Embora o brasileiro ainda tenha reservas em relação ao crédito (tanto quem concede, quanto quem toma), cresce o interesse das instituições financeiras em ampliar a quantidade de clientes para seus produtos de crédito. Para isso, oferecem novas opções de crédito, em condições cada vez mais acessíveis. Pouco a pouco, as pessoas vão se sentindo mais encorajadas a buscar um empréstimo ou financiamento para suprir suas necessidades.

Nas operações de crédito de varejo, a regra de ouro é a obtenção de ganhos de escala e a pulverização do risco, o que significa a manutenção de volumes expressivos de operações em carteira. A experiência mostra que uma boa decisão de crédito é a chave para a maximização do retorno destas operações. Assim, o grande desafio para as instituições financeiras é atuar com grande quantidade de operações, padronizando e automatizando procedimentos de análise de risco e aprovação de crédito, mantendo a qualidade do processo decisório.

Uma das ferramentas mais adequadas para auxiliar esse processo, muito comum nos EUA, é o Credit Scoring, que permite prever o risco de um potencial cliente atrasar as prestações ou não pagar um empréstimo. Esse sistema utiliza técnicas matemáticas e estatísticas para tratar um conjunto de informações e fornecer uma pontuação ou score para o candidato ao crédito. Essas informações referem-se a diversas situações do proponente. Além das checagens usuais referentes a pendências judiciais e fiscais nos serviços de cadastro de crédito – Serasa, CCF, Banco Central, etc – incluem informações sobre a situação sócio-econômica, o histórico de crédito, os hábitos de consumo, etc.

Através de mecanismos matemáticos e estatísticos, as informações são confrontadas com situações armazenadas em bancos de dados, retornando o "perfil teórico" do proponente e seu comportamento provável – permitindo a formulação de juízo positivo ou negativo para a decisão de crédito. Este juízo é apresentado na forma de pontos, que determinam a classificação ou score do proponente. Dependendo da pontuação mínima ou "ponto de corte" definida previamente pela instituição, o crédito será aprovado ou não.

Pode-se dizer que os programas de credit scoring procuram reproduzir o que, em escala muito menor, chamaríamos de experiência ou feeling do analista de crédito que, baseado na observação de uma série de casos anteriores, pode intuir se o cliente será problemático ou não. Ele sabe que "geralmente" ou "na maioria dos casos" clientes com certas características apresentaram determinado comportamento.

O ponto de corte pode ser alterado, conforme a política de crédito e a disposição da instituição referente ao ritmo de crescimento de suas operações. A política de crédito determina o perfil do cliente desejado e seus critérios, mais ou menos flexíveis, influenciam a definição do ponto de corte. Já o ritmo das operações oscila conforme a disponibilidade de recursos, do desempenho e perspectivas de fatores que afetam o comportamento do cliente como, taxa de juros, inflação, emprego, etc.

Para cada tipo de operação de crédito é definido um modelo de credit scoring, ajustado às condições específicas do seu mercado. Isso significa que, dependendo do caso, uma mesma informação pode ter diferentes pesos atribuídos a ela. Por exemplo, possuir imóvel residencial é um aspecto positivo, merecendo maior peso, se o proponente se habilita a um crédito pessoal, pois significa que ele tem residência fixa e possui um patrimônio. Já nos financiamentos habitacionais é um aspecto negativo (dados históricos comprovam que a inadimplência é bem superior nos casos de financiamento do segundo imóvel.) e terá preferência o proponente que estiver adquirindo seu primeiro imóvel.

Aqui no Brasil, várias instituições já utilizam o credit scoring, mas não necessariamente para todas as operações. Apenas para aquelas relativamente padronizadas, que já criaram uma base de dados históricos consistente e em quantidade significativa, condições essenciais para assegurar a eficácia da ferramenta. É o caso de concessão de cartões de crédito, financiamento de automóveis, crédito pessoal, etc. Recentemente a Caixa Econômica Federal implantou-o para análise de créditos imobiliários, provocando as mais diversas reações.

Finalmente, é importante ressaltar que, por mais bem estruturado que seja, um modelo de credit scoring não oferece respostas definitivas. Ele não determina se o proponente será bom ou mau pagador, apenas classifica o seu grau de risco baseado em um conjunto de probabilidades estabelecidas através de critérios matemáticos e estatísticos.

Bia Ferreira é consultora na área imobiliária e ex-diretora de crédito imobiliário e poupança do Citibank S.A.