O artigo analisa se ferramentas especializadas de concessão de crédito (PowerCurve Strategy Manager - PCSM) ou mecanismos universais de regras (DecisionRules) são mais eficazes para a tomada de decisão de crédito. Embora o PCSM seja uma solução corporativa de alto "peso", o DecisionRules oferece uma alternativa leve, de alto desempenho, que muitas vezes entrega um melhor "custo-benefício" graças à simplicidade e a modelos.
Principais comparações
| Recurso | PowerCurve Strategy Manager (PCSM) | DecisionRules |
|---|---|---|
| Foco principal | Solução corporativa especializada para risco de crédito | Mecanismo universal leve, com foco em desempenho |
| No-Code vs. Script | Proporção 50:50; depende fortemente de scripting para regras de políticas | Proporção 90:10; foca em um design intuitivo baseado em tabelas |
| Regras de concessão de crédito | Objetos prontos para scorecards e regras de políticas / conjuntos de regras. | Modelos para scorecards, elegibilidade, precificação baseada em risco e mais |
| Personalização | Baixa; limitada pelos tipos de regra embutidos ou por scripting | Total; liberdade para desenhar qualquer lógica sem código |
| Tecnologia avançada | Machine Learning e conectores da Experian embutidos | Assistente de IA e API de Business Intelligence |
Principais vantagens e recomendações
DecisionRules se destaca pela flexibilidade e eficiência. Suas tabelas no-code e modelos prontos para uso permitem que usuários da área de Risco gerenciem lógicas complexas — como precificação baseada em risco e testes A/B — sem gargalos técnicos.
O PCSM continua relevante para grandes instituições que precisam de recursos especializados e avançados, como integração nativa com dados da Experian ou Machine Learning integrado.
Veredito: para organizações que não precisam da plataforma PowerCurve completa, um motor universal como o DecisionRules oferece maior velocidade de lançamento no mercado e menores custos de licenciamento, mantendo uma lógica de crédito de nível profissional.
Ao pensar em um motor de regras para crédito, seria natural supor que uma ferramenta especializada sempre teria um desempenho melhor do que uma universal. Porém, muitas vezes acontece o contrário: se um motor de regras universal e leve complementa sua simplicidade e facilidade de uso com modelos prontos que cobrem os casos de uso mais comuns em crédito, ele pode oferecer aos usuários da área de Risco mais valor por um custo menor.
Sistema especializado para crédito ou motor universal de regras de negócio?
Ao criar um sistema de crédito, a visão convencional diz: escolha a ferramenta especializada. Ela conhece seu setor, fala a sua linguagem e já vem preparada para risco de crédito. Mas a especialização tem um preço: flexibilidade limitada, licenças caras e uma distância crescente entre o que a ferramenta oferece e o que sua empresa realmente precisa. Um motor de regras universal moderno adota uma abordagem diferente: menos tipos de regras integrados, mas a liberdade de criar qualquer lógica de decisão do seu jeito, sem código e por uma fração do custo.
Além disso, se uma empresa consegue atender a mais áreas de negócio com uma única tecnologia, em vez de manter várias ferramentas especializadas, os benefícios se multiplicam.
Vamos analisar esse dilema no contexto de sistemas de crédito, usando o PowerCurve Strategy Manager como exemplo de produto especializado e o DecisionRules como exemplo de motor universal de regras.
O que é PCSM?
O PowerCurve Strategy Manager (PCSM) é uma ferramenta especializada para o design de processos de decisão — principalmente de crédito — em serviços financeiros. Ele oferece diversos tipos de regras, incluindo scorecards específicos para crédito e conjuntos de regras de políticas, além de integração fluida com fontes de dados da Experian, execução de modelos R e outras funcionalidades avançadas, como design assistido e Machine Learning.
Ele é usado como uma aplicação independente integrada ao sistema de crédito ou como parte de alguma plataforma da família PowerCurve, como Originations, Collections e outras.
O que é DecisionRules?
DecisionRules é um moderno e leve Motor de Regras de Negócio, focado em facilidade de uso e desempenho. Ele conta com alguns tipos de regras fáceis de entender e recursos avançados de orquestração, que permitem aos usuários criar lógicas complexas de decisão usando seus próprios padrões. Os padrões mais frequentes de crédito estão disponíveis na forma de modelos, desde scorecards e conjuntos de regras de elegibilidade e políticas até precificação baseada em risco, cálculo de capacidade de pagamento, cálculo de parâmetros de empréstimos e testes A/B.
