Score de Crédito e Score de Propensão de Pagamentos – qual é a diferença?

Com o advento da tecnologia e do uso de dados invadindo as áreas de crédito, risco e cobrança, uma nova gama de palavras passou a fazer parte do dia a dia de diversos profissionais e empresas. Dentre as palavras mais utilizadas, o score, ou pontuações que servem para indicar algo sobre uma pessoa ou empresa, se tornaram fundamentais em diversas situações.

Mas, afinal, qual a diferença entre os diversos tipos de score?

Score de Crédito

O Score de Crédito é uma análise baseada nos hábitos de pagamento e relacionamento com o mercado de uma pessoa ou empresa. Esse score busca indicar qual é a probabilidade de uma pessoa ou empresa se tornar inadimplente dentro de um período de tempo determinado.

Por exemplo, o score de crédito pode indicar que existe uma probabilidade de 10% de uma pessoa se tornar inadimplente dentro de 12 meses.

Essa probabilidade é utilizada por empresas para tomar decisões de crédito mais assertivas. De posse dela e de outras informações como validação de dados, acompanhamento da evolução de crédito e ações, etc. É possível ter uma decisão sobre emprestar ou financiar com mais fidelidade do que o simples sim ou não com base na informação de se a pessoa tem dívidas no mercado em aberto.

Aplicação do score de propensão de pagamento

O Score de Propensão de Pagamentos, também conhecido como Collection Score, é um cálculo estatístico que indica qual é a probabilidade de uma pessoa inadimplente responder de maneira positiva a uma abordagem de cobrança, ou seja, realizar uma promessa de pagamento.

O score de propensão não diz ou garante que a dívida vai ser paga, ele diz apenas que uma pessoa A tem maior probabilidade de realizar uma promessa de pagamento do que uma pessoa B.

Aplicação do score de crédito

O score de crédito é uma ótima ferramenta para analisar a probabilidade de inadimplência, mas não deve ser levado o tempo todo como verdade absoluta. Esse score é calculado com base em informações disponíveis no mercado sobre uma pessoa. Se o score não tem acesso a dados positivos de pagamento, por exemplo, ele pode dar uma baixa pontuação para pessoas que sempre compram à vista, mesmo que a pessoa venha a pagar em dia uma dívida.

O segundo caso em que o score pode não representar a realidade é quando uma pessoa passou por uma crise de desemprego, por exemplo, e não honrou muitas dívidas. Se essa pessoa volta a ficar empregada e paga as suas dívidas, é possível que o score ainda assim não apresente uma pontuação adequada a situação atual da pessoa.

Riscos do Score de Propensão de Pagamento

O Score de Propensão de Pagamento também carrega alguns riscos. Ele é construído com base em um grande histórico de negociações de cobrança, mas a precisão dele fica atrelada ao tamanho dessa base. Alguns scores conseguem calcular com precisão para dívidas maiores e com maiores períodos de atraso, outros vão conseguir melhor desempenho em dividas menores e em atrasos menores.

Essa precisão tem uma relação muito forte com a concentração do perfil de dívidas negociadas que foi utilizado na hora de rodar os modelos estatísticos para prever a propensão. Se o modelo é rodado com uma concentração muito alta de dívidas menores e com menores atrasos, o modelo vai tender a acertar mais nesses casos. Se ele for criado com uma grande concentração de dívidas altas e grandes atrasos, ele tende a acertar mais nesses casos.

Na hora de negociar o uso de um modelo é sempre bom saber em quais faixas de dívidas e atrasos ele tem maior precisão. Alguns modelos podem ser mais úteis para a sua operação de cobrança do que outros.

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