{"id":4085,"date":"2024-12-15T19:20:10","date_gmt":"2024-12-15T19:20:10","guid":{"rendered":"https:\/\/anbc.org.br\/?p=4085"},"modified":"2025-01-24T19:22:15","modified_gmt":"2025-01-24T19:22:15","slug":"ia-generativa-na-analise-preditiva-de-credito-sim-ou-nao","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/anbc.org.br\/es\/ia-generativa-na-analise-preditiva-de-credito-sim-ou-nao\/","title":{"rendered":"IA generativa en el an\u00e1lisis predictivo del cr\u00e9dito: \u00bfs\u00ed o no?"},"content":{"rendered":"

Fuente: https:\/\/innovationlatam.com\/<\/a><\/p>\n

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Uma das discuss\u00f5es aquecidas na nossa comunidade j\u00e1 no in\u00edcio do m\u00eas foi sobre o uso da IA generativa na avalia\u00e7\u00e3o de risco de cr\u00e9dito como alternativa ao score para ajudar na democratiza\u00e7\u00e3o do acesso.<\/p>\n

O questionamento surgiu durante o\u00a0webinar de lan\u00e7amento<\/a>\u00a0e gerou uma conversa bastante rica entre os membros. Juliana Cunha, Onboarding PM na Thunes \u2013\u00a0 empresa B2b que atua com Cross-border payments \u2013 e advogada, trouxe para a conversa n\u00fameros interessantes de casos de sucesso do seu conhecimento e sugeriu que na fase de tombamento para as contas negadas por AI, haja uma valida\u00e7\u00e3o manual para verificar os ajustes. \u201cE o quanto o sistema est\u00e1 acurado, at\u00e9 que se fa\u00e7a a migra\u00e7\u00e3o total para a tecnologia\u201d.<\/p>\n

Especialista em lideran\u00e7a, tecnologia e inova\u00e7\u00e3o, e atuando na implementa\u00e7\u00e3o da \u00e1rea de tecnologia para o setor financeiro h\u00e1 um bom tempo, o membro Thiago Vespa chamou a aten\u00e7\u00e3o para o fato de que a LLM (Large Language Model) se baseia em modelo lingu\u00edstico e estat\u00edstico, com base em aten\u00e7\u00e3o, por isso \u00e9 mais adequada para textos e como auxiliar para an\u00e1lise de avalia\u00e7\u00e3o de riscos. \u201cA LLM tem sua fun\u00e7\u00e3o, n\u00e3o \u00e9 bala de prata, mas cada aplica\u00e7\u00e3o pede a ferramenta certa!\u201d, lembrou.<\/p>\n

E argumentou: \u201cQuem usa IA generativa sozinha para an\u00e1lise de risco, est\u00e1 colocando o seu neg\u00f3cio em risco, em confiar em um modelo lingu\u00edstico para tal. No caso da an\u00e1lise preditiva de cr\u00e9dito, o melhor modelo seria de modelos de Machine Learning Supervisionado (se tem equipe para isso) com explained AI, ou algo combinado com modelo baseado em redes bayesianas, clusteriza\u00e7\u00e3o de clientes com perfil de risco (k-means, por exemplo) com an\u00e1lise de s\u00e9ries temporais\u201d.<\/p>\n

Para ampliar ainda mais a vis\u00e3o sobre o que j\u00e1 est\u00e1 em andamento no mercado e qual a perspectiva, entrevistamos o Elias Sfeir, presidente da ANBC\u00a0(Associa\u00e7\u00e3o Nacional dos Bureaus de Cr\u00e9dito). Confira!<\/p>\n

IA4FIN – Como a ANBC acredita que a IA generativa pode ser aplicada na avalia\u00e7\u00e3o de risco de cr\u00e9dito como alternativa ao score para ajudar na democratiza\u00e7\u00e3o do acesso, tornando-se uma amea\u00e7a aos bir\u00f4s, ou faz mais sentido falar em potencializar os scores propostos hoje no mercado?\u00a0<\/strong><\/p>\n

A ANBC acompanha de perto o impacto das novas tecnologias no setor e entende que as ferramentas inovadoras, como metodologias anal\u00edticas mais avan\u00e7adas com IA, podem ser grandes aliadas no aprimoramento dos modelos tradicionais de score de cr\u00e9dito. Essas solu\u00e7\u00f5es s\u00e3o complementares aos m\u00e9todos j\u00e1 consolidados no mercado e oferecem a possibilidade de incluir novas camadas de an\u00e1lise, que ampliam a precis\u00e3o e personaliza\u00e7\u00e3o na concess\u00e3o de cr\u00e9dito.<\/p>\n

