Scoring de crédito, detecção de fraude, precificação de risco, KYC automatizado, análise de liquidez, provisão de perdas esperadas — todos esses processos já usam ML em alguma medida nas instituições financeiras. O BACEN já regulou risco de modelo. O SOX já alcança ML embarcado em ERPs financeiros. A LGPD já exige explicação de decisões automatizadas de crédito. A convergência dessas regulações cria exposição cruzada para o CFO financeiro.

Riscos prioritários para o setor

Crítico

Modelo de crédito sem documentação — Risco BACEN

Risco de modelo é categoria regulatória. Ausência de documentação e backtesting é infração — não boa prática.

Mapa de riscos de IA no setor financeiro — scoring ML, KYC automatizado e previsão de inadimplência sob BACEN e LGPD | risco.ia.br
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Crítico

Decisão automatizada de crédito sem explicação — LGPD Art. 20

O cliente negado tem direito à explicação. Desde 2020. Multa de até R$ 50 milhões por infração.

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Crítico

Drift em modelo de fraude — inadimplência sobe antes de alguém perceber

Modelo de fraude degradado não gera alerta de sistema. Gera resultado financeiro pior — quando já é tarde.

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Alto

ITGC em sistemas com ML — lacuna que o auditor SOX vai encontrar

Controles ITGC desenhados para sistemas determinísticos não cobrem ML. O ERP financeiro tem ML. A lacuna é achado.

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Crítico

Viés em scoring — discriminação sistemática em crédito

CEP como proxy de raça. Score histórico de grupos discriminados. EU AI Act proíbe. LGPD responsabiliza.

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