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Maique Barbosa de Souza
The adoption of artificial intelligence systems to define the credit risk score has become an increasingly common situation. However, the adoption of such systems recommends the system to be suitable for the society where it will be used. In this way, the research reflects the importance of adopting multidisciplinary teams for the construction of artificial intelligence systems for credit analysis in order to provide such adequacy. The research problem refers to whether the adoption of professionals from diversified areas for the proper implementation of the artificial intelligence system for credit analysis, with a view to incorporating particularities of the local economy, will allow for a better adjustment of the risk assumed in each operation. The investigation to answer the problem focused on situations where risk analysis failed to capture particularities of local markets, generating inadequacy in risk analysis and exposing the financial institution to unwanted situations. As a conclusion of the research, it was observed that the implementation of artificial intelligence systems for credit analysis exposes the financial institution to new risks, deserving such situation an appropriate governance structure endowed with instruments that allow the adaptation of the model to the society that seeks to define the risk.
A adoção de sistemas d einteligência artificial para a definição dos core do risco de crédito tornou-se uma situação cada vez mais comum.No en tanto,a adoção de tais sistemas, preconiza que o sistema seja adequado à sociedade para a qual será utilizado.Dessa forma, a pesquisa reflete sobre a importância de se adotar equipes multidisciplinares para a construção de sistemas de inteligência artificial de análise de crédito a fim de prover tal adequação.O problema indagou se a adoção de profissionais de áreas diversificadas para a adequada implementação do sistema de inteligência artificial de análise de crédito, com vistas a incorporar particularidades da economia local,permitirá uma melhor adequação do risco assumido em cada operação. A investigação para responder a o problema voltou-se para situações onde a análise do risco nã o conseguiu captar particularidades dos mercados locais, gerando inadequação na análise do risco e expondo ainstituição financeira a situações indesejadas. Como conclusão da pesquisa, observou-se que a implementação de sistemas de inteligência artificial para a análise de crédito expõe a instituição financeira a novos riscos, merecendo tal situação uma strutura de governança apropriada e dotada de instrumentos que permitam a adequação do modelo à sociedade que busca definir o risco.
