Serviços financeiros · Score de crédito

Score e priorização

Uma nota de 0 a 100 por pedido ou cliente, com o peso de cada componente à vista, gravada de volta no card para o time abordar primeiro quem tem mais chance de virar crédito bom.

UsoMuito usado
EsforçoMédio
Para quemCorrespondentes bancários, fintechs de crédito e de antecipação salarial, e corretoras que precisam decidir quem aprovar ou quem o comercial liga primeiro.
Fonte

Campos do card, motor de crédito, bureau e transações

Modelo

Componentes com peso declarado e regras eliminatórias à parte

Resultado

Score, faixa de prioridade e motivo por pedido

Ativação

Score no card, fila do comercial, agente de IA e alertas

O que resolve

  • O comercial trabalha a fila na ordem da chance de virar crédito, não na ordem de chegada.
  • Cada nota se explica: dá para dizer quantos pontos vieram da garantia, da renda e do LTV.
  • O corte de aprovação é avaliado contra o atraso que veio depois, por faixa de score.

Perguntas de negócio que responde

Faça estas perguntas ao seu agente quando o caso estiver pronto.

Quais pedidos o comercial deve atacar primeiro hoje?
Por que este pedido recebeu esta nota?
Qual a distribuição de score dos pedidos que entraram este mês?
O corte de score está aprovando gente que depois atrasa?
Qual regra mais nega pedidos e quanto volume isso custa?
A taxa de aprovação de algum banco ou segmento mudou de ontem para hoje?

O que você precisa

  • A esteira conectada na Nekt (Pipefy, Zeev ou core), com os campos de garantia, renda e valor do crédito
  • Os componentes e pesos do score acordados com crédito e comercial
  • Para calibrar o corte: o log de decisões e o atraso dos contratos liberados

O que você recebe

  • Uma tabela por pedido com o score, os pontos de cada componente e as regras que falharam
  • O score gravado de volta no card ou no CRM, pronto para ordenar a fila
  • Um agente de IA que explica a nota de qualquer pedido
  • Alertas quando a taxa de aprovação de um banco ou segmento sai do padrão

Onde ativar

Score no card e no CRM

A nota e os pontos por componente voltam para o card ou o negócio, e a fila do comercial ordena por eles.

Agente de IA via MCP

Explica por que um pedido recebeu a nota e qual regra o derrubou, com os pesos do context document.

Alertas de aprovação

Checagem diária e por lote do log do motor: taxa de aprovação por banco ou segmento fora do padrão vai para o Slack.

Quer construir?

O cálculo é SQL simples. O trabalho está em fechar os pesos com o time, limpar os campos do card e montar o retorno para a esteira. O detalhado traz as regras de negócio, as armadilhas e o teste de aceitação. Ou mande tudo direto para o seu agente com o MCP da Nekt.

Ver detalhado
O problema

Os dados que decidem um crédito estão espalhados: valor e ano da garantia no card, renda digitada como texto, score de bureau num log, salário escondido nas transações bancárias. Cada analista pondera de um jeito e a fila anda por ordem de chegada. Quando alguém monta um score, ele costuma ser uma conta única sem explicação, recalculado por cima da nota que a esteira já gravava, e avaliado com dados que não existiam no dia da decisão.

Como costuma ser feito, e a regra

Cada linha é um erro que já aconteceu na prática.

O jeito comumA regra
01
Uma fórmula única que devolve só a nota final.
Componentes com peso declarado que somam 100

O score é a soma de componentes, cada um com pontuação máxima escrita no context document. Um exemplo real para crédito com garantia de veículo: valor da garantia 20, ano do veículo 20, tipo do veículo 15, qualidade da garantia 15, renda mensal 15, situação profissional 7, localização 3, LTV 3, finalidade 2. Grave os pontos de cada componente em coluna própria, ao lado do total.

02
Diluir a regra eliminatória como um peso pequeno que outro componente compensa.
Regra eliminatória não é peso

Algumas condições derrubam o pedido independentemente do resto: veículo muito antigo, tipo de garantia que o funding não aceita, garantia fora do nome do cliente ou com saldo devedor, empregador fora da lista aceita, salário abaixo do mínimo, score de bureau reprovado. Trate como penalização forte ou corte, com uma flag por regra. Aprovado no score significa todas as regras passaram, e o motivo da negativa é a regra que falhou.

