Cliente novo muda carteira da Caixa

A incorporação de milhares de clientes sem histórico de relacionamento bancário, atraídos pelas menores taxas de juros do mercado, provoca uma mudança no perfil do tomador de crédito da Caixa Econômica Federal.

Embora a instituição surpreenda ao conseguir expandir sua carteira de crédito num ritmo anual acima de 40% e ainda manter os índices tradicionais de inadimplência (acima de 90 dias) baixos e controlados, em torno de 2%, é possível notar uma lenta, silenciosa e por enquanto leve piora na “parte boa” da carteira de empréstimos da instituição.

A mudança se dá pela expansão da carteira com classificação de risco C, último degrau de risco baixo dentro da escala do Banco Central. Essas notas (ou ratings) dependem do perfil do tomador, da política de crédito do banco e também de atrasos efetivos identificados. No caso da Caixa, o crescimento é atribuído à prudência do próprio banco, ao analisar o perfil da nova clientela.

Mas existe também aumento do percentual de atrasos nessas operações. Os créditos com algum tipo de atraso dentro do rating C representavam 4,8% da carteira total de empréstimos da Caixa em setembro de 2012, ante um índice de 2,6% no fim de 2009.

A instituição estatal nega, entretanto, que essa mudança dentro da carteira “boa” seja um sinal antecedente de piora da inadimplência, que castiga os balanços de concorrentes, mas não a afeta. “Não consideramos relevante ou preocupante, embora os índices sejam acompanhados mensalmente”, disse Rauelison Muniz dos Santos, diretor executivo de riscos da Caixa, ao ser questionado sobre o tema.

Analistas e banqueiros costumam classificar os empréstimos com ratings no intervalo de AA a C como de boa qualidade, restando como problemáticas as operações identificadas como de D a H. Por esse último quesito, pode-se dizer que os indicadores da Caixa “vão muito bem, obrigado”. A fatia de D-H, que reúne os empréstimos de até três anos com atraso acima de 61 dias e empréstimos mais longos com atraso acima de 121 dias, está em torno de 8% desde 2009.

Mas se a carteira C representava 12,3% dos empréstimos da Caixa no fim de 2009, em setembro de 2012 ela passou a responder por 17,3% do total de financiamentos. Em termos nominais, saiu de R$ 15,6 bilhões para R$ 57,1 bilhões em igual intervalo. Quando se olha dentro da carteira de C, nota-se que a parcela com curso anormal (atraso acima de 14 dias) atingiu 27,6% em setembro de 2012, ante 21,1% ao fim de 2009.

Fonte: Valor Econômico

comente aqui

Concessão de empréstimos pede eficiência na análise de risco

Com o crescimento progressivo nos volumes de concessão de crédito no Brasil, as empresas estão buscando melhorar na assertividade da concessão e agilidade na análise do crédito, não somente para novos clientes como também para clientes antigos. Técnicas multivariadas vêm sendo difundidas para a construção de modelos de previsão de risco de crédito que, baseadas tanto em informações cadastrais quanto no histórico de relacionamento do cliente na empresa, predizem um comportamento padrão de risco. O objetivo do artigo é propor uma sistemática para construção de modelos de previsão de risco de crédito baseados em dados comportamentais (“behavioral scoring”), utilizando um processo de modelagem híbrida de dois estágios com regressão logística e redes neurais e avaliar seu desempenho. Todas as etapas de construção do modelo são discutidas detalhadamente, sendo abordados desde o planejamento e definições do modelo até a análise da validação da fórmula de pontuação. O modelo foi aplicado em uma amostra de 9.070 clientes de uma instituição financeira de atuação nacional.

“Behavioral scoring”

Vários autores dividem os modelos de “credit scoring” em duas categorias principais: (i) “application scoring” – pontuação de um novo cliente, que considera variáveis cadastrais como sexo, idade, escolaridade e indica um fenômeno estático – e (ii) “behavioral scoring” – pontuação de um cliente antigo, que considera variáveis comportamentais, como movimentação financeira, quantidades de parcelas pagas em atraso, além das variáveis cadastrais, e indica um fenômeno dinâmico. Assim, a principal diferença entre esses modelos está no conjunto de variáveis disponíveis para estimar a qualidade de crédito do cliente, ou seja, quanto mais precoce o estágio do ciclo de crédito, menor o número de informações específicas sobre o cliente de que dispõe a instituição.

