SISTEMA FINANCEIRO: ESCORE DE CRÉDITO, TRATAMENTO E PROTEÇÃO DE DADOS PESSOAIS NA UNIÃO EUROPEIA

Luiz Otávio Pimentel, Helena Raszl Pimentel

Este artigo trata do crédito no sistema financeiro. Analisa-se o uso da inteligência artificial (IA) na pontuação de crédito em instituições financeiras, destacando os benefícios e os desafios éticos e regulatórios. A IA permite avaliações mais precisas e inclusivas ao incorporar dados alternativos, como histórico de aluguel e comportamento em redes sociais. No entanto, levanta preocupações sobre privacidade, vieses algorítmicos e transparência. O Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados da União Europeia é fundamental para garantir os direitos dos titulares de dados, especialmente em decisões automatizadas. Caso recente julgado pelo TJUE em 2025, envolvendo a CK vs. Magistrat der Stadt Wien e Dun & Bradstreet Austria GmbH, reforça a necessidade de explicações claras sobre os critérios usados por algoritmos para dar um escore de crédito. A conclusão destaca que o futuro da pontuação de crédito tende a equilibrar inovação com responsabilidade ética e legal. A adoção de IA explicável, governança robusta e práticas transparentes é essencial para construir um ecossistema financeiro justo, confiável e inclusivo.

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FINANCIAL SYSTEM: CREDIT SCORE, PROCESSING AND PROTECTION OF PERSONAL DATA IN THE EUROPEAN UNION

Luiz Otávio Pimentel, Helena Raszl Pimentel

This article deals with credit in the financial system. It analyzes the use of artificial intelligence (AI) in credit scoring in financial institutions, highlighting the benefits and ethical and regulatory challenges. AI enables more accurate and inclusive assessments by incorporating alternative data, such as rental history and social media behavior. However, it raises concerns about privacy, algorithmic bias, and transparency. The European Union’s General Data Protection Regulation (GDPR) plays a key role in safeguarding data subjects’ rights, especially in automated decision-making. A recent case judged by the CJEU, involving CK vs. Magistrat der Stadt Wien and Dun & Bradstreet Austria GmbH, reinforces the need for clear explanations about the criteria used by algorithms to give a credit score. The conclusion underscores that the future of credit scoring will depend on institutions’ ability to balance innovation with ethical and legal responsibility. The adoption of explainable AI, strong governance, and transparent practices is essential to building a fair, trustworthy, and inclusive financial ecosystem.

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