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VOCÊ PODE PAGAR? SERÁ FEITO O PAGAMENTO? - Como são feitas as decisões de crédito

A cada 1,3 segundos, a Intrum Justitia contribui para a decisão de um crédito, se pode ser concedido a uma empresa ou um particular. Este processo de ajuda é crucial para uma gestão de crédito eficiente, sendo ao mesmo tempo complexa e diversificada.

A decisão de um crédito é constituída por duas componentes principais; primeiro, os dados e, em segundo lugar, um processo que avalia e combina esta informação. A Intrum Justitia recolhe informações sobre decisões de crédito anteriores, como o crédito se desenvolveu e, se é permitido num mercado em particular, os dados sobre pedidos de pagamento e histórico de execução. Isto é então complementado com dados externos, tais como informações de câmaras de comércio locais.

 “Os comportamentos de pagamento são um factor crítico, e clientes devedores ou que persistem com os atrasos de pagamento são mais propícios à recusa de crédito", diz Roland Gruneus, diretor de tecnologia da Intrum Justitia.

Cada processo começa com um conjunto de condições binárias para filtrar os candidatos que não são elegíveis sob quaisquer circunstâncias devido a limites de idade e factores semelhantes. Este processo envolve muitas vezes algoritmos específicos para combinar e avaliar a informação disponível. Este processo pode ser totalmente automatizado como no caso de e-commerce, onde as decisões têm de ser feitas em segundos, ou parcialmente manual, que é o mais comum com grandes transações ou quando envolve empresas.

A precisão nas decisões de crédito é tipicamente muito boa, mas depende, naturalmente, em grande medida, da qualidade dos dados disponíveis. Um factor importante é acompanhar as decisões para ver como elas combinam com o que realmente aconteceu. Quando ocorrem desvios entre os resultados e os dados utilizados para construir o modelo de decisão, a precisão tem um impacto negativo e o modelo então precisa ser adaptado. Isso pode acontecer, por exemplo, quando um comerciante começa abordar novos segmentos de clientes e o novo grupo não coincide com os dados em que o modelo se baseia.