Para construção de modelos “behavioral scoring” é necessário escolher um ponto de observação, sendo que é preciso haver dados sobre o comportamento do cliente antes e após esse ponto. O período de tempo de observação anterior ao ponto é chamado por alguns pesquisadores de período de desempenho ou de observação. As características observadas durante esse tempo que precede o ponto de observação serão utilizadas para o desenvolvimento do modelo. O período após o ponto de observação é o período de resultados, e é nesse período que o cliente é classificado como bom ou mau pagador, dependendo de seu estado no final.

Modelagem híbrida

Em mineração de dados, a abordagem de hibridação tem sido uma área de pesquisa ativa para melhorar a classificação, a previsão e o desempenho de modelos de pontuação de crédito. Em geral, o modelo híbrido é baseado na combinação de duas técnicas diferentes, podendo ser técnicas de agrupamento ou de classificação.

Modelos híbridos vêm sendo utilizados, principalmente, para melhorar inconvenientes das técnicas de inteligência artificial, já que a primeira técnica servirá para orientar o processamento da segunda, diminuindo o tempo de processo e facilitando, por meio do primeiro método, a identificação da relevância das variáveis significativas.

Para demonstrar a viabilidade e eficácia da proposta da modelagem híbrida em duas etapas, é apresentada na íntegra do trabalho uma lista de alguns artigos que usaram modelos híbridos para a pontuação de crédito, apesar de ainda haver poucos estudos enfocando esse desenvolvimento.

O presente artigo, portanto, se apoia na conclusão de Tsai e Chen (2010), usando o resultado da regressão logística como nós de entrada da rede neural, garantindo uma melhor interpretação do modelo e menor tempo de processamento, além dos benefícios já mencionados. As duas técnicas que serão utilizadas seguem descritas na sequência.

Regressão logística

A regressão logística tem por objetivo encontrar um modelo explicativo para o comportamento da probabilidade de sucesso, em termos das variáveis preditoras. Dessa forma, a regressão logística é especificamente desenhada para prever a probabilidade de um evento ocorrer, sendo essa probabilidade classificada entre o intervalo 0 e 1.

Pesquisadores destacam a técnica de regressão logística, pela possibilidade de contornar certas restrições encontradas em outros modelos multivariados. Contudo, o modelo de regressão logística é sensível à colinearidade entre as variáveis.

Portanto, de maneira geral, a regressão logística permite identificar e remover características que já foram detectadas por outras variáveis e assegura que toda característica importante do cliente permaneça na sua pontuação.

Redes neurais

As redes neurais são sistemas de inteligência artificiais, inspirados no funcionamento de um cérebro humano, contendo propriedades particulares como capacidade de aprendizado, de generalização ou de organização dos dados. Além da capacidade de aprendizado, onde os erros de saída retornam ao início da rede e são ajustados adequadamente, a rede neural tem outra vantagem sobre as técnicas estatísticas, de não necessitar de uma suposição inicial de um modelo probabilístico preestabelecido para estimar os parâmetros de um suposto modelo.

Apesar de as redes neurais terem se estabelecido como alternativa aos tradicionais modelos estatísticos e de muitos estudos na área de crédito terem concluído que as redes neurais superam os tradicionais métodos estatísticos em termos de precisão de classificação, pesquisadores alertam para a aplicação de redes neurais em problemas que necessitem previsão e classificação, com interesse na precisão da classificação e não na interpretação das variáveis preditoras.

Por isso, nesse artigo, propõe-se uma abordagem de modelos híbridos, para melhorar inconvenientes das técnicas de inteligência artificial, diminuindo o tempo de processo e facilitando, por meio do primeiro método, identificar a relevância das variáveis significativas.

A sistemática para o desenvolvimento do modelo

Para a elaboração do modelo a ser testado, sete etapas principais foram seguidas. i) Planejamento e definições: definição do produto e mercado para o qual o modelo será desenvolvido; finalidade do modelo; definição de inadimplência; definição do horizonte de previsão do modelo. ii) Identificação das variáveis preditoras: identificação das variáveis disponíveis no sistema da empresa. iii) Amostragem e coletas dos dados: definição do período (histórico e performance) e tamanho da amostra; separação da amostra de análise e teste. iv) Análise dos dados: avaliação da consistência e preenchimento dos dados. v) Análise bivariada: agrupamento de atributos de variáveis; criação das variáveis “dummies”. vi) Obtenção da fórmula preliminar: escolha de técnicas quantitativas; determinação do software a ser usado; seleção das variáveis preditoras; verificação da suposição das técnicas. vii) Acurácia e validação do modelo: medição do índice de desempenho (KS e ROC) do modelo na amostra de teste.

