{"id":34983,"date":"2025-11-12T13:57:11","date_gmt":"2025-11-12T16:57:11","guid":{"rendered":"https:\/\/building.nubank.com\/?p=34983"},"modified":"2025-11-12T13:57:37","modified_gmt":"2025-11-12T16:57:37","slug":"explicacao-de-modelos-financeiros-removendo-transacoes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/building.nubank.com\/pt-br\/explicacao-de-modelos-financeiros-removendo-transacoes\/","title":{"rendered":"Explica\u00e7\u00e3o de Modelos Financeiros Removendo Transa\u00e7\u00f5es"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong><em>Author: Denis Reis<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Como confiar em um modelo que apoia decis\u00f5es financeiras se n\u00e3o conseguimos entender suas escolhas? Para n\u00f3s, essa n\u00e3o era apenas uma quest\u00e3o te\u00f3rica. Era um requisito central para seguran\u00e7a, depura\u00e7\u00e3o (debugging) e implementa\u00e7\u00e3o respons\u00e1vel. Aqui no Nubank, estamos aproveitando o avan\u00e7o das arquiteturas baseadas em transformer, que possibilitaram o desenvolvimento de modelos de base (foundation models) que automaticamente descobrem recursos gerais e aprendem representa\u00e7\u00f5es diretamente dos dados brutos de transa\u00e7\u00f5es. Ao processar sequ\u00eancias de transa\u00e7\u00f5es (muitas vezes convertendo-as em &#8220;tokens&#8221;, como faria um modelo de linguagem natural), esses sistemas conseguem resumir eficientemente comportamentos financeiros complexos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Neste post, vamos explorar a explicabilidade desses modelos, ou seja, a capacidade de examinar como uma \u00fanica transa\u00e7\u00e3o, e suas propriedades individuais, influencia a previs\u00e3o final produzida pelo modelo. Neste novo cen\u00e1rio, onde um transformer processa uma sequ\u00eancia de transa\u00e7\u00f5es, as ferramentas padr\u00e3o apresentam limita\u00e7\u00f5es e exig\u00eancias que tornam sua manuten\u00e7\u00e3o dif\u00edcil em um ambiente de r\u00e1pida evolu\u00e7\u00e3o como o nosso. Por isso, adotamos uma abordagem mais simples: o Leave One Transaction Out (LOTO), ou &#8220;Remova Uma Transa\u00e7\u00e3o&#8221;. Ele pode fornecer uma boa avalia\u00e7\u00e3o do impacto das transa\u00e7\u00f5es (e suas propriedades) na previs\u00e3o final, sendo facilmente compat\u00edvel com praticamente qualquer arquitetura de modelo.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Por Que a Explicabilidade \u00e9 Crucial para Modelos de Transa\u00e7\u00e3o<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Entender como o input (entrada) influencia o output (sa\u00edda) desses modelos \u00e9 essencial para a implementa\u00e7\u00e3o respons\u00e1vel, melhoria cont\u00ednua e, crucialmente, para o monitoramento e a preven\u00e7\u00e3o de explora\u00e7\u00f5es maliciosas.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Monitoramento de Comportamento e Desvio do Modelo (Model Drift):<\/strong> A explicabilidade nos permite rastrear mudan\u00e7as na import\u00e2ncia relativa de diferentes tipos de transa\u00e7\u00e3o ao longo do tempo. Tais mudan\u00e7as podem indicar uma altera\u00e7\u00e3o na forma como os clientes interagem com suas finan\u00e7as, o que pode exigir a atualiza\u00e7\u00e3o de nossos modelos e regras de decis\u00e3o.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Depura\u00e7\u00e3o e Obten\u00e7\u00e3o de Insights: <\/strong>\u00c9 fundamental entender como as diferentes partes da entrada contribuem para o resultado de um modelo, tanto para previs\u00f5es individuais (explicabilidade local) quanto em todo o conjunto de dados (explicabilidade global). Esse insight \u00e9 inestim\u00e1vel para depurar anomalias do modelo, aprofundar nossa compreens\u00e3o dos comportamentos financeiros e guiar a &#8220;sele\u00e7\u00e3o de atributos&#8221; (feature selection) ao destacar quais tipos de transa\u00e7\u00e3o s\u00e3o mais relevantes.