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Programa do Curso

IA no Risco de Crédito: Fundamentos e Oportunidades

  • Modelos tradicionais versus modelos de risco de crédito impulsionados por IA
  • Desafios na avaliação de crédito: viés, explicabilidade e justiça
  • Estudos de caso do mundo real sobre IA para empréstimos

Dados para Modelos de Análise de Crédito

  • Fontes: dados transacionais, comportamentais e alternativos
  • Limpeza de dados e engenharia de recursos para decisões de empréstimo
  • Tratamento do desequilíbrio de classes e da escassez de dados na previsão de riscos

Aprendizado de Máquina para Análise de Crédito

  • Regressão logística, árvores de decisão e florestas aleatórias
  • Gradiente boosting (LightGBM, XGBoost) para precisão na análise de crédito
  • Técnicas de treinamento, validação e ajuste de modelos

Fluxos de Trabalho de Empréstimo Orientados por IA

  • Automatização da segmentação de tomadores de empréstimo e avaliação de risco do empréstimo
  • Concessão de crédito e processos de aprovação aprimorados com IA
  • Precificação dinâmica e otimização de taxas de juros utilizando aprendizado de máquina

Interpretabilidade de Modelos e IA Responsável

  • Explicação de previsões com SHAP e LIME
  • Justiça em modelos de crédito: detecção e mitigação de viés
  • Conformidade com estruturas regulatórias (por exemplo, ECOA, GDPR)

IA Generativa em Cenários de Empréstimo

  • Uso de LLMs para revisão de solicitações e análise de documentos
  • Engenharia de prompts para comunicação com tomadores de empréstimo e obtenção de insights
  • Geração de dados sintéticos para teste de modelos

Estratégia e Governança para IA no Crédito

  • Desenvolvimento de capacidades internas de IA versus soluções externas
  • Melhores práticas de gestão do ciclo de vida dos modelos e governança
  • Tendências futuras: análise de crédito em tempo real, integração com open banking

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão dos fundamentos do risco de crédito
  • Experiência com ferramentas de análise de dados ou inteligência de negócios
  • Familiaridade com Python ou disposição para aprender a sintaxe básica

Público-Alvo

  • Gerentes de empréstimos
  • Analistas de crédito
  • Inovadores de fintech
 14 Horas

Número de participantes


Preço por participante

Testemunhos de Clientes (1)

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