Publicado em 25/02/2019

Eliminando os riscos do aprendizado de máquinas e da inteligência artificial

A inteligência artificial e o aprendizado de máquinas estão prontos para transformar o setor bancário através do uso grandes quantidades de dados para construir modelos que melhorem a tomada de decisões, adequem os serviços e aprimorem o gerenciamento de riscos. Mas há uma desvantagem, já que os modelos de machine learning amplificam alguns riscos. E, embora muitos bancos, particularmente aqueles que operam em jurisdições sob regulação rigorosa, possuam estruturas de validação e práticas para avaliar e mitigar os aspectos negativos associados a modelos tradicionais, elas geralmente são insuficientes para lidar com estes perigos associados aos "sistemas de computadores pensantes". Conscientes do problema, muitos bancos estão procedendo com cautela, restringindo o uso de modelos de machine learning a aplicações de baixo risco, como o marketing digital. Sua cautela é compreensível, considerando os possíveis riscos financeiros, de reputação e regulatórios. Mas regulações mais específicas ainda são escassas; o risco adicional trazido pela complexidade dos modelos de aprendizado de máquina pode ser mitigado através de modificações bem direcionadas nos frameworks de validação existentes. Saiba mais: https://www.mckinsey.com/business-functions/risk/our-insights/derisking-machine-learning-and-artificial-intelligence

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