--- id: financeiros/score-priorizacao industria: Serviços financeiros uso: muito usado esforco: médio grao: Pedido ou cliente x data de cálculo; log de decisão por aplicação para calibrar o corte --- # 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. ## Resumo executivo **Para quem:** Correspondentes bancários, fintechs de crédito e de antecipação salarial, e corretoras que precisam decidir quem aprovar ou quem o comercial liga primeiro. **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. **Por que importa:** Em crédito, o tempo do consultor é o recurso escasso e a maioria dos pedidos não vira emissão. Um score que ninguém entende vira caixa-preta e o time volta a escolher no feeling. Com a nota explicável gravada no próprio card, a priorização vira rotina, e o mesmo dado mostra se o corte está aprovando quem depois atrasa. **Perguntas de negócio que responde** - 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 ## 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. ### Regras de negócio 1. **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. (Evite: Uma fórmula única que devolve só a nota final.) 2. **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. (Evite: Diluir a regra eliminatória como um peso pequeno que outro componente compensa.) 3. **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. (Evite: Converter o texto direto e pontuar renda nula como zero.) 4. **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. (Evite: Ignorar o componente vazio e reescalar a nota dos demais.) 5. **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. (Evite: Reconstruir no SQL uma nota que já existe no sistema operacional.) 6. **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. (Evite: Juntar a decisão antiga com o salário e o cadastro atuais.) 7. **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. (Evite: Tratar todo pagamento de duas vezes por mês como a cada duas semanas.) 8. **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. (Evite: Mudar o corte olhando só a taxa de aprovação.) 9. **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. (Evite: Exportar uma planilha com todas as notas para alguém colar no card.) ### Componentes do score: um exemplo real Crédito com garantia de veículo. Pesos somam 100; cada empresa calibra os seus. - **Valor de mercado do bem** → Garantia (`20 pontos`) - **Penalização forte para veículo antigo** → Ano do veículo (`20 pontos`) - **Moto penaliza muito** → Tipo do veículo (`15 pontos`) - **No nome do cliente e sem saldo devedor** → Qualidade da garantia (`15 pontos`) - **Renda mensal declarada ou detectada** → Renda (`15 pontos`) - **Vínculo e profissão** → Situação profissional (`7 pontos`) - **Praça atendida** → Localização (`3 pontos`) - **Crédito / garantia** → LTV (`3 pontos`) - **Uso do dinheiro** → Finalidade (`2 pontos`) - **Empregador fora da lista, salário abaixo do mínimo, bureau reprovado** → Regras eliminatórias, fora da soma (`flag por regra`) ### Definições | Métrica | Definição | |---|---| | 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 - **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. Como evitar: 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. Como evitar: 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. Como evitar: 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. Como evitar: 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. Como evitar: 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. Como evitar: Um cliente por lista, no mês e no produto de maior chance. ### Teste de aceitação - [ ] Para todo card pontuado, a soma dos pontos dos componentes é igual ao score, e nenhum score fica fora de 0 a 100. - [ ] Todo pedido em etapa aberta tem score ou flag de dado ausente, e a cobertura de cada componente aparece no relatório. - [ ] Recalcular o score de uma data passada devolve exatamente a mesma nota. - [ ] Depois do retorno à esteira, o valor no card é igual ao da tabela em uma amostra de pelo menos 50 cards. - [ ] A soma das aplicações por faixa de score é igual ao total de aplicações avaliadas no mês. ### Context document ```text Score e priorização - O score oficial do produto é . Nunca recalcule uma nota que a fonte já grava. - Score = soma dos componentes, de 0 a 100. Pesos: . Os pontos de cada componente estão em colunas próprias; use-as para explicar a nota. - Regras eliminatórias ficam fora da soma: . 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: . - Atraso por faixa é medido na safra da decisão (FPD e atraso acima de dias). - Tempo de resposta do motor exclui respostas de até 1 segundo. - Nunca mostre CPF completo; use hash ou CPF mascarado. Exceções por cliente: - : no produto , o score vem pronto no campo do card. - : o tier do motor define o limite; a progressão de limite por bom pagamento está em . - : a frequência de pagamento vem de 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.