IA para detecção de drift em modelos de ML

Contexto

Banco de financiamento (3.000 funcionários). 25 modelos ML em produção (scoring de crédito, pricing, fraude, AML). Nenhum monitoramento da performance dos modelos pós-implantação. Drifts detectados apenas durante revisões anuais — 4 modelos degradados em mais de 15% descobertos tardiamente.

Problema & Desafio

25 modelos ML em produção sem monitoramento contínuo. drifts não detectados. 4 modelos degradados em >15% descobertos apenas durante a revisão anual, impacto significativo no negócio. Nenhum alerting automático. a equipe MLOps descobre os problemas a posteriori. Conformidade BCE SR 11/13 não respeitada – modelos não monitorados = risco regulatório. Custo do drift: modelo de scoring de crédito degradado → 2M€ de perdas adicionais antes da detecção. Revisão anual custa 3 homens-mês por modelo: não escalável com o crescimento do portfólio ML.

Solução & Entregas

Plataforma de monitoramento ML em serviço (MLflow + Evidently AI) – vigilância contínua dos 25 modelos Detecção automática de desvios (data drift, concept drift, performance drift) em tempo real Alerting inteligente: notificação imediata quando um modelo desvia >5%. vs descoberta anual Dashboard MLOps centralizado - saúde de cada modelo visível em tempo real pela equipe e pelo regulador Conformidade BCE SR 11/13 alcançada – monitoramento contínuo documentado e auditável Custo dos desvios não detectados eliminado. retreinamento automático disparado em <48h Operado de forma contínua com SLAs contratuais.

Tecnologias