Vantagens do uso de métodos quantitativos no ciclo do crédito
“O risco do tomador de crédito não termina com a aprovação da operação, mas sim após cumprimento do contrato e de todas as suas obrigações perante o credor”
Fernando da Conceição Lourenço
Até meados de 1994, a concessão e o gerenciamento de crédito não eram baseados em políticas tão desenvolvidas quanto as atuais, pois a correção inflacionária compensava as perdas de crédito através da ciranda financeira e da remarcação de preços. Até então, a decisão de crédito era exclusivamente julgamental, baseada na experiência do analista de crédito.
Com a nova realidade, pós-Plano Real (moeda constante, sem os freqüentes reajustes de preços), ocorreram o reaquecimento da economia e o crescimento da demanda por crédito. No entanto, a falta de uma cultura de crédito forte fez com que as instituições financeiras não fossem capazes de conciliar a qualidade à demanda crescente, resultando ora em aprovações equivocadas (gerando o custo de inadimplência), ora na rejeição do crédito rentável (gerando o custo de oportunidade).
Desde aquele momento, o ciclo de crédito cresceu em importância e métodos quantitativos passaram a ser aplicados em todas as suas fases, principalmente no segmento varejista do crédito ao consumidor, que tem como características o grande volume de transações, o baixo valor unitário por transação, spread elevado (diferença entre o preço de compra e de venda de um título ou moeda) e a necessidade de velocidade na decisão.
Dentre os métodos quantitativos, os modelos de escoragem são os mais conhecidos e utilizados. Eles apresentam diversas aplicações em todas as fases do ciclo de crédito, permitindo que a decisão seja tomada de forma objetiva, padronizada e imparcial, o que não é garantido na análise julgamental. Isto possibilita que o cliente seja tratado de forma personalizada, independente do ponto/canal de atendimento. Também simplifica e, por vezes, automatiza a decisão, evita o desperdício de tempo com o “óbvio” (veja Situações 1 e 3, Figura 1), reduz custos e permite a maximização dos resultados.
Os modelos de escoragem são desenvolvidos através de técnicas estatísticas. Baseando-se na experiência passada, estes modelos são capazes de prever o comportamento futuro, através da análise e atribuição de pesos para características da operação/cliente, cuja soma (score) traduz a probabilidade da ocorrência de determinado evento, como, por exemplo, o problema de crédito, a fraude, a aceitação ou o uso de um dado produto. O método cria uma regra de classificação que distingue o “bom” do “mau” pagador, o fraudador do não-fraudador, etc.
Os scores de crédito são denominados, no mercado, de credit scores. No início do relacionamento, algumas de suas aplicações principais incluem a prévia mensuração do risco do proponente e a atribuição de linhas diferenciadas em função do perfil do proponente. Já no gerenciamento do portfólio, aplicam-se com destaque à manutenção das linhas concedidas, concessão de linhas adicionais, cross-sell e precificação diferenciada, além de ações preventivas. Na fase de cobrança, define a severidade da ação a ser tomada. Portanto, o leque de aplicações possíveis é vasto, permitindo o constante monitoramento do comportamento do cliente e mudanças de rota, caso necessário. Isto é fundamental, pois o risco do tomador de crédito não termina com a aprovação da operação, mas sim após cumprimento do contrato e de todas as suas obrigações perante o credor.
Conjuntamente com os credit scores, outros modelos de escoragem podem ser utilizados, como os scores de fraude, os scores anti-attrition (cancelamento voluntário do relacionamento) e os scores de propensão à aceitação, compra e uso do produto, o que permite o desenvolvimento de estratégias mais específicas e orientadas ao resultado.
Estes modelos de propensão, por exemplo, são muito utilizados na indústria do cartão de crédito, facilitando a seleção do público a ser abordado nas diferentes ações de marketing, aumentando o índice de respostas e a eficácia destas ações, reduzindo significativamente os custos e resultando no aumento da lucratividade.
Uma característica comum a todos os modelos citados é o fato deles permitirem a criação de estratos, ou seja, a segmentação da carteira em diferentes grupos, a partir do perfil e do comportamento dos clientes, através da criação de classes de score. Desta forma, podem ser desenvolvidas políticas específicas de crédito, de vendas, limites e outras customizadas em função do perfil dos clientes.
Nos últimos anos, com os avanços tecnológico e computacional, novos métodos quantitativos vêm sendo testados e implementados nas diversas fases do ciclo de crédito, tais como os modelos de otimização, análise de sobrevivência e alocação de capital. Os modelos de otimização visam a aumentar algo, por exemplo, a rentabilidade (função/objetivo), respeitando uma série de restrições aplicáveis, como perda ou concentração máxima, etc.
Os modelos que empregam análise de sobrevivência são utilizados não somente na estimativa da probabilidade da ocorrência do problema de crédito, mas também para identificar o momento em que o problema ocorrerá. Já os modelos de alocação de capital, visam a atender os requerimentos do Novo Acordo de Capital de Basiléia, o chamado Basiléia II.
Fernando da Conceição Lourenço é bacharel
em Estatística e mestre em Modelagem Matemática pela Universidade de
São Paulo (USP) e responsável pela área de Credit Score no BankBoston.
e-mail: fclourenco@bkb.com.br
