Pré-análise de viabilidade
Um score que resume, em um número, quão promissor é um imóvel — para ordenar e triar. É apoio à decisão, não recomendação de investimento.
Sinais que entram no score
Pesos e fórmulas fechados na especificação v0 do score (fonte da verdade para implementação e testes). Resumo dos sinais do MVP:
| Sinal | Peso (v0) | Direção |
|---|---|---|
| Desconto real (após custo total, base 2ª praça) | 0.40 | quanto maior, melhor |
Ocupação (situacao_ocupacao) | 0.20 | ocupado penaliza |
| Ônus/dívidas do comprador | 0.15 | dívida/ônus penaliza |
| Liquidez da região (demanda/venda) | 0.15 | quanto maior, melhor (neutro no MVP) |
| Acesso a crédito (FGTS/financiamento) | 0.10 | mais opções, melhor |
Sinais vindos do enriquecimento (detalhe)
Vários sinais só existem após o enriquecimento por detalhe (ver ADR-0010):
| Campo do detalhe | Efeito no score |
|---|---|
valor_segundo_leilao | Melhora o desconto real (base mais barata) — ver Cálculo de custos |
situacao_ocupacao = ocupado | Penaliza (custo/tempo de desocupação, risco jurídico) |
despesas_condominio/tributos_comprador | Penaliza (dívidas por conta do comprador entram no custo) |
aceita_fgts / aceita_financiamento | Bônus de liquidez/acesso (mais compradores possíveis) |
data_1o/2o_leilao | Urgência/janela — informativo (pode virar alerta, não peso forte) |
Sinais jurídicos (via IA — evolução)
A análise jurídica com IA (ADR-0014) adiciona flags que pesam bastante no score:
| Fato jurídico | Efeito no score |
|---|---|
| Nua-propriedade (usufruto de terceiro) | Penaliza forte (uso/renda limitados) |
| Fração ideal / co-propriedade | Penaliza (condomínio, direito de preferência) |
| Ônus/gravames (penhora, hipoteca, alienação fiduciária) | Penaliza (regularização) |
| Propriedade plena + desocupado + sem ônus | Favorece (negócio "limpo") |
Modelo (evolução em fases)
- Heurístico (MVP): soma ponderada normalizada (0–100), com fórmula, subscores e exemplos golden em score-v0-spec.md. Transparente e explicável.
- Com dados de mercado: incorporar valor de mercado e histórico de preço.
- Com IA: LLM resume o edital/matrícula, extrai riscos jurídicos (nua-propriedade, fração, ônus) que alimentam o score e gera um parecer ("vale a pena?"). Ver Análise jurídica com IA (uso de produto) e AIOps/IA (padrão de uso de IA em operação).
Explicabilidade
O score sempre vem acompanhado dos fatores que mais pesaram (ex.: "+ desconto real 22%, − imóvel ocupado"). Nunca é uma "caixa-preta". Esses fatores são expostos no contrato como AnaliseCusto.fatores[] (schema FatorScore — ver openapi-api.yaml), com confianca e versaoScore.
Confiança do score (dados faltantes)
O score carrega um nível de confiança conforme o status_enriquecimento do imóvel:
ok: score completo (usa 2ª praça, ocupação, dívidas).pendente/falha/parcial: score provisório só com dados do CSV — confiança reduzida e sinalizada na UI ("aguardando detalhe"). É recalculado quando chegaimovel.enriquecido.- Sinais ausentes não viram valores inventados: reduzem a confiança, não o valor.
Guarda-corpos
- Deixar claro que é estimativa/triagem.
- Não prometer retorno; sinalizar incertezas (dados faltantes reduzem a confiança do score).
- Imóvel ocupado e dívidas do comprador sempre aparecem como alertas explícitos, mesmo com score alto.