Motor de crédito explicável: por que a decisão precisa ser auditável
Modelos que não conseguem justificar a própria decisão criam risco regulatório. Como equilibrar performance e explicabilidade.
Aprovar ou recusar crédito é uma decisão que precisa ser reconstruída meses depois — por um auditor, por um cotista ou pelo próprio time de risco revisando a curva de perda.
Um motor explicável registra os insumos, a versão da política, os cortes aplicados e o resultado de cada nó da árvore. Não basta o score final.
Modelos estatísticos e machine learning têm lugar, desde que combinados com camadas determinísticas que garantam limites duros e políticas inegociáveis.
Nossa recomendação é separar claramente três camadas: elegibilidade (determinística), scoring (estatística) e política de limites (determinística). Isso preserva ganho preditivo sem abrir mão de governança.
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