Como atualizar o modelo de risco com a chegada de novos dados e hipóteses?

A atualização do modelo de risco na ocorrência de novos dados e hipóteses é um processo iterativo que inclui várias etapas-chave:

1. Coleta e preparação de novos dados — integração de dados recentes, limpeza e transformação para corresponder ao formato do modelo.

2. Análise de novas hipóteses — verificação de novas suposições que podem afetar as características ou a estrutura do modelo.

3. Treinamento ou re-treinamento do modelo:

   • Se o modelo suportar aprendizagem incremental, pode ser re-treinado com os novos dados.
   • Caso contrário, re-treinar o modelo com um conjunto de dados combinado.

4. Validação e teste — avaliação da qualidade do modelo em dados reservados, verificação de métricas de risco.

5. Implementação e monitoramento — implementação do modelo atualizado em produção e acompanhamento de seu desempenho.

6. Automatização — sempre que possível, automatizar o processo de atualização para responder rapidamente às mudanças.

Exemplo: se surgir uma nova hipótese sobre a influência de uma característica adicional no risco, deve-se adicionar essa característica aos dados, re-treinar o modelo e verificar se sua precisão e estabilidade melhoram.