Comparação dos recursos de design de regras
Vamos deixar de lado as diferenças óbvias entre as duas soluções — o PCSM é uma solução especializada, voltada a empresas, normalmente inserida em uma plataforma completa de originação de crédito e utilizada por bancos maiores que podem arcar com esse tipo de investimento; enquanto o DecisionRules é uma solução leve e focada em desempenho, utilizada por instituições menores, diretamente ou complementada por uma orquestração de fluxos de trabalho — e analisar os aspectos funcionais cruciais para o desenvolvimento e a manutenção sem código de estratégias de decisão de crédito.
Recursos gerais de design de regras
Primeiro, vamos analisar os recursos relacionados ao design geral de regras.
Tabela 1: Comparação de recursos.
| Recurso | PCSM | DecisionRules |
|---|---|---|
| Regras e design de regras | ||
| Design no-code / low-code |
||
| No-code vs. scripts |
50:50 | 90:10 |
| Tipos de regras | Mais de 10 (de gerais a especializadas) |
4 tipos básicos de regras gerais |
| Funcionalidade de scripts |
Script nativo | JavaScript |
| Funções integradas |
Poucas | Ampla variedade |
| Funções de usuário | como funções |
como regras |
| Modelos integrados de casos de uso |
||
| Personalizações no design de regras específicas para decisão de crédito |
Baixas (usar os tipos de regras especializadas integradas ou scripts) |
Completas |
| Conectores para serviços externos |
conectores integrados da Experian |
conectores gerais para API REST e banco de dados SQL |
| Design de regras assistido |
baseado em dados históricos |
Assistente de IA |
| Machine Learning | ||
| Entradas / Saídas | ||
| Dicionário de dados | Dicionário global com 2 camadas (física e lógica) |
Modelo de E/S no nível da regra com camada única |
| Valores ausentes permitidos |
||
| Testes por usuários de Risco | ||
| Testes no aplicativo | ||
| Testes externos | somente após compilação, integração e implantação |
Excel, ferramenta de API REST |
| Recursos para gerenciamento eficiente de mudanças |
||
| Versionamento de regras |
||
| Gerenciamento de regras via API |
||
| Testes A/B | integrado |
baseado em modelos |
| Monitoramento | Parcial baseado em resultados |
baseado em log de auditoria |
| Business Intelligence |
API de Business Intelligence para conexão com ferramentas de BI |
|
Observação: além do design da Regra em si, as soluções normalmente são comparadas com base na variabilidade dos modelos de implantação e integração, desempenho e níveis de licenciamento/preço - em todas essas categorias, os Business Rule Engines leves geralmente pontuam muito melhor do que ferramentas especializadas e mais "pesadas".
Design de regras relacionadas à concessão de crédito
Agora, vamos analisar com mais detalhe como regras, normalmente usadas nos casos de uso de Concessão de Crédito / Tomada de Decisão de Crédito, podem ser desenhadas:
Tabela 2: comparação dos componentes da tomada de decisão de crédito.
| Componentes | PCSM | DecisionRules |
|---|---|---|
| Regras e conjuntos de políticas | Regras de Política baseadas em script, códigos de regra independentes, Conjuntos de Decisão e Conjuntos de Regras de Política, tudo combinado em um Decision Setter. | Regras no estilo de tabela, com modelo ajustável em que códigos e decisões podem ser vinculados a um nível de regra ou a um nível de conjunto de regras. |
| Scorecards | Class Sets / Expressões Booleanas / Matrizes + regra do scorecard. | Variáveis de pontuação no estilo de tabela, modelos expansíveis que oferecem diferentes tipos de composição de scorecard. |
| Segmentações | Class Sets e Matrizes fáceis de usar, scripting em Expressões Booleanas. | DecisionTables e Decision Trees fáceis de usar. |
| Precificação baseada em risco | Sem regra especial; design personalizado necessário usando Treatment Tables ou Value Setters com Trees. | Modelo ajustável. |
| Ajustabilidade (Affordability) | Sem regra especial; design personalizado necessário usando Treatment Tables. | Modelo ajustável e expansível. |
| Testes A/B | Embutido dentro das Trees nos nós. | Modelo para ser colocado em qualquer lugar no fluxo de tomada de decisão. |
Regras de política
No PCSM, uma Regra de Política é uma expressão de script verdadeiro/falso, com a possibilidade de referenciar outras regras, como Class Sets, Matrizes e Expressões Booleanas. Uma condição complexa em uma regra é criada usando expressões complexas AND/OR. Como as Regras de Política normalmente são o componente de tomada de decisão mais frequente, essa abordagem baseada em código pode ser uma desvantagem significativa quando o usuário não é fã de "bracketing".
