SPC Brasil e o poder da estatística para o mercado de crédito
O SPC Brasil está sempre de olho em como pode ajudar as empresas a crescerem de forma mais segura. Nosso objetivo é simples: dar mais controle de risco, o que se traduz em melhores resultados e faturamento para os nossos clientes. Em um mercado tão competitivo, usar a estatística é o que nos permite tomar decisões mais inteligentes e precisas.
Por que os dados importam tanto?
Estudos mostram que quem toma decisões baseadas em dados sai na frente. Um levantamento do MIT/IDE, por exemplo, revelou que empresas que usam dados têm uma produtividade 5 a 6% maior do que as que fazem apenas investimentos tradicionais. E não para por aí. Uma pesquisa da McKinsey mostrou que as empresas "campeãs" em análise de clientes têm duas vezes mais chances de ter lucros acima da média, e 50% delas veem suas vendas superarem as dos concorrentes.
Para nós, isso significa que usar os dados de forma estratégica é a chave para o sucesso. Por isso, estamos desenvolvendo soluções inovadoras, como a previsão de pagamento de crédito, que não só ajuda a controlar riscos, mas também otimiza a gestão financeira.
Regressão Logística: a técnica por trás da previsão
Para mostrar como isso funciona na prática, vamos usar a regressão logística. Essa técnica estatística é ideal para prever resultados binários, como se um consumidor vai pagar ou não um crédito.
Em um modelo de regressão logística, a variável "performance" pode ser 0 (pagou o crédito) ou 1 (não pagou). A fórmula que usamos para calcular a probabilidade de pagamento é a seguinte:
Onde:
- é a probabilidade de sucesso (no caso, a probabilidade de pagamento do crédito).
- é o intercepto ou o termo constante.
- são os coeficientes (ou "betas") que indicam o impacto de cada variável explicativa .
- são as variáveis explicativas, como o número de consultas realizadas, histórico de pagamento, entre outras informações financeiras do consumidor.
A estratégia da segmentação: um modelo feito sob medida
O grande segredo de um bom modelo de crédito é que nem todas as variáveis têm o mesmo peso para todo mundo. Por exemplo, o número de consultas ao CPF de uma pessoa pode significar coisas muito diferentes se ela tem um histórico de bom pagamento ou se está negativada.
Para resolver isso, segmentamos o público em 5 grupos, cada um com características únicas. Para cada grupo, usamos um conjunto de variáveis e pesos diferentes. Isso permite que nosso modelo se adapte a cada perfil, tornando a previsão muito mais precisa.
- Grupo 1: Clientes com bom histórico de pagamento. Aqui, o número de consultas ao CPF tem um impacto menor.
- Grupo 2: Clientes negativados. Para este grupo, o número de consultas pode indicar um risco maior de não pagamento.
Essa segmentação é o que nos permite ajustar os pesos do modelo e garantir que cada previsão seja a mais exata possível.
Do modelo ao Score: o resultado final
Depois de analisar cada grupo, o modelo gera uma probabilidade de pagamento. Para facilitar, convertemos essa probabilidade em uma escala de 0 a 1000.
O processo é simples:
- Cada grupo tem uma probabilidade de pagamento calculada com base em seu perfil.
- Combinamos os resultados de todos os grupos em um único modelo.
- O score final é calculado, onde 1000 significa uma chance alta de não pagamento (porque o modelo original diz que 1 é não pagamento, 0 é pagamento) e 0 significa uma chance alta de pagamento.
Isso significa que, independentemente do grupo ao qual o consumidor pertence, o score final estará sempre entre 0 e 1000, tornando a classificação fácil de entender e de usar.
A estatística no coração do mercado de crédito
A análise de dados deixou de ser uma tendência para se tornar uma necessidade estratégica para quem quer melhorar a tomada de decisão financeira. Como vimos, usar modelos estatísticos como a regressão logística e a segmentação de público nos permite não só controlar melhor os riscos, mas também otimizar o faturamento e o desempenho das empresas.
Estudos de Oxford Academic e TandF Online também reforçam a importância dos dados. A pesquisa de Oxford aponta para um aumento de 15% na produtividade com o uso de assistentes de IA, enquanto a pesquisa da TandF online mostra um aumento de 10% na produtividade dos bancos que investem em análise de dados. Esses números mostram o poder que a estatística tem de gerar resultados reais para as empresas.
A utilização dessas metodologias não é apenas uma forma de resolver problemas complexos, mas um caminho para a inovação contínua no mercado de crédito.
No SPC Brasil, a combinação de técnicas estatísticas avançadas com a segmentação estratégica de perfis tem sido fundamental para garantir que os modelos de risco sejam cada vez mais precisos e eficazes. O impacto da estatística vai muito além de prever o comportamento financeiro dos consumidores: ele é o alicerce que permite decisões mais inteligentes e estratégias bem-sucedidas.
Aprenda mais sobre como usar a estatística para inovar nos resultados da sua empresa
O SPC Brasil estará presente na 18ª edição da aMostra do IME USP, compartilhando experiências com aplicação de estatísticas e apresentando cases baseados em diferentes modelos de Score.
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