Financeiro · Crédito · Risco

Análise de Inadimplência e Score

Saiba o risco antes de conceder crédito

Construímos modelos de score que estimam a probabilidade de inadimplência a partir do seu histórico, para você conceder crédito, parcelamento e prazo com critério — reduzindo perda sem travar a venda.

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Serviços

O que oferecemos em
Análise de Inadimplência e Score de Crédito

Análises sob medida para o seu objetivo, com rigor estatístico e resultado em linguagem que você entende.

🎯

Score de inadimplência

Estimamos, para cada cliente, a probabilidade de não pagar a partir do histórico. Isso transforma a concessão de crédito em decisão com risco quantificado, não instinto.

🔍

Fatores de risco

Identificamos o que está associado ao calote na sua carteira. Você entende o perfil de risco antes de aprovar, não depois de levar o prejuízo.

⚖️

Faixas para a política de crédito

Traduzimos o score em faixas de decisão — a quem dar prazo, de quem pedir garantia, onde apertar. A política continua sua; o modelo dá a base.

📊

Avaliação honesta do modelo

Medimos a capacidade real de separar bom e mau pagador, não a acurácia bruta. Como poucos dão calote, um modelo pode parecer ótimo e ser inútil — e cuidamos disso.

Quem atendemos

Para quem é este serviço

Atendemos micro, pequenas e médias empresas que querem decidir com base em dados — e agir sobre o resultado.

🏪

Lojas com crediário

Para conceder parcelamento com critério, reduzindo perda sem travar venda. O risco de cada cliente deixa de ser instinto.

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💼

Prestadoras e B2B

Para definir prazo e limite por cliente conforme o risco real. A política de crédito passa a ter base, não feeling.

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💳

Fintechs e cooperativas

Para apoiar modelos de concessão com avaliação estatística honesta. Separar bom de mau pagador é o que protege a carteira.

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Inadimplência na prática

O que torna a análise confiável

Três cuidados separam um número que orienta decisão de um número que engana.

🧮

Definir inadimplência

Quantos dias de atraso "contam" muda o modelo; alinhamos ao seu negócio.

⚖️

Base desbalanceada

Como poucos dão calote, usamos técnicas que evitam um modelo enganoso.

🎯

Score acionável

Traduzimos a probabilidade em faixas de decisão de crédito.

Métodos e técnicas

Análises que usamos em Análise de Inadimplência e Score de Crédito

Aplicamos o método estatístico adequado a cada pergunta — não uma planilha padrão para tudo.

📈 Regressão logística

Modelo de score interpretável, que mostra o risco e o peso de cada fator.

🌳 Modelos de árvore

Boosting e random forest para padrões mais complexos quando os dados pedem.

📊 Curva ROC e KS

Avaliam o poder do score de separar bom de mau pagador.

🎯 Faixas de risco

Traduzem o score em política de crédito — a quem dar prazo, de quem pedir garantia.

⚖️ Tratamento de desbalanceamento

Técnicas para um modelo confiável mesmo com poucos inadimplentes na base.

🔎 Importância de variáveis

Mostra quais fatores mais pesam no risco, orientando a concessão.

Não tem certeza de qual método se aplica ao seu caso? A gente avalia e recomenda.

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Nossos Diferenciais

Por que empresas
confiam na LM

🎓

Formação na USP

Estatísticos formados pelo IME-USP. Rigor acadêmico que se traduz em análises confiáveis.

🎯

Consultoria personalizada

Entendemos nos detalhes as necessidades da sua organização antes de propor qualquer solução.

🔬

Rigor técnico

Trazemos nossa experiência em pesquisas acadêmicas para desenvolver soluções embasadas em dados reais, métodos científicos consolidados e análise criteriosa.

🌐

Experiência em diferentes ramos

Ao longo de projetos em setores os mais diversos, acumulamos um repertório analítico que enriquece cada nova consultoria — sempre com metodologia desenhada sob medida.

💬

Clareza na comunicação

Traduzimos métodos estatísticos complexos em insights claros e aplicáveis, para que sua equipe tome decisões com confiança e autonomia.

📜

Registrados no CONRE-3

Somos registrados no Conselho Regional de Estatística, o que garante que você está contratando profissionais legalmente habilitados e comprometidos com as normas éticas da profissão.

