de cobrança:

As soluções de cobrança da Serasa Experian: ferramentas para cada etapa da recuperação

As soluções do portfólio Collection se encaixam na régua de cobrança inteligente baseada na Probability of Default:

• PEFIN/REFIN (negativação formal): o processo de negativação formal (último recurso para alta PD), detalhando o trâmite digital para o parceiro;

• Segundo comunicado e lembrete de negativação: funcionam como lembretes estratégicos antes da negativação efetiva (para devedores de PD média-baixa);

• Carta-convite: para dívidas mais antigas, buscando a renegociação proativa;

• Localizador: ajuda a qualificar contatos para aumentar a efetividade da cobrança multicanal;

• Serasa Limpa Nome Parceiros: plataforma para PMEs que facilita a gestão de bases de clientes, o upload de CNPJs e a negociação online, integrada à inteligência de dados para otimizar a recuperação de crédito.

A análise de Probability of Default se integra às soluções de cobrança e recuperação de dívidas que oferecemos na Serasa Experian. Além disso, o ecossistema permite segmentar por risco, acionar o melhor canal e medir retorno por campanha. Gostou do nosso conteúdo? Se sim, continue em nosso blog e confira outros conteúdos similares, como política de crédito. Até lá!