O score de cr\u00e9dito, como ferramenta consolidada, continuar\u00e1 a desempenhar um papel fundamental, e as novas abordagens anal\u00edticas podem agregar valor ao incorporar informa\u00e7\u00f5es adicionais e contextuais, aumentando a inclus\u00e3o financeira e o acesso ao cr\u00e9dito de maneira respons\u00e1vel.<\/p>\n

Como a ANBC tem articulado esse tema entre os associados a fim de contribuir com a evolu\u00e7\u00e3o dos bir\u00f4s de cr\u00e9dito no pa\u00eds?<\/strong><\/p>\n

A ANBC promove um ambiente de discuss\u00e3o cont\u00ednua e colaborativa entre seus associados, atrav\u00e9s de grupos de trabalho focados em an\u00e1lise de IA. Recentemente, em um painel dedicado ao tema, exploramos como novas metodologias podem auxiliar na democratiza\u00e7\u00e3o do cr\u00e9dito, reduzindo barreiras para popula\u00e7\u00f5es desassistidas e aumentando a seguran\u00e7a nas an\u00e1lises. Essa troca de experi\u00eancias e boas pr\u00e1ticas entre os bir\u00f4s tem sido essencial para alinhar o setor \u00e0s novas demandas do mercado.<\/p>\n

Externamente, a ANBC tem participado de pain\u00e9is com o tema de uso de IA no processo de cr\u00e9dito com setores distintos, propiciando o debate que enriquece o entendimento do uso de IA e promove o uso respons\u00e1vel de tecnologia.<\/p>\n

Qu\u00e3o avan\u00e7ado est\u00e3o os projetos entre os associados da ANBC?<\/strong><\/p>\n

Os associados da ANBC est\u00e3o em diferentes est\u00e1gios de desenvolvimento de iniciativas que utilizam tecnologias de ponta para melhorar suas solu\u00e7\u00f5es para o ecossistema de cr\u00e9dito. Entre as a\u00e7\u00f5es de potencial uso, destacam-se: o uso de dados complementares ao hist\u00f3rico financeiro tradicional, para maior inclus\u00e3o; ferramentas de an\u00e1lise preditiva, com foco em maior personaliza\u00e7\u00e3o e efici\u00eancia; simula\u00e7\u00f5es de cen\u00e1rios ajustadas \u00e0s necessidades de diferentes perfis de consumidores, e uso nas ferramentas de preven\u00e7\u00e3o de fraude.<\/p>\n

Esses avan\u00e7os refletem o comprometimento dos bir\u00f4s com a moderniza\u00e7\u00e3o cont\u00ednua de suas pr\u00e1ticas, sempre em conson\u00e2ncia com a \u00e9tica e a legisla\u00e7\u00e3o vigente.<\/p>\n

Voc\u00eas t\u00eam liderado a discuss\u00e3o sobre um importante tema, o Cadastro Positivo, detentor de dados valios\u00edssimos para o ecossistema. Como esses dados est\u00e3o sendo trabalhados hoje? Faz-se uso da IA generativa para potencializar os resultados desses n\u00fameros coletados, ou existe algum projeto nesse sentido?<\/strong><\/p>\n

O Cadastro Positivo \u00e9 um elemento central para o fortalecimento do mercado de cr\u00e9dito no Brasil. Seus dados, que re\u00fanem informa\u00e7\u00f5es sobre o hist\u00f3rico de cr\u00e9dito dos consumidores, s\u00e3o amplamente utilizados para gerar modelos de cr\u00e9dito mais robustos e inclusivos.<\/p>\n

Atualmente, os bir\u00f4s trabalham intensamente para transformar essas informa\u00e7\u00f5es em solu\u00e7\u00f5es pr\u00e1ticas, que ofere\u00e7am maior precis\u00e3o na an\u00e1lise de risco. Entre os projetos que se tem estudado est\u00e3o iniciativas para refinar ainda mais os modelos de an\u00e1lise e explorar como os dados positivos podem abrir novas oportunidades de cr\u00e9dito, reduzir a inadimpl\u00eancia, detectar fraudes e prevenir o superendividamento sempre com transpar\u00eancia e seguran\u00e7a para o consumidor.<\/p>\n

Poderia listar alguns dos principais desafios na implementa\u00e7\u00e3o da IA generativa para esse fim, no seu ponto de vista?<\/strong><\/p>\n

Embora o avan\u00e7o tecnol\u00f3gico traga in\u00fameras oportunidades, tamb\u00e9m apresenta pontos de aten\u00e7\u00e3o necess\u00e1rios para a implementa\u00e7\u00e3o eficaz de IA. Nesse sentido, o setor de cr\u00e9dito trabalha para:<\/p>\n