In the academic literature, credit scoring models are widely studied, while collection scoring models are less explored; likewise, there are few articles dealing with the Brazilian non-performing-loans market. This work has as main contributions: the use of scoring models in the area of collection and working with non-performing-loans data. The objective of this paper is to develop a collection scoring model through Logistic Regression to identify, in a portfolio of clients with non-performing-loans, to verify if it is possible to adjust a good model and to indicate which clients are more likely to pay the debts nonperforming credits The results show that the model worked well for the database, obtaining an excellent fit (accuracy of classification greater than 83% for the two samples and KS=68), pointing the viability of this methodology.Na literatura acadêmica, modelos aplicados à área de crédito (chamados de credit scoring) são largamente explorados, ao passo que modelos aplicados à cobrança (chamados de collection scoring) são pouco abordados; da mesma maneira existem poucos artigos que tratam o mercado brasileiro de empréstimos bancários não pagos ou mais comumente chamados de non-performing-loans. Este trabalho traz como principais contribuições: a utilização de modelos de scoring na área de Cobrança, e trabalhar com dados non-performing-loans. O objetivo deste trabalho é, desenvolver um modelo de collection scoring por intermédio de Regressão Logística para identificar, em uma carteira de clientes com “créditos podres”, para verificar a possibilidade ajustar um bom modelo com altas taxas de acerto e apontar quais clientes têm maior propensão de pagar os créditos não performados. Os resultados mostram que o modelo funcionou bem para o público testado, obtendo um excelente ajuste (taxa de acerto superior a 83% nas amostras de desenvolvimento e de validação; KS de 68), apontando a viabilidade de sua aplicação
