Identificando vieses na previsão de inadimplência de empréstimos

No vídeo, vimos um software de recrutamento com IA que favorecia homens porque aprendeu com dados históricos em que mais homens eram contratados. Quando trabalhamos com modelos que afetam a vida das pessoas, é essencial avaliá-los com cuidado para identificar qualquer comportamento discriminatório aprendido dos dados históricos.

Neste exercício, você tem um modelo que tenta prever se alguém vai inadimplir um empréstimo. Você pode detalhar as previsões por diferentes atributos, como dados demográficos e situação de emprego. Explore esses atributos e veja se encontra algo suspeito sobre quem é previsto como inadimplente e quem não é.

Qual atributo deve ser investigado mais a fundo por potencial viés antes de implantar o modelo?