Todos os passos para a obtenção do modelo foram abordados no artigo, na mesma sequência dos passos mostrados na sistemática, de forma que fiquem evidenciadas as etapas percorridas para a obtenção do modelo, tanto em relação à obtenção das variáveis e amostras quanto na abordagem das técnicas para a construção de um modelo de “behavioral scoring”, propondo um processo de modelagem híbrida de dois estágios com regressão logística e redes neurais.

Conclusões

Esse trabalho inova não só no detalhamento do processo de construção de um “behavioral scoring”, como também quanto à abordagem de modelos híbridos, que estão sendo recentemente estudados internacionalmente, sendo esse um dos precursores na apresentação dessa técnica com dados brasileiros. Dessa forma, o modelo aqui desenvolvido pode servir de apoio para pesquisadores e analistas de empresas que desejam desenvolver seus modelos.

A técnica de modelagem híbrida aqui desenvolvida foi condizente com estudos já realizados, apresentando superioridade à tradicional (regressão logística). Além disso, com o apoio dos resultados da regressão logística, como nós de entrada da rede neural, técnica que vem sendo cada vez mais utilizada, contornaram-se as características indesejáveis das redes neurais, como processamento lento e dificuldade na interpretação das variáveis. Cabe ressaltar que a busca por uma rede neural mais eficiente é de suma importância e depende da experiência do pesquisador, visto que algumas redes treinadas (RN1), tendo como nós de entrada os resultados da regressão logística, alcançaram os mesmos indicadores de eficiência da regressão logística, sendo aconselhável, nesses casos, o uso dos modelos mais simples que alcançam o mesmo resultado, ou seja, o modelo mais parcimonioso.

Portanto, a utilização de modelos de previsão de risco de crédito que utilizam as variáveis comportamentais dos clientes elimina a subjetividade da análise tradicional, aproveitando as informações ricas do comportamento do cliente que se encontram armazenadas em bancos de dados, muitas vezes inutilizáveis. Além disso, a padronização do procedimento de decisão e a velocidade na análise do crédito são ganhos que aumentam a rentabilidade da empresa, garantindo uma maior eficiência no atendimento dos clientes.

Monografia de Luciane de Godói Moraes, vencedora do 2º lugar na categoria B do IV Prêmio Febraban de Economia Bancária.
Trabalho na integra: Uma abordagem alternativa de behavioral scoring usando modelagem híbrida de dois estágios com regressão logística e redes neurais.

Fonte: Valor Econômico

3 comentários

Do real para o virtual

Os números, divulgados ano a ano, evidenciam que o Comércio Eletrônico veio realmente para ficar. Segundo dados da e-Bit, terminamos 2011 com 31.9 milhões de e-consumidores, destes, nove milhões são novos, ou seja, nunca realizaram uma compra pela internet, até pouco tempo atrás. O dado mais importante é que deste público, 61% pertence a classe C. Além disso, percebemos que há um interesse de clientes também das classes E e D – cidadãos que começam a ter o seu primeiro computador e suas primeiras experiências de compra pela Rede.

Porém, quando falamos de comércio eletrônico não podemos nos esquecer das ferramentas antifraude. É obrigação do site zelar e preservar as informações dos titulares dos cartões de crédito. Sendo assim, as análises antifraude nas vendas pela Internet envolve diversos fatores. São sistemas de seguranças que vão desde uma ligação para confirmação de informações até a utilização de sistemas antifraude. De acordo com o seu negócio e a solução que você escolher, essa análise pode ficar totalmente em suas mãos ou com uma empresa terceira.

O fato é que a venda de produtos ou serviços, seja on-line ou off-line precisa de algum tipo de know-how de análise ou de parcerias com empresas sérias. Mas apesar dos riscos, as vendas pela internet podem sim multiplicar os lucros do seu negócio. É uma ação que vale a pena.

Mas como é possível entrar no Mundo Virtual dos negócios? Atualmente, existem soluções voltadas ao Comércio Eletrônico com os mais diversos preços. Todos os planos contam com uma ampla gama de recursos e facilidades. Outra grande facilidade destes produtos é sua fácil integração com os meios de pagamento, além de sistemas que analisam os riscos das transações. A empresa oferece facilidade e infraestrutura de segurança para compras on-line.

Uma das grandes vantagens dos meios de pagamentos on-line é que a empresa pode pagar por uma taxa única, de acordo com seu volume de vendas. O que garante que todo o processo de transação esteja seguro nas mãos de empresas especializadas. Assim, as empresas terão mais tempo e poderão focar em core business, sejam estes serviços ou produtos.

