Autora: Kamila Pereira da Silva Olmedo
A utilização de sistemas de inteligência artificial (IA) na concessão de crédito consolidou-se como um dos principais instrumentos de inovação no setor bancário. A análise automatizada de dados, aliada a modelos estatísticos avançados, permitiu maior eficiência na avaliação de risco, padronização decisória e ampliação do acesso a produtos financeiros, sobretudo em um cenário de crescente complexidade das relações econômicas.
Esse avanço tecnológico, entretanto, tem provocado relevantes reflexões no campo jurídico, especialmente no que se refere à proteção de direitos fundamentais, à transparência dos processos decisórios automatizados e ao risco de discriminação algorítmica. O debate não se estabelece em torno da legitimidade do uso da tecnologia em si, mas da necessidade de compatibilizar inovação, segurança jurídica e tutela adequada dos consumidores, sem comprometer a função econômica essencial desempenhada pelas instituições financeiras.
Inteligência artificial e análise de risco de crédito
Os modelos algorítmicos empregados na concessão de crédito baseiam-se, em regra, no tratamento de grandes volumes de dados e na identificação de padrões estatísticos relacionados à probabilidade de inadimplemento. Técnicas de machine learning permitem que tais sistemas aprimorem continuamente sua capacidade preditiva, reduzindo falhas humanas e conferindo maior uniformidade às decisões.
No âmbito bancário, a diferenciação entre perfis de risco constitui elemento inerente à atividade de crédito e encontra respaldo jurídico e econômico. A utilização de variáveis estatísticas e correlações não representa, por si só, prática discriminatória, desde que observada a pertinência das informações utilizadas e a finalidade legítima do tratamento. O risco jurídico emerge quando os modelos reproduzem, de forma acrítica, desigualdades estruturais presentes nas bases de dados ou quando carecem de mecanismos adequados de controle e revisão.
Discriminação algorítmica e vieses decisórios
A discriminação algorítmica pode ser compreendida como a produção de resultados desproporcionalmente desfavoráveis a determinados grupos, ainda que ausente intenção discriminatória explícita. A literatura especializada destaca que tais distorções decorrem, frequentemente, de vieses presentes nos dados de treinamento, de escolhas metodológicas realizadas na construção dos modelos ou da ausência de processos de auditoria e governança.
Importa ressaltar que tanto decisões humanas quanto decisões automatizadas estão sujeitas a vieses. A tecnologia, nesse contexto, não cria discriminações inéditas, mas pode potencializar padrões já existentes se não houver critérios claros de monitoramento. Assim, a simples constatação de impacto desigual não autoriza, de forma automática, a conclusão pela ilicitude do modelo adotado, sendo imprescindível análise contextualizada e técnica do processo decisório.
Enquadramento jurídico e limites normativos
O ordenamento jurídico brasileiro estabelece parâmetros relevantes para o uso de sistemas automatizados na concessão de crédito. A Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD) consagrou princípios como finalidade, adequação, necessidade, transparência e não discriminação, que devem orientar o tratamento de dados pessoais, inclusive quando realizado por meio de algoritmos.
O artigo 20 da LGPD, ao assegurar ao titular o direito à revisão de decisões tomadas unicamente com base em tratamento automatizado, não veda o uso da inteligência artificial, mas exige a adoção de mecanismos que permitam controle, explicação adequada e observância do segredo comercial. Em consonância, o Código de Defesa do Consumidor reforça os deveres de informação e boa-fé, sem afastar a legitimidade da análise de risco como prática essencial à atividade financeira.
A interpretação sistemática desses diplomas evidencia a busca por equilíbrio entre a proteção do consumidor e a preservação da livre iniciativa, evitando-se soluções que inviabilizem modelos legítimos de avaliação de crédito.
Governança algorítmica e boas práticas institucionais
Diante dos riscos jurídicos e reputacionais associados ao uso de IA, as instituições financeiras vêm adotando práticas de governança algorítmica voltadas à mitigação de vieses e ao fortalecimento da conformidade regulatória. Destacam-se, nesse contexto, a realização de auditorias periódicas dos modelos, a documentação dos critérios utilizados, a implementação de revisões humanas em decisões sensíveis e o desenvolvimento de políticas internas de compliance digital.
Tais medidas demonstram que o risco discriminatório não é inerente à tecnologia, mas pode ser adequadamente administrado por meio de controles institucionais eficazes. A responsabilização jurídica deve, portanto, considerar a conduta concreta da instituição, o grau de diligência empregado e as salvaguardas adotadas ao longo do ciclo de vida do sistema algorítmico.
Considerações finais
A inteligência artificial aplicada à concessão de crédito configura ferramenta legítima e indispensável à modernização do sistema bancário. Os desafios jurídicos relacionados à discriminação algorítmica não justificam a rejeição da tecnologia, mas impõem a necessidade de uso responsável, transparente e alinhado às normas vigentes.
A construção de um ambiente jurídico equilibrado passa pelo reconhecimento da análise de risco como elemento essencial da atividade financeira, bem como pela adoção de mecanismos de governança capazes de mitigar distorções e assegurar a proteção de direitos fundamentais. Nesse cenário, o direito assume papel central na harmonização entre inovação tecnológica, segurança jurídica e estabilidade do sistema financeiro.
Referências
SIQUEIRA, Dirceu Pereira; PINTO, Leonan Roberto de França; PERA JUNIOR, Ernani José. Discriminação algorítmica: inteligência artificial, vieses humanos e algorítmicos e a proteção constitucional. Revista científica, 2023.
VIANA, Guilherme Manoel de Lima; Macedo, Caio Sperandeo de. Inteligência artificial e a discriminação algorítmica. Artigo acadêmico.
FRAZÃO, Ana. Discriminação algorítmica na sociedade da classificação. JOTA, 2021.
FRAZÃO, Ana. Discriminação algorítmica: mapeando algumas das principais discriminações algorítmicas já identificadas. JOTA, 2021.
SOUZA, et al. Inov(ação): discriminação algorítmica racial e as inteligências artificiais no Brasil. Artigo acadêmico.
BRASIL. Lei nº 13.709, de 14 de agosto de 2018. Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD).
BRASIL. Constituição da República Federativa do Brasil de 1988, com a redação dada pela Emenda Constitucional nº 115/2022.
Artigo: Score de crédito e o algoritmo (inteligência artificial) utilizado pelas instituições financeiras: impacto, responsabilidades e discriminações. Cognitio Juris, 2026.