Os códigos de motivo (Decision Reason Codes) são mantidos separadamente das Regras de Política, bem como dos Conjuntos de Decisão (que definem os resultados das regras). As regras são combinadas em Conjuntos de Regras de Política, que definem o conjunto de regras para cada uma das Decisões, e os Conjuntos de Regras são atribuídos aos Decision Setters ou às árvores de Decision Setter. Tudo isso forma um sistema complexo, flexível em algumas dimensões, mas rígido em outras.
No DecisionRules, também é usada uma biblioteca de regras, normalmente na forma de Decision Tables no-code. Decision Trees ou Decision Flows também podem ser usados como regras - a única condição é seguir o mesmo padrão de estrutura de saída. As regras podem incluir um ou mais reason codes, diferentes resultados, além de mensagens a serem exibidas ao analista.
Um design típico de uma regra simples que gera um reason code e uma mensagem
Comparação da definição de condições mais complexas em uma Decision Table (à esquerda) como no DecisionRules, em comparação com script (à direita) como no PCSM
Em seguida, as regras são combinadas em Rule Sets usando normalmente as Decision Tables novamente, permitindo especificar condições adicionais para a execução das regras.
Um conjunto de regras que define os resultados de cada regra — uma regra pode ser usada tanto para Decline quanto para Refer, dependendo de uma definição no conjunto de regras
A flexibilidade desse tipo de sistema é enorme - a relação entre a regra, o código da regra, a mensagem, o resultado e a atribuição a um conjunto de regras pode ser feita de muitas maneiras diferentes:
- Cada regra pode conter um único reason code que define a regra, ou pode gerar diferentes reason codes dependendo das condições definidas na regra (veja o exemplo abaixo), ou o reason code pode nem mesmo ser definido dentro da regra, mas no nível do conjunto de regras.
- Um resultado (Decline, Refer, Verify) pode ser definido no conjunto de regras (como mostrado acima), diretamente na regra (veja o exemplo abaixo) ou pode ser derivado do reason code se os códigos em si trouxerem as informações do resultado.
- Cada regra pode conter diretamente a mensagem (como mostrado acima), ou as mensagens podem ser derivadas dos reason codes em uma regra separada.
- O Rule Set pode definir condições que especificam quais regras serão executadas (ou seja, dependendo de um Test group), ou podem existir mais Rule Sets definidos e um adequado é escolhido usando uma regra separada.
Uma regra com vários códigos e um respectivo resultado definido na regra — a regra define um conjunto de ações diferentes ligadas a uma única característica
A partir das opções descritas acima, cada credor pode escolher o que melhor se adequa a ele ou criar o próprio padrão. No nosso artigo compartilhamos mais detalhes.
Scorecards
Em PCSM, um scorecard é baseado em vários tipos de regras, como Class sets, Expressões Booleanas e Matrizes, que tornam a classificação das variáveis possível. Essas classificações são então combinadas em uma regra de scorecard, em que a pontuação de cada folha é atribuída e a pontuação final é calculada. Esse conceito é em grande parte no-code (exceto nas Expressões Booleanas); a única desvantagem é que cada variável precisa ser tratada duas vezes — primeiro a classificação e depois os pontos de pontuação.
Em DecisionRules, os elementos do scorecard também podem ser vários tipos de regras, mas normalmente são usadas Decision Tables. Um padrão típico é que a Decision Table conecta de forma bem intuitiva a parte de classificação e a parte de pontuação em uma única tabela, incluindo a possibilidade de combinar mais variáveis.
