‍A análise de concessão de crédito é o processo decisório que, além de validar as informações de quem está solicitando (PF ou PJ), também atribui o risco de crédito ao qual a instituição financeira estará exposta. Ela indica o risco para a instituição que concederá o crédito, com base no comportamento do consumidor.

O processo de concessão de crédito é complexo e envolve várias etapas e avaliações de risco. Em geral, este processo é dividido em três etapas principais:

‍Análise de qualificação: nesta etapa, a instituição financeira ou empresa de crédito avalia se o solicitante atende aos critérios básicos para ser elegível para o empréstimo. Isso pode incluir verificações de renda, emprego, histórico financeiro e outras informações disponíveis em provedores de dados. Se o solicitante não atender a estes critérios, a solicitação poderá ser recusada.

‍Análise de risco: etapa onde a instituição financeira avalia o risco de conceder o empréstimo. Isso pode incluir, além dos critérios já citados, a capacidade de pagar o empréstimo de volta. Utilizar modelos preditivos de análise de risco ou score de crédito pode ser a solução para uma operação segura.

‍Concessão de crédito: se o solicitante for considerado elegível e o risco for aceitável, a instituição financeira ou empresa de crédito poderá conceder o empréstimo. Aplicando uma política de crédito que determinará a taxa de juros, o prazo e as condições de pagamento.

‍É importante mencionar que cada instituição financeira tem sua própria política de crédito,  apresentando variações em como o processo é executado. Além disso, a regulamentação do mercado financeiro também pode influenciar.

O que são os modelos de concessão de crédito
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Os modelos preditivos de concessão de crédito são ferramentas avançadas que ajudam as empresas a tomar decisões baseadas em dados em uma política aplicada.

‍Estes modelos usam machine learning para analisar dados históricos de clientes, como: informações financeiras, comportamento de pagamento e histórico de crédito e, assim, avaliar a capacidade e a probabilidade de pagamento de um cliente.

‍São uma forma eficiente de aumentar a precisão na análise do risco de crédito. Ajudam as empresas a identificar clientes que são potencialmente bons pagadores e evitam aqueles com baixa probabilidade de pagamento. Aumentando a eficiência no processo de concessão e reduzindo o risco de inadimplência.

‍Além disso, os modelos também podem ajudar as empresas a personalizar as ofertas de crédito para seus clientes. Eles podem identificar quais clientes são mais propensos a responder positivamente a determinadas condições de pagamento, taxas de juros ou prazos, permitindo a oferta de condições mais atraentes e aumentando a probabilidade de aprovação, de forma segura.

‍Eles também podem ser utilizados  para automatizar o processo de análise de crédito, permitindo que as empresas tomem decisões mais rápidas e precisas. Isso pode ser particularmente útil para as empresas que lidam com grandes volumes de solicitações, pois ajudam a aumentar a eficiência e a reduzir os custos.

Alguns benefícios

Previsibilidade do fluxo de caixa – A oferta de compras com tickets mais altos, mesmo que em parcelas, possibilita a provisão do caixa para os próximos meses. Desta forma, suas finanças ficarão protegidas e o endividamento controlado.

‍Concessão mais segura – Com a análise do perfil dos clientes é possível determinar para quem, quanto e o prazo que será fornecido o crédito, além de ofertar produtos para novos clientes com base no perfil dos já existentes.

Diminuição da taxa de inadimplentes – Com uma política de crédito bem estruturada e aplicada é possível prever a taxa de inadimplentes de forma antecipada.

‍Ofertas personalizadas – A partir dos modelos preditivos, é possível traçar os perfis de clientes mais aderentes a determinado conjunto de políticas (prazo, taxa de juros e montante). Criando assim ofertas personalizadas de crédito

Criar ações antecipadas – Para os clientes que fogem do padrão e caem nos grupos de inadimplentes é possível fazer campanhas de renegociação, evitando um endividamento maior que saia do controle, além de campanhas direcionadas para cada perfil de cliente.

‍Aquisição de novos clientes – a oferta de crédito pode ser um diferencial na hora de um cliente fechar uma compra com um valor acima de suas condições financeiras. Oferecer prazos e condições de pagamentos pode ser determinante e um diferencial em relação à concorrência.

Conclusão

No momento econômico atual, de alto nível de inadimplência, o processo de análise e concessão de crédito bem estruturado não só é benéfico para sua empresa, mas pode-se dizer que é necessário para garantir a saúde financeira do negócio.

‍A Datarisk dispõe das ferramentas necessárias para, através da análise de dados e modelos de machine learning, garantir que seu processo de análise e concessão de crédito seja otimizado, reduzindo tanto os seus custos quanto o número de clientes inadimplentes.

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