03
Converter o texto direto e pontuar renda nula como zero.
Campos do card normalizados antes de pontuar

Valores do card chegam como texto brasileiro ('1.234,56', às vezes com R$ e colchetes do campo de seleção). Tire o separador de milhar, troque a vírgula por ponto e converta. LTV = valor do crédito solicitado / valor da garantia. Saldo devedor da garantia reduz a qualidade da garantia, não o valor do crédito.

04
Ignorar o componente vazio e reescalar a nota dos demais.
Dado ausente tem pontuação e flag próprias

Pedido sem renda ou sem ano da garantia recebe a pontuação mínima do componente e uma flag de dado ausente, nunca a média. Meça a cobertura de cada componente: um componente preenchido em poucos cards não discrimina ninguém e deve ter peso revisto.

05
Reconstruir no SQL uma nota que já existe no sistema operacional.
Se a esteira já grava um score, leia, não recalcule

Quando o card já traz um score ponderado calculado por outro processo, ou o motor de crédito devolve um tier que define o limite, essa é a nota oficial. Leia o campo direto do card ou do log do motor. Recalcular por cima cria duas notas para o mesmo pedido e o comercial não sabe qual vale.

06
Juntar a decisão antiga com o salário e o cadastro atuais.
Score no ponto do tempo da decisão

Para avaliar o corte, cada componente precisa do valor disponível na data da decisão. Salário detectado nas transações é reconstruído ponto a ponto: deduplique transações repetidas, normalize o sinal (crédito positivo) e recalcule com o histórico até aquela data. Avaliar com o dado de hoje faz o modelo parecer melhor do que foi.

07
Tratar todo pagamento de duas vezes por mês como a cada duas semanas.
Frequência de pagamento pelos depósitos, não pela declaração

Quem recebe no dia 15 e no último dia do mês (quinzenal) é diferente de quem recebe a cada 14 dias. Classifique pela mediana do intervalo entre depósitos de salário: 15 a 16 dias é quinzenal por data fixa; 14 dias é a cada duas semanas. A frequência define a data de cobrança e entra no score de capacidade.

08
Mudar o corte olhando só a taxa de aprovação.
Calibre o corte por faixa e por safra

Agrupe as decisões em faixas fixas de score (por exemplo, de 20 em 20 pontos, arredondando para cima) e meça por faixa: aprovação, valor liberado e atraso posterior (FPD e atraso acima do corte da política) na safra da decisão. Respostas instantâneas do motor (até 1 segundo, decisões reaproveitadas) saem da média de tempo de resposta.

09
Exportar uma planilha com todas as notas para alguém colar no card.
Retorno no formato da esteira

O score volta para o sistema operacional como uma linha por card e campo: (card_id, field_id, new_value), pronto para a atualização em lote de campos do Pipefy ou para a propriedade do CRM. Envie só o que mudou desde o último envio e guarde a data do cálculo junto com a nota.

Componentes do score: um exemplo real

Crédito com garantia de veículo. Pesos somam 100; cada empresa calibra os seus.

Valor de mercado do bemGarantia20 pontos
Penalização forte para veículo antigoAno do veículo20 pontos
Moto penaliza muitoTipo do veículo15 pontos
No nome do cliente e sem saldo devedorQualidade da garantia15 pontos
Renda mensal declarada ou detectadaRenda15 pontos
Vínculo e profissãoSituação profissional7 pontos
Praça atendidaLocalização3 pontos
Crédito / garantiaLTV3 pontos
Uso do dinheiroFinalidade2 pontos
Empregador fora da lista, salário abaixo do mínimo, bureau reprovadoRegras eliminatórias, fora da somaflag por regra