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Monitoramento e Preven\u00e7\u00e3o de Explora\u00e7\u00e3o Maliciosa (Exploitability)<\/strong>: Esta \u00e9 uma preocupa\u00e7\u00e3o central. Definimos &#8220;explora\u00e7\u00e3o&#8221; como uma vulnerabilidade do modelo que usu\u00e1rios mal-intencionados poderiam usar para manipular avalia\u00e7\u00f5es de comportamento, potencialmente levando a benef\u00edcios indevidos ou outros resultados indesej\u00e1veis. Monitorando mudan\u00e7as no comportamento do cliente, detectamos explora\u00e7\u00f5es ativas. Ao examinar a relev\u00e2ncia das transa\u00e7\u00f5es na previs\u00e3o antes da implanta\u00e7\u00e3o, detectamos vulnerabilidades potenciais.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Como Explicar?\u00a0<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ao abordar a explicabilidade de modelos, uma abordagem padr\u00e3o na literatura e na ind\u00fastria \u00e9 o SHAP [1], uma poderosa estrutura para explicabilidade local que possui v\u00e1rias propriedades ben\u00e9ficas para o nosso caso de uso.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para cada ponto de dado, o SHAP atribui um valor \u2014 que chamaremos de import\u00e2ncia \u2014 a cada componente da entrada, representando o quanto esse componente est\u00e1 afastando a previs\u00e3o do modelo de uma previs\u00e3o de linha de base (geralmente, a previs\u00e3o m\u00e9dia de um conjunto de dados fornecido como \u201cdados de fundo\u201d). Por exemplo, se o valor SHAP de um atributo \u00e9 grande para um ponto de dado espec\u00edfico, essa caracter\u00edstica est\u00e1 empurrando a previs\u00e3o do modelo daquele ponto para cima. Podemos passar dessas avalia\u00e7\u00f5es de explicabilidade local para uma global, agregando os valores SHAP, como o valor absoluto m\u00e9dio, em v\u00e1rios pontos de dados.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Em nosso contexto, nossa entrada \u00e9 uma sequ\u00eancia de transa\u00e7\u00f5es, que para transformers s\u00e3o representadas como uma sequ\u00eancia de grandes embeddings. Neste cen\u00e1rio, ao avaliar a relev\u00e2ncia das transa\u00e7\u00f5es como um todo na previs\u00e3o do modelo, os valores SHAP das dimens\u00f5es individuais do embedding n\u00e3o s\u00e3o relevantes. Felizmente, em tais casos, o SHAP pode agrupar essas partes menores em entradas de transa\u00e7\u00e3o e atribuir um \u00fanico valor SHAP a cada transa\u00e7\u00e3o como um todo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Outro aspecto muito positivo do SHAP \u00e9 que ele \u00e9 agn\u00f3stico \u00e0 arquitetura do modelo: podemos calcular os valores SHAP independentemente de como o modelo opera internamente. Essa propriedade \u00e9 especialmente relevante para n\u00f3s, j\u00e1 que estamos explorando diversas arquiteturas diferentes, incluindo arquiteturas h\u00edbridas que combinam redes neurais e modelos baseados em \u00e1rvores.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Embora o SHAP satisfa\u00e7a nossos requisitos de explicabilidade, infelizmente, ele \u00e9 computacionalmente proibitivo para casos de uso de deep neural networks como o nosso. Isso levou \u00e0 explora\u00e7\u00e3o de aproxima\u00e7\u00f5es mais eficientes e baseadas em gradiente, como o Integrated Gradients (IG) [2] ou o Layer-Wise Relevance Propagation (LRP) [3]. Contudo, embora mais eficientes, perdemos algumas das propriedades do SHAP que s\u00e3o valiosas para n\u00f3s, o que torna a ado\u00e7\u00e3o dessas outras abordagens desafiadora.