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Proposta de framework de compliance para proteção de dados de risco de crédito em atendimento à Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD) e o Open Finance
Use este link compartilhar ou citar este material: http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/936608
Registro completo de metadados
| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Silva, Daniel Alves da | - |
| Autor(es): dc.creator | Jesus, Regilson Vasconcellos | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-03-18T17:50:12Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-03-18T17:50:12Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2024-11-06 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2024-11-06 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2024-11-06 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2024-07-08 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.unb.br/handle/10482/50799 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/936608 | - |
| Descrição: dc.description | Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, 2024. | - |
| Descrição: dc.description | O crescimento expressivo das instituições financeiras tanto no mercado nacional quanto global aumentou significativamente a competitividade pela manutenção e ampliação das carteiras de clientes, bem como popularizou o acesso ao crédito. Entretanto, a modelagem de score de crédito, tradicionalmente realizada com base em dados internos e regras proprietárias, enfrenta desafios de transparência e compliance. Visando alcançar vantagens competitivas e assegurar maior transparência na modelagem dos scores de crédito, este estudo propõe um framework fundamentado nos princípios do Open Finance e LGPD. Este framework tem como objetivo aumentar a precisão na avaliação de crédito e reduzir riscos e fraudes. Para enfrentar a falta de regulamentação específica, foi desenvolvida uma tabela inicial que identifica questões relevantes a serem consideradas na modelagem de scores de crédito, com base na resolução do Open Finance. Esta tabela foi posteriormente comparada e cruzada com as normas regulatórias nacionais vigentes, resultando na criação de um framework de auditoria robusto. A validação do framework envolveu uma análise detalhada e a adaptação dos modelos PLTR, Z-Score, e dos modelos de conjuntos homogêneos e heterogêneos. Cada um desses modelos foi revisitado para identificar suas fragilidades e propor melhorias, garantindo assim a eficácia do framework proposto. Este framework de compliance e proteção de dados para risco de crédito visa fornecer uma ferramenta abrangente e prática para as instituições financeiras, promovendo a conformidade com a LGPD e os princípios do Open Finance, além de aprimorar a segurança e a privacidade dos dados dos clientes. A adoção deste framework pode levar a uma maior confiança dos consumidores no sistema financeiro, redução de fraudes e uma avaliação de crédito mais justa e precisa. | - |
| Descrição: dc.description | The significant growth of financial institutions in both the national and global markets has significantly increased competitiveness in maintaining and expanding customer portfolios, as well as popularizing access to credit. However, credit scoring modeling, traditionally based on internal data and proprietary rules, faces transparency and compliance challenges. Aiming to achieve competitive advantages and ensure greater transparency in the modeling of credit scores, this study proposes a framework based on the principles of Open Finance and the General Data Protection Regulation. This framework aims to increase accuracy in credit assessment and reduce risks and fraud. To overcome the lack of specific regulation, an initial table was developed that identifies relevant issues to be considered when modeling credit scores, based on the Open Finance resolution. This table was subsequently compared and crossreferenced with current national regulatory standards, resulting in the creation of a robust audit framework. Validation of the framework involved a detailed analysis and adaptation of the PLTR (Penalized Logistic Tree Regression), Z-Score, and homogeneous and heterogeneous set models. Each of these models was revisited to identify their weaknesses and propose improvements, thus ensuring the effectiveness of the proposed framework. This credit risk compliance and data protection framework aims to provide a comprehensive and practical tool for financial institutions, promoting compliance with LGPD and Open Finance principles, as well as improving the security and privacy of customer data. The adoption of this framework can lead to greater consumer confidence in the financial system, reduced fraud and a fairer and more accurate credit assessment. | - |
| Descrição: dc.description | Faculdade de Tecnologia (FT) | - |
| Descrição: dc.description | Departamento de Engenharia Elétrica (FT ENE) | - |
| Descrição: dc.description | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Mestrado Profissional | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Direitos: dc.rights | Acesso Aberto | - |
| Direitos: dc.rights | 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. | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Open Finance | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Lei Geral de Proteção de Dados | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Risco de crédito | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Compliance | - |
| Título: dc.title | Proposta de framework de compliance para proteção de dados de risco de crédito em atendimento à Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD) e o Open Finance | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional – UNB - Rep. 1 | |
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