Exemplos de variáveis de scorecard
O scorecard em si pode ser montado usando diferentes padrões, de acordo com a preferência do usuário — ou o scorecard é definido em um Decision Flow, ou novamente em uma Decision Table. Em ambos os casos, a pontuação final, incluindo possíveis transformações, é calculada em um Decision Flow, opcionalmente complementada por uma Decision Table para atribuir um Risk Grade. Para mais detalhes, veja artigo.
Um scorecard definido em Decision Flow
Um scorecard definido em Decision Table
Como parte do design, é possível aplicar registros de auditoria detalhados, incluindo IDs e versões das regras que foram utilizadas.
Um exemplo de entrada e parte da saída correspondente com logs detalhados
Segmentações
Possibilidade de segmentar solicitações usando vários critérios com Class Sets, Matrices e Expressões Booleanas é um grande ponto positivo no PCSM. A segmentação sobre uma única variável é chamada de Class Set; a segmentação sobre duas variáveis é chamada de Matrix — ambos são no-code. Para combinar mais variáveis, ou é necessária uma combinação de regras, ou podem ser usadas Expressões Booleanas que são baseadas em script.
Essas regras normalmente são usadas em Trees atrás dos nós do Decision Process Flow para decidir sobre uma regra ou configuração de regra aplicada durante o processo.
No DecisionRules, um usuário pode usar DecisionTables ou DecisionTrees para o mesmo propósito, combinando qualquer número de variáveis e usando condições complexas sem codificação, e pode utilizá-las também dentro de outras regras.
Um exemplo de seleção de scorecard usando uma Decision Tree
Precificação baseada em risco
O PCSM não possui nenhuma regra embutida voltada para Precificação Baseada em Risco — ela pode ser desenhada usando outras regras, como uma Value Setter Tree ou uma Treatment Table combinada com uma Treatment Table Tree.
No DecisionRules, novamente, você pode usar uma DecisionTable ou uma DecisionTree, dependendo de sua preferência. Um modelo está pronto na aplicação.
Definindo Precificação Baseada em Risco usando uma Decision Table
Cálculos de Ajustabilidade (Affordability)
Novamente, não há regra embutida no PCSM. Um design típico pode usar uma Treatment Table para a parametrização do cálculo e scripting subjacente para as próprias contas.
No DecisionRules, um modelo está pronto cobrindo o caso mais comum, fácil de estender ou modificar para atender exatamente às necessidades da empresa.
Modelo de Ajustabilidade e Limites para Empréstimo
Testes A/B
Esse recurso importante está disponível nas duas ferramentas — no PCSM por meio de uma funcionalidade embutida que pode ser usada nas Trees, enquanto no
DecisionRules por meio de uma modelo que pode ser usado em qualquer lugar no processo de decisão.
Modelo de Testes A/B
Conclusão
Usar o lightweight DecisionRules em vez do PCSM faz sentido
Neste artigo, comparamos as capacidades de design de regras do PCSM e do DecisionRules. Mostramos que especialização nem sempre significa eficiência e vantagem; na maioria das vezes, a outra abordagem traz mais simplicidade e flexibilidade para o design das regras, resultando em eficiência nas mudanças de regras.
Embora o PCSM ofereça regras predefinidas embutidas para Scorecards e Conjuntos de Regras de Políticas, elas são muito complexas e a possibilidade de personalização é, de certa forma, limitada. Em comparação, o DecisionRules oferece modelos diferentes que podem ser usados para cada uma dessas necessidades, ou qualquer modelo personalizado pode ser criado para atender diretamente às exigências do credor. Portanto, um usuário de Risk não precisa ter medo de não saber como desenhar as regras de concessão de crédito, porque os modelos estão disponíveis, assim como uma equipe de Professional Services dentro do DecisionRules que consegue orientar ou ajudar com a implementação ou com a conversão de regras do PowerCurve.
Enquanto o PCSM se destaca com funcionalidades adicionais como conectores da Experian, design assistido ou machine learning, o DecisionRules o supera de forma no-code em design de regras, flexibilidade e simplicidade dos tipos básicos de regras, além de oferecer modelos para as decisões de concessão de crédito mais comuns e um assistente de IA que ajuda a criar regras. Assim, para uma empresa que não utiliza toda a plataforma PowerCurve Originations e funcionalidades avançadas, usar um Business Rule Engine leve como o DecisionRules faz bastante sentido.
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