Campo DC | Valor | Idioma |
dc.contributor.advisor | Monteiro, Simone Borges Simão | pt_BR |
dc.contributor.author | Magalhães, Denise Soares | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2024-11-19T16:12:51Z | - |
dc.date.available | 2024-11-19T16:12:51Z | - |
dc.date.issued | 2024-11-18 | - |
dc.date.submitted | 2023-12-19 | - |
dc.identifier.citation | MAGALHÃES, Denise Soares. Framework de avaliação da maturidade na gestão de risco de modelo em instituição financeira. 2023. 76 f. Dissertação (Mestrado Profissional em Computação Aplicada) — Universidade de Brasília, Brasília, 2023. | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://repositorio.unb.br/handle/10482/50954 | - |
dc.description | Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2023. | pt_BR |
dc.description.abstract | Em virtude dos avanços da tecnologia e crescimento exponencial dos dados, o desenvolvimento e uso de modelos de analytics e de inteligência artificial (IA) tem se tornado generalizado nas organizações. Paralelo ao aumento quantitativo dos modelos, cresce também
a complexidade deles. Embora isso aumente a velocidade da inovação, também aumenta
o nível de risco ao qual a organização está exposta, a atenção dos supervisores, bem como
a necessidade de controles e governança específica. Nesse contexto, o presente estudo visa
propor um método prático de avaliação da maturidade das práticas de gerenciamento
do risco de modelo, considerando as principais fontes de risco ao longo do ciclo de vida
de modelo e as melhores práticas de mitigação desses riscos. Para que esse estudo fosse
possível, recorreu-se à metodologia aplicada por meio de um estudo de caso exploratório,
com abordagem qualitativa e quantitativa, utilizando como principal técnica de coleta de
dados entrevistas realizadas com cientistas e engenheiros de dados que são especialistas
no desenvolvimento de modelos em um Centro de Excelência (CoE) de Analytics e IA de
uma instituição financeira brasileira de grande porte. Foi realizado inicialmente revisão
da literatura abordando os principais termos, conceitos e práticas relacionadas a modelos,
além de levantamento e comparativo dos frameworks de maturidade considerados referência no domínio da gestão de risco e relevantes para o estudo. Com essas informações
foi possível desenvolver e validar semanticamente e estatisticamente um instrumento de
pesquisa, proposto como framework de maturidade, cuja escala de maturidade associada
a uma escala de risco permite a avaliação da maturidade e do risco das práticas da instituição, cobrindo tanto aspectos técnicos quanto aspectos organizacionais. Por fim, o estudo
detalha as conclusões e limitações do método desenvolvido, evidenciando nos resultados
os pontos fracos a partir de práticas com pontuações mais baixas que podem indicar áreas
prioritárias para melhorias, e os pontos fortes a partir de práticas com pontuações mais
altas, práticas estas que devem ser mantidas e compartilhadas para promover melhorias
na organização. A avaliação contínua da maturidade das práticas de gerenciamento do
risco de modelo é crucial para garantir que os níveis de maturidade se mantenham altos
e os riscos se mantenham baixos. | pt_BR |
dc.language.iso | Português | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.title | Framework de avaliação da maturidade na gestão de risco de modelo em instituição financeira | pt_BR |
dc.type | Dissertação | pt_BR |
dc.subject.keyword | Risco de modelo | pt_BR |
dc.subject.keyword | Gestão de riscos | pt_BR |
dc.subject.keyword | Maturidade de práticas | pt_BR |
dc.subject.keyword | Governança corporativa | pt_BR |
dc.rights.license | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.unb.br, www.ibict.br, www.ndltd.org sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra supracitada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data. | pt_BR |
dc.description.abstract1 | Due to technological advances and exponential data growth, the development and use
of analytical and artificial intelligence models have become widespread in organizations.
Alongside the quantitative increase in models, there has been a growth in their complexity. While this accelerates innovation speed, it also raises the level of risk organizations
are exposed to, necessitating heightened supervisor attention, as well as the need for
specific controls and governance. In this context, the current study aims to propose a
practical method for assessing the maturity of model risk management practices, taking
into account the main sources of risk throughout the model lifecycle and best practices
for mitigating these risks. To facilitate this study, we employed a methodology through
an exploratory case study, utilizing both qualitative and quantitative approaches, with
interviews as the primary data collection technique. These were conducted with data scientists and engineers who specialize in model development at an Analytical and Artificial
Intelligence Center of Excellence within a major Brazilian financial institution. Initially, a
literature review was conducted to cover the main terms, concepts, and practices related
to models, in addition to evaluating and comparing maturity frameworks considered as
benchmarks in the field of risk management and relevant to the study. With this information, it was possible to develop and validate, both semantically and statistically, a
research instrument proposed as a maturity framework. This framework’s associated maturity scale and risk scale allow for the assessment of the institution’s practice maturity
and risk, covering both technical and organizational aspects. Finally, the study outlines
the conclusions and limitations of the developed method, highlighting weaknesses in practices with lower scores that may indicate priority areas for improvement, and strengths
in practices with higher scores - high standards that should be maintained and shared to
promote organizational improvements. Continuous assessment of model risk management
practices’ maturity is crucial to ensuring that maturity levels remain high and risks stay
low. | pt_BR |
dc.description.unidade | Instituto de Ciências Exatas (IE) | pt_BR |
dc.description.unidade | Departamento de Ciência da Computação (IE CIC) | pt_BR |
dc.description.ppg | Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada, Mestrado Profissional | pt_BR |
Aparece nas coleções: | Teses, dissertações e produtos pós-doutorado
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