Estudo experimental sobre justiça algorítmica aplicada em modelos de análise de crédito - Oliveira, Tiago A.; Oliveira, João V. L.; Farias, Tarcísio P.; Cruz, Erick W. R.; Andrade, Leandro J. S.; Pita, Robespierre (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2024: Anais Estendidos do XXXIX Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados, 2024)
Modelos de Machine Learning (ML) para tomada de decisão algorítmica são amplamente aplicados para suportar a gestão de risco e análise de crédito. Contudo, o sensível aumento de dados disponíveis, a complexidade dos modelos mais modernos e o escrutínio público em torno da inteligência artificial acirraram o debate sobre a necessidade de identificação e mitigação de vieses em predições. Este estudo propõe analisar a relação entre medidas quantitativas de justiça algorítmica e métricas de qualidade obtidas por modelos de ML em tarefas de análise de crédito. Os resultados iniciais indicam que determinados modelos conseguem alcançar níveis promissores de desempenho sem necessariamente afetar ou deteriorar a justiça em suas predições.