Entenda o serviço

Mais do que um número solto

Quem vende a prazo equilibra dois erros opostos: conceder demais gera perda com calote; negar demais trava venda boa. Um modelo de inadimplência estima, para cada cliente, a probabilidade de não pagar a partir do histórico, e transforma isso em política — a quem dar prazo, de quem pedir garantia, onde apertar. O ganho não é prever o futuro com certeza, é decidir com o risco quantificado em vez de no instinto.

Aqui vale o mesmo cuidado dos modelos de churn: como a maioria dos clientes paga, a base é desbalanceada, e um modelo mal construído pode parecer ótimo prevendo que 'todo mundo paga' e falhar exatamente nos casos que importam. Avaliamos o modelo pela capacidade de separar bom e mau pagador, não pela acurácia bruta. O tema conversa de perto com a previsão de fluxo de caixa.

Exemplo ilustrativo

Uma loja com crediário aprova quase todo mundo e sofre com calote, então passa a negar muito e perde vendas boas. O score mostra que o risco se concentra num perfil identificável já na concessão. Ajustando a política por faixa de risco, a inadimplência cai sem fechar a porta para os clientes que pagam bem.

Quando esse serviço ajuda

→Você concede crediário ou prazo sem critério claro
→Tem inadimplência alta e não sabe a causa
→Quer estimar o risco antes de aprovar crédito
→Precisa de política de limite e prazo por perfil
→Tem histórico de pagamentos e nunca o modelou

Falar sobre o seu projeto →

Quem somos

Estatística acessível,
sem abrir mão do rigor

A LM Assessoria Estatística foi fundada em 2019 por dois estatísticos formados pela Universidade de São Paulo com o objetivo de colaborar no avanço científico brasileiro e desenvolver soluções em parceria com empresas de diferentes segmentos.

Somos comprometidos em oferecer um serviço agregado de valor científico e técnico. Adotamos uma abordagem simples, clara e objetiva com o princípio de tornar acessível o conhecimento estatístico e suas ferramentas, atendendo demandas acadêmicas e empresariais.

Nossa experiência em mais de 400 pesquisas científicas assessoradas e consultorias empresariais nos qualifica para oferecer suporte a trabalhos científicos em todas as áreas do conhecimento e desenvolver projetos para empresas que buscam integrar a estatística em seus processos.

🎓 Estatísticos da USP 📜 CONRE-3 🕐 7+ anos de atuação 📊 +400 Consultorias

Saiba mais sobre a LM →

Laryssa Marcondes

Estatística Responsável · CONRE-3 nº 10705

Formada pela Universidade de São Paulo (USP), atua há mais de 7 anos como consultora estatística para pesquisadores, estudantes e empresas de todo o Brasil. Já trabalhou na área de Analytics e MIS em empresas como Itaú Unibanco e MarketData.

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FAQ

Dúvidas frequentes

Ficou com alguma dúvida? Fale direto com a nossa equipe.

Falar com a gente →

Preciso ter os dados organizados?

Não necessariamente. Podemos ajudar a estruturar e limpar a base antes da análise. Uma planilha ou um export do seu sistema já é suficiente para começar.

Emitem nota fiscal?

Sim. Somos empresa legalmente constituída (CNPJ 33.624.854/0001-06) e emitimos nota fiscal para todos os projetos.

Que dados preciso?

Histórico de clientes e pagamentos, com quem atrasou/não pagou e atributos disponíveis no momento da concessão.

Serve para loja pequena?

Sim; ajustamos a complexidade ao volume de dados, com métodos interpretáveis e honestidade sobre os limites.

O que é a curva ROC/KS?

Medidas de quão bem o score separa quem paga de quem não paga — usadas para avaliar a qualidade do modelo.

O modelo decide sozinho?

Não. Ele dá o risco; a política de crédito é sua. Ajudamos a traduzir o score em faixas de decisão.

Que dados preciso ter?

Histórico de clientes e pagamentos, indicando quem atrasou ou não pagou, e os atributos disponíveis no momento da concessão do crédito ou prazo.

O modelo decide sozinho quem recebe crédito?

Não. Ele fornece o risco; a política é sua. Ajudamos a traduzir o score em faixas de decisão que você controla.

Como sei se o modelo é bom?

Por medidas que avaliam o quanto ele separa quem paga de quem não paga. Um modelo que não distingue os dois não serve, por mais 'preciso' que pareça no total.

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