Auditoria de IA ética e vieses

Contexto

Banco de varejo (5.000 funcionários). 8 modelos ML de scoring de crédito em produção. Regulador (ACPR) e diretoria de riscos exigem uma auditoria dos vieses potenciais (gênero, idade, origem geográfica). Nenhum framework de IA ética implementado. Pressão crescente com o AI Act europeu.

Problema & Desafio

8 modelos ML de scoring de crédito não auditados para vieses: risco regulatório IA Act. ACPR exige documentação dos vieses potenciais: nenhum framework implementado. Suspeita de viés geográfico em 2 modelos – recusas de crédito desproporcionais em certas regiões. Nenhuma métrica de equidade (fairness metrics) implantada: impossível provar a ausência de discriminação. Diretoria de riscos sem visibilidade sobre a explicabilidade dos modelos: caixas-pretas. Prazo IA Act: conformidade exigida para os sistemas de alto risco (scoring de crédito).

Solução & Entregas

- Auditoria IA ética completa realizada em 10 dias nos 8 modelos de scoring de crédito - Análise de viés em 6 dimensões (gênero, idade, geografia, nacionalidade, situação familiar, categoria profissional). 3 vieses significativos identificados - Recomendações de correção de viés: técnicas de reamostragem e de regularização propostas - Framework de fairness metrics entregue e operado. monitoramento contínuo da equidade pós-implantação - Explicabilidade SHAP/LIME industrializada - cada decisão de scoring rastreável e explicável - Dossiê de conformidade AI Act preparado → documentação completa para o regulador ACPR

Tecnologias