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">O primeiro desafio \u00e9 que, diferentemente do SHAP, esses m\u00e9todos n\u00e3o conseguem agrupar componentes para obter uma \u00fanica import\u00e2ncia para a transa\u00e7\u00e3o inteira; precisar\u00edamos agregar esses valores individuais de alguma forma. Investigamos diferentes esquemas de agrega\u00e7\u00e3o para atribui\u00e7\u00f5es baseadas em gradiente, e os que consideramos melhores tendiam a usar valores absolutos. O problema, neste caso, \u00e9 que eles acabam desconsiderando a direcionalidade (ou seja, se uma transa\u00e7\u00e3o empurrou a previs\u00e3o para cima ou para baixo).<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Al\u00e9m disso, em nosso caso particular, n\u00e3o conseguimos separar facilmente a import\u00e2ncia que uma transa\u00e7\u00e3o tem devido aos seus atributos (valor, dia da semana, etc.) da sua posi\u00e7\u00e3o na sequ\u00eancia: o modelo parecia atribuir alta import\u00e2ncia \u00e0s primeiras e \u00faltimas transa\u00e7\u00f5es em uma sequ\u00eancia, independentemente de suas outras caracter\u00edsticas. Levantamos a hip\u00f3tese de que isso se deve provavelmente \u00e0 forma como o modelo \u201centende\u201d a sequ\u00eancia, ou seja, a estrutura dos dados de entrada. Esse vi\u00e9s \u00e9 visualizado na figura abaixo, onde os escores de import\u00e2ncia est\u00e3o fortemente concentrados em ambas as extremidades da sequ\u00eancia de transa\u00e7\u00f5es. Aviso: esta figura, bem como as outras figuras exibidas neste post, \u00e9 baseada em dados sintetizados que ilustram o comportamento observado em nossos dados reais.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img data-recalc-dims=\"1\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"768\" data-attachment-id=\"34991\" data-permalink=\"https:\/\/building.nubank.com\/pt-br\/explicacao-de-modelos-financeiros-removendo-transacoes\/image-29\/\" data-orig-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-9.png?fit=1600%2C1200&amp;ssl=1\" data-orig-size=\"1600,1200\" data-comments-opened=\"1\" data-image-meta=\"{&quot;aperture&quot;:&quot;0&quot;,&quot;credit&quot;:&quot;&quot;,&quot;camera&quot;:&quot;&quot;,&quot;caption&quot;:&quot;&quot;,&quot;created_timestamp&quot;:&quot;0&quot;,&quot;copyright&quot;:&quot;&quot;,&quot;focal_length&quot;:&quot;0&quot;,&quot;iso&quot;:&quot;0&quot;,&quot;shutter_speed&quot;:&quot;0&quot;,&quot;title&quot;:&quot;&quot;,&quot;orientation&quot;:&quot;0&quot;}\" data-image-title=\"image\" data-image-description=\"\" data-image-caption=\"\" data-large-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-9.png?fit=1024%2C768&amp;ssl=1\" src=\"https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-9.png?resize=1024%2C768&#038;ssl=1\" alt=\"\" class=\"wp-image-34991\" srcset=\"https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-9.png?resize=1024%2C768&amp;ssl=1 1024w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-9.png?resize=300%2C225&amp;ssl=1 300w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-9.png?resize=768%2C576&amp;ssl=1 768w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-9.png?resize=1536%2C1152&amp;ssl=1 1536w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-9.png?resize=1200%2C900&amp;ssl=1 1200w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-9.png?resize=800%2C600&amp;ssl=1 800w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-9.png?resize=600%2C450&amp;ssl=1 600w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-9.png?resize=400%2C300&amp;ssl=1 400w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-9.png?resize=200%2C150&amp;ssl=1 200w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-9.png?w=1600&amp;ssl=1 1600w\" sizes=\"auto, (max-width: 1000px) 100vw, 1000px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Outro ponto \u00e9 que m\u00e9todos baseados em gradiente n\u00e3o s\u00e3o agn\u00f3sticos \u00e0 arquitetura: precisam de modelos diferenci\u00e1veis e acesso aos gradientes internos \u2014 o que \u00e9 incompat\u00edvel com algumas das arquiteturas que estudamos. Al\u00e9m disso, certos m\u00e9todos imp\u00f5em regras espec\u00edficas por tipo de camada (como o LRP) ou exigem a defini\u00e7\u00e3o de entradas \u201cneutras\u201d complexas (como o IG). Isso tornava a manuten\u00e7\u00e3o desses m\u00e9todos muito custosa frente \u00e0 nossa velocidade de desenvolvimento.