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. Agora, pense nas negociações que chegam todos os dias: perfis diferentes, contextos econômicos distintos, comportamentos de pagamento que mudam ao longo do tempo.

Percebe como tratar todo mundo igual não funciona? O que funciona é medir, priorizar e agir com método — e é aqui que a Probability of Default mede de maneira quantitativa para decidir quem recebe crédito, quanto e sob quais condições. Neste post, vamos explicar o que significa Probability of Default e como reduzir o risco de inadimplência! Se interessou pelo assunto? Então, confira abaixo:

O que significa Probability of Default?

Probability of Default, ou probabilidade de inadimplência, estima a chance de uma pessoa ou empresa 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?

A macroeconomia tem inflação, juros e desemprego que afetam a renda disponível e a capacidade de pagamento, o que pressiona a PD em ciclos mais rígidos. Setores cíclicos sentem ainda mais. Em períodos de bonança, a tendência inverte e a PD recua.

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.

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 PD

Clientes com PD baixa recebem limites e prazos mais competitivos; faixas intermediárias seguem com condições controladas e monitoramento mais próximo; faixas altas exigem redução de exposição, garantias e régua de cobrança antecipada.

A segmentação também reduz custo por recuperação. Ao destinar esforços e canais adequados a cada grupo, a empresa concentra recursos onde a chance de retorno compensa — isso vale para ofertas de renegociação, lembretes de vencimento e cadência de contatos.

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 thresholds acionam checagens cadastrais, ajustes de limite e reforço na régua de comunicação antes do atraso virar perda.

Crédito e cobrança ganham força quando compartilham a mesma telemetria de risco. Métricas de PD "ponto no tempo" (PIT) combinadas com indicadores de ciclo elevam a capacidade de reagir rápido e de proteger o caixa em momentos mais desafiadores.

4. Oferta de renegociação proativa

Quando a PD sobe e a capacidade de pagamento se deteriora, a empresa não precisa esperar o atraso. 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.

Esse movimento antes do problema preserva o relacionamento entre inadimplente e credor e aumenta a taxa de recuperação. Além disso, alimenta o modelo com feedback, como quais ofertas funcionam por faixa de PD, quais condições derrubam o risco e como ajustar a política para novos entrantes.

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

Identificação de perfis, priorização e acionamento inteligente são algumas das vantagens da Serasa Experian, como o Collection Score e Análise de Carteira, que ajudam a mapear 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!

A análise se integra a ferramentas de recuperação: Negativação (PEFIN/REFIN com esteira digital), Segundo Comunicado, Lembrete de Negativação, Carta Convite e Localizador para qualificar contatos e aumentar a efetividade do recebimento. 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.