Definições

Score do pedido
soma dos pontos dos componentes, de 0 a 100, por card e data de cálculo
Pontos do componente
pontuação obtida no componente, entre zero e o peso máximo declarado, por card
LTV
valor do crédito solicitado / valor da garantia, por pedido, na data de cálculo
Aprovado no score
verdadeiro quando todas as regras eliminatórias passaram, por aplicação
Motivo de negativa
regra eliminatória que falhou, por aplicação; se mais de uma, a primeira da ordem da política
Faixa de score
intervalo fixo de pontos (por exemplo, de 20 em 20) em que cai a nota na data da decisão
Taxa de aprovação por faixa
aplicações aprovadas / aplicações avaliadas, por faixa de score e mês da decisão
Atraso por faixa
contratos com FPD / contratos liberados, por faixa de score na decisão e safra
Cobertura do componente
cards com o dado do componente preenchido / cards pontuados, no período

Armadilhas que já aconteceram

Duas notas para o mesmo card

O card já trazia um score ponderado preenchido em quase todos os pedidos, e uma transformação recalculou outra nota por cima. O comercial passou a ver dois números diferentes.

Defina qual é a nota oficial e leia o campo da fonte.

Salário dobrado

Transações bancárias repetidas na sincronização e com sinal invertido fizeram o salário detectado de parte dos usuários dobrar, e o limite subiu junto.

Deduplique por usuário, data, conta e valor, normalize o sinal e reconstrua o histórico.

Quinzenal tratado como a cada duas semanas

Usuários que declararam receber duas vezes por mês foram classificados como a cada 14 dias, e a cobrança foi agendada antes do salário cair.

Classifique pela mediana do intervalo entre depósitos.

Corte avaliado com dado de hoje

A análise do corte cruzou decisões antigas com o cadastro atual. O score parecia separar bons e maus pagadores melhor do que separava na época.

Reconstrua as features no ponto do tempo e guarde o snapshot da decisão.

Tempo de resposta irreal

Decisões reaproveitadas voltavam em menos de um segundo e puxavam a média de tempo de resposta do motor para baixo.

Exclua respostas de até 1 segundo da média e reporte à parte.

Lista com cliente repetido

Numa lista de propensão por mês, o mesmo cliente aparecia em vários meses prováveis e foi abordado mais de uma vez.

Um cliente por lista, no mês e no produto de maior chance.

Teste de aceitação

O caso está pronto quando todos os itens passam.

Pacote para o agente

Cole no Claude, ChatGPT ou outro cliente com o MCP da Nekt conectado.

Markdown completo
Score e priorização
- O score oficial do produto <produto> é <campo do card / tier do motor / tabela de score>. Nunca recalcule uma nota que a fonte já grava.
- Score = soma dos componentes, de 0 a 100. Pesos: <componente: peso>. Os pontos de cada componente estão em colunas próprias; use-as para explicar a nota.
- Regras eliminatórias ficam fora da soma: <lista>. Aprovado no score = todas passaram. Motivo de negativa = regra que falhou.
- Dado ausente recebe o mínimo do componente e uma flag. Nunca preencha com média.
- LTV = valor do crédito / valor da garantia. Valores do card vêm como texto brasileiro: normalize antes.
- Para avaliar o corte, use as features da data da decisão, nunca as atuais.
- Faixas de score: de <20> em <20> pontos. Corte atual: <valor>.
- Atraso por faixa é medido na safra da decisão (FPD e atraso acima de <N> dias).
- Tempo de resposta do motor exclui respostas de até 1 segundo.
- Nunca mostre CPF completo; use hash ou CPF mascarado.
Exceções por cliente:
- <cliente>: no produto <produto>, o score vem pronto no campo <campo> do card.
- <cliente>: o tier do motor define o limite; a progressão de limite por bom pagamento está em <tabela>.
- <cliente>: a frequência de pagamento vem de <fonte> e prevalece sobre a declarada.

Variações

Modelo de machine learning

Classificador (random forest ou gradient boosting) sobre o histórico para listar o terço superior de clientes; publique as variáveis mais importantes ao lado da lista.

Propensão em seguros

Mês e ramo prováveis de contratação a partir do padrão temporal das apólices, com uma lista de abordagem por mês sem cliente repetido.

Score de engajamento

Níveis por quantidade de participações em eventos ou capacitações, por CNPJ normalizado, para priorizar quem recebe oferta de crédito.