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Por fim, tamb\u00e9m avaliamos o LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations) [4], outra alternativa agn\u00f3stica \u00e0 arquitetura. Mas o LIME exige gerar novos conjuntos de dados com perturba\u00e7\u00f5es e treinar modelos substitutos para cada explica\u00e7\u00e3o \u2014 o que aumenta o custo computacional e introduz novas camadas de complexidade.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Esses desafios nos levaram a uma solu\u00e7\u00e3o mais simples e direta \u2014 o LOTO (Leave One Transaction Out) \u2014 que continua atendendo \u00e0s nossas necessidades, mantendo a compatibilidade com qualquer arquitetura, entregando valores direcionais e oferecendo explicabilidade local e global.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Leave One Transaction Out (LOTO)<\/h4>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Uma caracter\u00edstica comum entre todas as arquiteturas que usamos \u00e9 a capacidade de lidar com sequ\u00eancias vari\u00e1veis de transa\u00e7\u00f5es. Isso permite medir o impacto marginal real de uma transa\u00e7\u00e3o de forma simples: basta remov\u00ea-la e observar o que muda.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">O m\u00e9todo \u00e9 direto: remova cada transa\u00e7\u00e3o da sequ\u00eancia do cliente, uma de cada vez, e me\u00e7a a diferen\u00e7a entre a nova previs\u00e3o e a previs\u00e3o original. Isso revela diretamente o impacto daquela transa\u00e7\u00e3o espec\u00edfica naquele contexto fixo. Perguntamos: &#8220;Qual foi a contribui\u00e7\u00e3o direta da presen\u00e7a desta transa\u00e7\u00e3o em particular para a previs\u00e3o, considerando a presen\u00e7a de todas as outras (o contexto)?&#8221; Referimo-nos a essa contribui\u00e7\u00e3o como Valor LOTO.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u00c9 importante esclarecer o que significa &#8220;remover&#8221; neste contexto. Isso n\u00e3o \u00e9 como a abla\u00e7\u00e3o tradicional de atributos, que seria an\u00e1loga a alterar o espa\u00e7o de atributos (por exemplo, modelar P(y | a=i, b=j) em vez do original P(y | a=i, b=j, c=k)).<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Como nossos modelos s\u00e3o projetados para processar conjuntos ou sequ\u00eancias de transa\u00e7\u00f5es de comprimento vari\u00e1vel, &#8220;remover&#8221; uma \u00e9 simplesmente uma mudan\u00e7a nos dados de entrada para uma \u00fanica previs\u00e3o, enquanto a arquitetura do modelo permanece fixa. Conceitualmente, \u00e9 como a diferen\u00e7a entre avaliar P(y | &#8230; transaction_c=PRESENT) e P(y | &#8230; transaction_c=ABSENT). Estamos apenas alimentando o modelo com uma sequ\u00eancia com um elemento a menos para ver como sua sa\u00edda muda.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">O principal inconveniente \u00e9 que o LOTO testa as transa\u00e7\u00f5es apenas uma por uma. Isso significa que perdemos os efeitos de intera\u00e7\u00e3o. Por exemplo, um pagamento a uma concession\u00e1ria pode ser irrelevante por si s\u00f3, mas quando combinado com um grande saque inesperado, os dois juntos podem ter um grande impacto. O LOTO n\u00e3o consegue capturar esse efeito combinado (o que chamamos de efeitos de intera\u00e7\u00e3o). Aceitamos essa troca pelos vastos ganhos em simplicidade e efici\u00eancia computacional, reservando an\u00e1lises de intera\u00e7\u00e3o mais complexas para trabalhos futuros.