Score de crédito - Análise de Crédito e Cobrança

A pontuação de crédito é muitas vezes referida como análise discriminante ou "pontuação de crédito".

Blatt (1999) também afirma que é uma técnica de processamento estatístico de dados que se aplica a todos os processos que impliquem tomada de decisão.

Os modelos de pontuação de crédito são definidores de probabilidade. No entanto, o modelo “não define se você será um bom ou mau pagador, apenas o coloca em um grupo de risco com probabilidade definida”. 

Como exemplo, digamos que uma população tenha uma probabilidade "35 para 1", ou seja, nessa população, existem 35 bons clientes para cada cliente ruim. (Blutter, 1999, p. 111)

Segundo o autor, a pontuação é uma poderosa ferramenta de gestão. Relatórios gerenciais gerados pelo sistema preveem mudanças no perfil dos clientes e possível deterioração nas carteiras de investimentos.

A avaliação é influenciada por vários fatores decisivos e muito importantes, como tamanho da empresa, experiência, idade de estabelecimento, solvência, filiais, divisões, perspectivas futuras etc. 

Acrescentou ainda que estes aspectos podem encontrar momentos e oportunidades na economia, sazonais ou não.

Através do modelo de scoring, calcule a pontuação da empresa nos mais diversos itens como data de cadastro, informações cadastrais, produtos, passivos, etc. Quanto maior a pontuação, melhor a classificação.

Desse modo, é possível apresentar uma classificação para o score de crédito, de acordo com Berni (1991). Confira a seguir! 

- De 20 a 40 pontos – limite de crédito operacional deve girar entre 25% do faturamento mensal ou 1/4 do patrimônio líquido da empresa.

- De 41 a 60 pontos - limite de crédito operacional deve girar entre 33% do faturamento mensal ou 1/3 do patrimônio líquido.

- De 61 a 80 pontos - limite de crédito operacional deve girar entre 50% do faturamento mensal ou 1/2 do patrimônio líquido da empresa.

Assaf Neto e Silva (2012, p. 143) explicam que a análise discriminante é um sistema de pontuação mais rigoroso cientificamente. Por meio desse método estatístico, "as empresas podem determinar com razoável probabilidade se os clientes que solicitam crédito hoje provavelmente causarão problemas no futuro".

Segundo o autor, para utilizar o sistema, é necessário que uma empresa tenha uma gama de clientes históricos. Com essa técnica, clientes bons e maus pagadores podem ser identificados e divididos em grupos.

“Depois de obter a série histórica, selecionar um conjunto de indicadores para análise discriminante”, ainda que com base em informações passadas, assumindo que essas características continuarão a dominar no futuro. (ASSAF NETO; Silva, 2012, p. 143)

Portanto, quando os clientes perdem em relação à pontuação de crédito, o sistema deve ser analisado novamente.