A facilidade no pagamento é outro diferencial que vale destaque. Os clientes podem parcelar em até 18 vezes no cartão de crédito com juros baixos, permitindo que a loja virtual receba em uma única parcela.

Diante dessas oportunidades é que as transações do Comércio Eletrônico têm se tornado cada vez mais atrativas, impulsionando a economia e facilitando o dia-a-dia dos consumidores. Porém, o essencial é que você sempre tenha em mente que este tipo de projeto deve passar pelos pilares: Preço, Produto de Qualidade, Prazo na Entrega e Segurança. Pensem nisso!

Fonte: ABC do Crédito

comente aqui

Cauteloso, varejo mantém política de concessão

As maiores redes varejistas do país estão mais atentas à elevação nos indicadores de endividamento e comprometimento de renda do consumidor, mas entendem que não há sinais que justifiquem uma mudança na política de concessão de crédito no varejo a curto prazo. “Não vejo sinais de problemas à frente. É claro que algum setor ou outro, como automóveis, mostra alguma dificuldade, mas isso não está acontecendo conosco”, disse ontem Abilio Diniz, presidente do conselho de administração do Grupo Pão de Açúcar.

A ordem é acompanhar de perto, numa “vigia quase diária”, diz um varejista, as variações no nível de inadimplência do cliente, mas mantendo, dentro do possível, o ritmo de concessão de crédito à classe C para a compra de itens como eletrodomésticos, eletroeletrônicos, roupas e móveis. “Podem existir problemas pontuais no varejo. No nosso caso, a ideia é incentivar o consumidor e continuar concedendo crédito que caiba no bolso”, disse José Roberto Tambasco, diretor vice-presidente do GPA.

Cinco das oito cadeias de varejo ouvidas pelo Valor nos últimos dias, entre elas Grupo Pão de Açúcar, Renner, Casas Bahia, Ponto Frio e Lojas Americanas, não identificaram sinais de desaceleração no consumo neste ano. E decidiram não mexer em suas políticas para liberação de financiamento, em decisão tomada em parceria com as financeiras. O Magazine Luiza, em período de silêncio, não comentou o assunto.

“Nós não identificamos desaquecimento e mantivemos a política de crédito”, disse na terça-feira Murilo Correa, diretor de relações com investidores da Lojas Americanas. “Nossos instrumentos de crédito mantêm desempenho estável hoje”, disse na terça-feira Raphael Klein, presidente da Viavarejo, formada da união de Casas Bahia e Ponto Frio.

No material de resultados de GPA, Lojas Americanas e Renner registraram neste ano queda na provisão para devedores duvidosos (perda com crédito), um indicador de problemas de pagamento do consumidor. Na Renner, ela caiu 26% no mesmo período, passando de R$ 47,2 milhões em março de 2011 para R$ 37,4 milhões em março de 2012. No GPA, a provisão caiu de R$ 217 milhões para R$ 201 milhões em igual intervalo.

No raciocínio defendido pelo varejo e as suas financeiras (Itaú Unibanco, Bradesco e HSBC, basicamente), há uma questão política central na discussão. “Tivemos redução do IPI, redução de taxa de juros e não podemos reclamar de muita coisa. Então, nem dá para falarmos em travar crédito, numa hora em que o governo quer manter a economia aquecida via mercado interno”, confidencia um executivo de rede varejista.

Estimulada pela queda da inadimplência para o “menor nível histórico” no primeiro trimestre, a Lojas Renner não alterou a política de concessão de crédito e reduziu a taxa de juros em algumas lojas no final de 2011. “A companhia não sentiu necessidade de interferir nos atuais processos de controle das perdas, pois mantém medidas que vêm garantindo eficiência em concessão, cobrança e recuperação de crédito”, informou a varejista. Desde setembro de 2011, a rede diz que está testando uma redução da taxa de 6,9% para 4,9% em algumas lojas, para financiamentos em sete, nove e onze parcelas.

Outra rede que reduziu os juros, mas de forma mais tímida, foi a MM Mercadomóveis, maior cadeia do Paraná, com 170 lojas. Os juros, que estavam em 3,7% ao mês no começo do ano, agora são de 3,5% ao mês, mas a companhia, ao contrários das outras redes, sentiu atraso no pagamento de clientes. “Estamos preocupados”, disse Márcio Pauliki, superintendente. A inadimplência na MM de um ano para cá passou de 1,7% para 2,5% no caso de atrasos de mais de 180 dias e de 7% para 9,2% para 90 dias.