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Aplicamos o LOTO em dois modos distintos: uma an\u00e1lise global para entender tend\u00eancias gerais, escolhendo e removendo aleatoriamente uma transa\u00e7\u00e3o de cada cliente em um grande conjunto, e uma an\u00e1lise local para depura\u00e7\u00e3o profunda, removendo cada transa\u00e7\u00e3o, uma de cada vez, da sequ\u00eancia de um \u00fanico cliente.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Em ambos os casos, cada transa\u00e7\u00e3o removida cria uma nova variante da entrada original que o modelo deve processar. No primeiro caso, como removemos apenas uma transa\u00e7\u00e3o de cada ponto de dado, o n\u00famero total de variantes \u00e9 o mesmo que o n\u00famero de pontos de dado no <em>dataset<\/em>. Com centenas de milhares a milh\u00f5es desses pontos de dado, podemos construir agrega\u00e7\u00f5es robustas ou at\u00e9 mesmo treinar <em>meta-modelos<\/em> simples (como uma \u00e1rvore de decis\u00e3o) nos resultados do LOTO para descobrir automaticamente regras como: \u201cTransa\u00e7\u00f5es do tipo X acima do valor Y consistentemente t\u00eam um impacto negativo\u201d.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Por exemplo, como ilustrado na figura abaixo, pudemos identificar que o tipo de transa\u00e7\u00e3o tem um vi\u00e9s claro no impacto sobre um certo alvo bin\u00e1rio. Mais uma vez, a figura \u00e9 baseada em dados sintetizados para fins ilustrativos.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img data-recalc-dims=\"1\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"768\" data-attachment-id=\"34985\" data-permalink=\"https:\/\/building.nubank.com\/pt-br\/explicacao-de-modelos-financeiros-removendo-transacoes\/image-27\/\" data-orig-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-7.png?fit=1600%2C1200&amp;ssl=1\" data-orig-size=\"1600,1200\" data-comments-opened=\"1\" data-image-meta=\"{&quot;aperture&quot;:&quot;0&quot;,&quot;credit&quot;:&quot;&quot;,&quot;camera&quot;:&quot;&quot;,&quot;caption&quot;:&quot;&quot;,&quot;created_timestamp&quot;:&quot;0&quot;,&quot;copyright&quot;:&quot;&quot;,&quot;focal_length&quot;:&quot;0&quot;,&quot;iso&quot;:&quot;0&quot;,&quot;shutter_speed&quot;:&quot;0&quot;,&quot;title&quot;:&quot;&quot;,&quot;orientation&quot;:&quot;0&quot;}\" data-image-title=\"image\" data-image-description=\"\" data-image-caption=\"\" data-large-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-7.png?fit=1024%2C768&amp;ssl=1\" src=\"https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-7.png?resize=1024%2C768&#038;ssl=1\" alt=\"\" class=\"wp-image-34985\" srcset=\"https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-7.png?resize=1024%2C768&amp;ssl=1 1024w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-7.png?resize=300%2C225&amp;ssl=1 300w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-7.png?resize=768%2C576&amp;ssl=1 768w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-7.png?resize=1536%2C1152&amp;ssl=1 1536w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-7.png?resize=1200%2C900&amp;ssl=1 1200w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-7.png?resize=800%2C600&amp;ssl=1 800w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-7.png?resize=600%2C450&amp;ssl=1 600w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-7.png?resize=400%2C300&amp;ssl=1 400w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-7.png?resize=200%2C150&amp;ssl=1 200w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-7.png?w=1600&amp;ssl=1 1600w\" sizes=\"auto, (max-width: 1000px) 100vw, 1000px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para uma an\u00e1lise local aprofundada de