No dia 08 de julho de 2024, Regilson Vasconcellos Jesus, estudante do Programa de P\u00f3s-Gradua\u00e7\u00e3o Profissional em Engenharia El\u00e9trica (PPEE), defendeu sua disserta\u00e7\u00e3o intitulada \u201cProposta de framework de compliance para prote\u00e7\u00e3o de dados de risco de cr\u00e9dito em atendimento \u00e0 lei geral de prote\u00e7\u00e3o de dados pessoais (lgpd) e o open finance\u201d.<\/p>\n\n\n\n
A disserta\u00e7\u00e3o aborda o crescimento expressivo das institui\u00e7\u00f5es financeiras tanto no mercado nacional quanto global aumentou significativamente a competitividade pela manuten\u00e7\u00e3o e amplia\u00e7\u00e3o das carteiras de clientes, bem como popularizou o acesso ao cr\u00e9dito. Entretanto, a modelagem de score de cr\u00e9dito, tradicionalmente realizada com base em dados internos e regras propriet\u00e1rias, enfrenta desafios de transpar\u00eancia e compliance. Visando alcan\u00e7ar vantagens competitivas e assegurar maior transpar\u00eancia na modelagem dos scores de cr\u00e9dito, este estudo prop\u00f5e um framework fundamentado nos princ\u00edpios do Open Finance e LGPD. Este framework tem como objetivo aumentar a precis\u00e3o na avalia\u00e7\u00e3o de cr\u00e9dito e reduzir riscos e fraudes. Para enfrentar a falta de regulamenta\u00e7\u00e3o espec\u00edfica, foi desenvolvida uma tabela inicial que identifica quest\u00f5es relevantes a serem consideradas na 2modelagem de scores de cr\u00e9dito, com base na resolu\u00e7\u00e3o do Open Finance. Esta tabela foi posteriormente comparada e cruzada com as normas regulat\u00f3rias nacionais vigentes, resultando na cria\u00e7\u00e3o de um framework de auditoria robusto. A valida\u00e7\u00e3o do framework envolveu uma an\u00e1lise detalhada e a adapta\u00e7\u00e3o dos modelos PLTR, Z-Score, e dos modelos de conjuntos homog\u00eaneos e heterog\u00eaneos. Cada um desses modelos foi revisitado para identificar suas fragilidades e propor melhorias, garantindo assim a efic\u00e1cia do framework proposto. Este framework de compliance e prote\u00e7\u00e3o de dados para risco de cr\u00e9dito visa fornecer uma ferramenta abrangente e pr\u00e1tica para as institui\u00e7\u00f5es financeiras, promovendo a conformidade com a LGPD e os princ\u00edpios do Open Finance, al\u00e9m de aprimorar a seguran\u00e7a e a privacidade dos dados dos clientes. A ado\u00e7\u00e3o deste framework pode levar a uma maior confian\u00e7a dos consumidores no sistema financeiro, redu\u00e7\u00e3o de fraudes e uma avalia\u00e7\u00e3o de cr\u00e9dito mais justa e precisa.<\/p>\n\n\n\n
A banca examinadora foi composta pelos professores do PPEE, Daniel Alves da Silva, orientador e presidente, Georges Daniel Amvame Nze, membro interno, e Gilmar dos Santos Marques, membro externo.<\/p>\n\n\n\n
Regilson teve sua produ\u00e7\u00e3o intelectual publicada, incluindo o artigo Open source intelligence: classifica\u00e7\u00e3o e mitiga\u00e7\u00e3o de riscos e fraudes no \u00e2mbito de institui\u00e7\u00f5es financeiras.<\/a>. <\/p>\n\n\n\n Sobre sua experi\u00eancia no PPEE, Regilson declarou: \u201cGrande e enriquecedor desafio tra\u00e7ado nesse per\u00edodo de pouco mais de 2 anos, onde fica percept\u00edvel que o aprender deve ser perene, fazendo uso do alto conhecimento do corpo docente e funcional da academia, sempre atenciosos e respeitosos. Em rela\u00e7\u00e3o a banca fica o agradecimento das singulares contribui\u00e7\u00f5es para elevar a entrega do trabalho final.\u201d<\/p>\n\n\n\n
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