Em ambientes financeiros digitais, confiar cegamente nos algoritmos já não é uma opção. Os seus modelos de crédito estão a tomar decisões justas e consistentes? Quão robustos são perante tentativas de fraude cada vez mais sofisticadas? Consegue explicar e auditar as suas decisões perante reguladores e stakeholders? Quando estas perguntas não têm respostas claras, o risco não é apenas operacional, mas também reputacional e regulatório.
Nesta sessão, os especialistas da MTP analisam como validar e fortalecer algoritmos de crédito num contexto onde a precisão, a rastreabilidade e a segurança são críticas. Exploramos metodologias para avaliar o desempenho dos modelos, detetar enviesamentos e antecipar padrões de fraude através de testes avançados, monitorização contínua e analítica de dados.
- Validação de Modelos Preditivos. Como medir a eficácia dos algoritmos de crédito através de métricas-chave como precisão, recall, AUC e estabilidade ao longo do tempo.
- Deteção de Enviesamentos e Conformidade Regulatória. Estratégias para identificar e mitigar enviesamentos nos modelos, assegurando decisões equitativas e alinhadas com as normas.
- Simulação de Cenários de Fraude. Testes concebidos para replicar padrões de fraude conhecidos e emergentes, avaliando a capacidade de resposta do sistema.
- Monitorização Contínua e Drift de Modelos. Como detetar desvios no comportamento dos algoritmos (model drift) e manter o seu rendimento em produção.