um \u00fanico cliente, removemos cada uma de suas transa\u00e7\u00f5es, uma por uma, gerando centenas de variantes para cada cliente. Isso \u00e9 substancialmente mais custoso computacionalmente do que as t\u00e9cnicas baseadas em gradiente, que geralmente exigem executar o modelo apenas uma vez. Por esse motivo, reservamos as an\u00e1lises locais para deep dives espec\u00edficos. No entanto, nesse aspecto, o LOTO fornece uma imagem mais clara da import\u00e2ncia de uma transa\u00e7\u00e3o, livre do vi\u00e9s posicional que pode enganar os m\u00e9todos baseados em gradiente. Ao medir diretamente o impacto da remo\u00e7\u00e3o de uma transa\u00e7\u00e3o, o LOTO ajuda a distinguir se uma transa\u00e7\u00e3o \u00e9 importante pelo seu conte\u00fado ou simplesmente por sua posi\u00e7\u00e3o na sequ\u00eancia. Como a figura abaixo ilustra, o LOTO revela uma distribui\u00e7\u00e3o muito mais uniforme de transa\u00e7\u00f5es de alto impacto, ajudando a diagnosticar com precis\u00e3o o comportamento do modelo.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img data-recalc-dims=\"1\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"455\" data-attachment-id=\"34994\" data-permalink=\"https:\/\/building.nubank.com\/pt-br\/explicacao-de-modelos-financeiros-removendo-transacoes\/image-30\/\" data-orig-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-10.png?fit=1600%2C711&amp;ssl=1\" data-orig-size=\"1600,711\" data-comments-opened=\"1\" data-image-meta=\"{&quot;aperture&quot;:&quot;0&quot;,&quot;credit&quot;:&quot;&quot;,&quot;camera&quot;:&quot;&quot;,&quot;caption&quot;:&quot;&quot;,&quot;created_timestamp&quot;:&quot;0&quot;,&quot;copyright&quot;:&quot;&quot;,&quot;focal_length&quot;:&quot;0&quot;,&quot;iso&quot;:&quot;0&quot;,&quot;shutter_speed&quot;:&quot;0&quot;,&quot;title&quot;:&quot;&quot;,&quot;orientation&quot;:&quot;0&quot;}\" data-image-title=\"image\" data-image-description=\"\" data-image-caption=\"\" data-large-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-10.png?fit=1024%2C455&amp;ssl=1\" src=\"https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-10.png?resize=1024%2C455&#038;ssl=1\" alt=\"\" class=\"wp-image-34994\" srcset=\"https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-10.png?resize=1024%2C455&amp;ssl=1 1024w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-10.png?resize=300%2C133&amp;ssl=1 300w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-10.png?resize=768%2C341&amp;ssl=1 768w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-10.png?resize=1536%2C683&amp;ssl=1 1536w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-10.png?resize=1200%2C533&amp;ssl=1 1200w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-10.png?w=1600&amp;ssl=1 1600w\" sizes=\"auto, (max-width: 1000px) 100vw, 1000px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Note que, na figura acima, ainda \u00e9 vis\u00edvel que transa\u00e7\u00f5es mais recentes s\u00e3o frequentemente mais impactantes. Outra forma de visualizar isso na an\u00e1lise global \u00e9 simplesmente verificando a correla\u00e7\u00e3o entre a idade de uma transa\u00e7\u00e3o e seu impacto na previs\u00e3o, como mostrado abaixo.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img data-recalc-dims=\"1\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"768\" data-attachment-id=\"34988\" data-permalink=\"https:\/\/building.nubank.com\/pt-br\/explicacao-de-modelos-financeiros-removendo-transacoes\/image-28\/\" data-orig-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-8.png?fit=1600%2C1200&amp;ssl=1\" data-orig-size=\"1600,1200\" data-comments-opened=\"1\" data-image-meta=\"{&quot;aperture&quot;:&quot;0&quot;,&quot;credit&quot;:&quot;&quot;,&quot;camera&quot;:&quot;&quot;,&quot;caption&quot;:&quot;&quot;,&quot;created_timestamp&quot;:&quot