“Houve um boom em 2010, a ressaca está acontecendo agora e o governo está tentando jogar para a frente”, comentou o empresário. Segundo ele, o crescimento nas vendas nos quatro primeiros meses de 2012 foi de 4%, ante 9% em 2011 e 30% em 2010, sempre comparados com igual período do exercício anterior.

Na rede Muffato, com 35 lojas no Paraná e em São Paulo, foi verificada uma alta de 15% no volume de transações de compras parceladas, comparado com o mesmo período do ano passado, segundo nota da empresa. Segundo a varejista, no primeiro quadrimestre a inadimplência cersceu, “porém os indicadores apontam tendência de estabilidade”, acrescentou em comunicado, sem revelar números.

Na avaliação de outra rede do sul, a Manlec, com 45 lojas de varejo eletroeletrônico em Porto Alegre, há um cenário de controle da inadimplência e não há sinais de comprometimento alto da renda do cliente. A rede não fez alterações porque a o nível de inadimplência e mantém inalterado, explicou o vice-presidente da empresa, Atílio Manzoli Júnior. De acordo com ele, o primeiro quadrimestre encerrou com crescimento zero, ou seja, com o mesmo volume de vendas de 2011, devido à base de comparação mais elevada dos quatro primeiros meses do ano passado.

Fonte: Valor Econômico

comente aqui

Classes D e E são desafio para o mercado de crédito

 

Numa economia em expansão como a brasileira, na qual milhões de pessoas migraram recentemente das classes D e E para a média (C), uma das maiores dificuldades que se apresentam para as instituições financeiras e mesmo para o comércio varejista que concede empréstimos para a compra de seus produtos é se, e quanto, emprestar para estes novos entrantes na sociedade de consumo. Afinal, são pessoas com muitas e novas demandas por bens de consumo.

Tradicionalmente, os bancos utilizam perfis que avaliam variáveis como renda e histórico de crédito. Mas, como fazer isso quando o tomador de dinheiro faz um financiamento pela primeira vez? Como fazer isso quando a renda dele não pode ser comprovada pela falta de carteira assinada? E, ainda, nos casos de inadimplência, como cobrar deles?

Eduardo Cheng, diretor de Analiticos da FICO, empresa lider mundial em gerenciamento de decisões, tem parte da resposta. Numa apresentação realizada na Conferência de Crédito e Cobrança (C2C) realizada em São Paulo no dia 21 de marco, ele explicou como os modelos analíticos podem ajudar a vencer esses obstáculos.

“O segmento das classes entrantes na pirâmide social pode ser muito rentável e dar elevado retorno, mas deve-se considerar que ele também é de alto risco”, disse Cheng. Por isso mesmo, as instituições financeiras não devem deixar de lado este mercado, mas sim, utilizar diversas ferramentas para minimizar os riscos.

Na área de concessão de crédito, perfis podem ser traçados mesmo sem um histórico completo de crédito, com base em diversas outras variáveis. Já ao atingir a fase da inadimplência, os analíticos identificam de 15 a 20% de casos que se auto resolverão, sem necessidade de providências como ligar para o cliente cobrando, o que sempre acaba gerando algum tipo de atrito. Nos demais casos, eles também identificam qual o melhor canal a ser utilizado em caso de cobrança, de acordo com o menor custo.

Victor Loyola, Diretor Executivo de Risco do Citibank, concorda que o segmento de novos entrantes é potencialmente interessante para os bancos, mas pondera que muitas precauções devem ser tomadas antes de conceder um crédito a quem nunca o teve. “Nem sempre os candidatos a um financiamento têm como comprovar renda, embora ela exista, e nem sempre podem apresentar as garantias necessárias.”

Loyola observa que o cartão de crédito não é a melhor forma de financiamento para esse segmento. Os produtos devem ter custo baixo e devem ser os mais adequados a cada consumidor. “Devemos também observar as particularidades e levar os perfis em conta de forma diferenciada. Uma pessoa, de 22 anos, sem filhos, com trabalho com carteira assinada e renda de R$ 1.000 entra na mesma categoria social de outra com 50 anos, 4 filhos, salário de R$ 1.000 e sem carteira assinada, mas os perfis são completamente diferentes, o que faz com que os riscos de emprestar para um e para outro também sejam distintos”.

Nora Gonzalez
PR Manager Latin America FICO
www.fico.com

comente aqui

 
 

Crédito e cobrança