;0&quot;,&quot;copyright&quot;:&quot;&quot;,&quot;focal_length&quot;:&quot;0&quot;,&quot;iso&quot;:&quot;0&quot;,&quot;shutter_speed&quot;:&quot;0&quot;,&quot;title&quot;:&quot;&quot;,&quot;orientation&quot;:&quot;0&quot;}\" data-image-title=\"image\" data-image-description=\"\" data-image-caption=\"\" data-large-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-8.png?fit=1024%2C768&amp;ssl=1\" src=\"https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-8.png?resize=1024%2C768&#038;ssl=1\" alt=\"\" class=\"wp-image-34988\" srcset=\"https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-8.png?resize=1024%2C768&amp;ssl=1 1024w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-8.png?resize=300%2C225&amp;ssl=1 300w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-8.png?resize=768%2C576&amp;ssl=1 768w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-8.png?resize=1536%2C1152&amp;ssl=1 1536w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-8.png?resize=1200%2C900&amp;ssl=1 1200w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-8.png?resize=800%2C600&amp;ssl=1 800w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-8.png?resize=600%2C450&amp;ssl=1 600w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-8.png?resize=400%2C300&amp;ssl=1 400w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-8.png?resize=200%2C150&amp;ssl=1 200w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-8.png?w=1600&amp;ssl=1 1600w\" sizes=\"auto, (max-width: 1000px) 100vw, 1000px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Conclus\u00e3o: A Simplicidade como Atributo<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Em nossa jornada para construir um sistema de IA financeira confi\u00e1vel e interpret\u00e1vel, descobrimos que o m\u00e9todo de explicabilidade mais simples foi tamb\u00e9m o mais eficaz. Ao medir diretamente o impacto da remo\u00e7\u00e3o de cada transa\u00e7\u00e3o, o LOTO fornece insights claros, acion\u00e1veis e imparciais que s\u00e3o robustos em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 nossa arquitetura de modelo em constante evolu\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Refer\u00eancias<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">[1] Lundberg, S. M., &amp; Lee, S. I. (2017). A Unified Approach to Interpreting Model Predictions. Advances in Neural Information Processing Systems, 30. arXiv. <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1705.07874\">https:\/\/arxiv.org\/abs\/1705.07874<\/a>&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">[2] Sundararajan, M., Taly, A., &amp; Yan, Q. (2017). Axiomatic Attribution for Deep Networks. Proceedings of the 34th International Conference on Machine Learning, 70, 3319-3328. arXiv. <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1703.01365\">https:\/\/arxiv.org\/abs\/1703.01365<\/a>&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">[3] Bach, S., Binder, A., Montavon, G., Klauschen, F., M\u00fcller, K. R., &amp; Samek, W. (2015). On pixel-wise explanations for non-linear classifier decisions by layer-wise relevance propagation. PLoS ONE, 10(7), e0130140. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1371\/journal.pone.0130140\">https:\/\/doi.org\/10.1371\/journal.pone.0130140<\/a>&nbsp;[4] Ribeiro, M. T., Singh, S., &amp; Guestrin, C. (2016). &#8220;Why Should I Trust You?&#8221;: Explaining the Predictions of Any Classifier. Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 1135\u20131144. <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1602.04938\">https:\/\/arxiv.org\/abs\/1602.04938<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Explicamos como usamos o m\u00e9todo LOTO para entender o impacto real de cada transa\u00e7\u00e3o em modelos 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