Nivel 4 · Crédito al consumo — EU AI Act + DORA

🟡 Parcial — El bucle de riesgo se puede volver a derivar hoy a partir de las salidas confirmadas del repositorio público vldemo-loan-scoring (una etiqueta por hito) y — a diferencia de la retina — corre en CPU en menos de un minuto, así que este nivel es EJECÚTALO TÚ MISMO: clonas, te sitúas en el hito y vuelves a derivar el veredicto localmente. La capa DORA se enseña honestamente como un entregable, NO un veredicto: el motor emite un Registro de Información firmado (xBRL-OIM) + cruce documental, nunca una declaración «DORA gobernada» (el veredicto de equidad pertenece a la Ley de IA / ISO, y cierra en VERDE tras el tratamiento). Los cuatro enlaces de etiqueta de crédito se resuelven en github.com/Venturalitica/vldemo-loan-scoring.

TL;DR

Un modelo de puntuación de crédito al consumo (el banco de la demo es NovaCredit) lee el perfil de un solicitante y decide aprobar / denegar. Esa decisión bloquea el acceso de alguien al crédito, así que el sistema es de alto riesgo bajo la Ley de IA de la UE — pero fíjate cómo. El sistema de cribado de retina del Nivel 3 era de alto riesgo a través del Art. 6(1) + Anexo I (la ruta de seguridad de productos — era un dispositivo médico). Este lo es a través del Anexo III §5(b) — la ruta del USO: evaluación de la solvencia crediticia / puntuación de crédito de personas físicas. Y hay un segundo régimen, pero se apila por una razón distinta: el operador es una entidad financiera, así que el modelo es también un activo TIC bajo DORA (Reg. UE 2022/2554). Diego (Calidad) y Marta (ingeniera) ejecutan el bucle familiar sobre el conjunto de datos real Statlog (German Credit), medido OUT-OF-FOLD sobre las 1.000 filas (5-fold StratifiedKFold: cada fila la predice un modelo que no la vio entrenar). La barrera de equidad es la lección, y la lección es la honestidad: el arco es ÁMBAR → VERDE, no una historia fabricada ROJO→VERDE de un solo salto. Con potencia real (1.000 filas, no un held-out de 200) la V1 sin tratar es inconclusa (su demographic_parity_diff medida ≈ 0,1050 queda por ENCIMA de la barrera < 0,092, pero el IC bootstrap baja hasta 0,0425 — cruza la línea, así que el motor no puede demostrar la violación con certeza). Marta aplica el tratamiento DemographicParity de fairlearn; el número cae a ≈ 0,0065 y esta vez el IC bootstrap entero queda por debajo del umbral (ci_high ≈ 0,0645) — el tratamiento demuestra el residual, con potencia real. VERDE concluyente. Entonces Diego solicita y calidad aprueba con el residual de proxy-discrimination en acta (above-appetite, sin tratar; cl. 11 pasa de Gap a Cubierta) — una autodeclaración legítima (§5(b) crédito no tiene organismo notificado externo), a diferencia de la pausa de la retina. ¿Y DORA? DORA aporta un Registro de Información firmado (xBRL-OIM) — un entregable que la entidad entrega a su responsable de cumplimiento — nunca un veredicto de conformidad. La línea que hay que retener: el veredicto de equidad es Ley de IA / ISO (VERDE tras el tratamiento); DORA es documentación, nunca «DORA gobernada».

Si todavía no conoces la columna vertebral, la idea de superposición ni tu primera superposición (salud/MDR), lee primero esto:

Nivel 3 · Cribado de retina — tu primera superposiciónLa primera superposición: un sistema de cribado de retina que es de alto riesgo bajo la Ley de IA vía la ruta de seguridad de productos (Art. 6(1) + Anexo I) Y un dispositivo MDR clase IIa, cerrando en la BRECHA honesta del organismo notificado. El Nivel 4 mantiene la estructura de tres roles (PO Nerea + Diego QA + Marta dev) y apila una superposición de finanzas (DORA) en su lugar — y cierra con una aprobación legítima, no con una pausa.

No solo la Ley de IAEl concepto sobre el que se apoya este nivel: un régimen sectorial apilado sobre la columna vertebral de la Ley de IA; un sistema, N regímenes; el mismo paquete firmado proyectado sobre varios catálogos — las normas gobernadas obtienen veredictos reales, MDR/DORA obtienen un cruce documental + entregable, NO un veredicto.

Prerrequisitos

Nivel 2 (la columna vertebral de alto riesgo), No solo la Ley de IA y Nivel 3 (tu primera superposición), más ¿Qué es un riesgo? para el vocabulario ROJO/ÁMBAR/VERDE. Una nota sobre los materiales, porque este nivel es diferente a la retina:

Lo ejecutas tú mismo. La retina estaba limitada a GPU, así que observabas la evidencia. Este entrena sobre Statlog (German Credit) — las 1.000 filas, medidas OUT-OF-FOLD (5-fold) — en CPU en menos de un minuto. Puedes clonar, situarte en un hito y volver a derivar el veredicto localmente (§3). La evidencia confirmada + la barrera nocturna siguen siendo la fuente de verdad — un reentrenamiento local puede variar con las versiones de las dependencias; la barrera nunca vuelve a entrenar.
Nerea (portal) declara el sistema; Diego (portal) revisa y aprueba; Marta (CLI + git) ejecuta el pipeline y firma la evidencia.

Al terminar sabrás…

Explicar por qué este sistema es de alto riesgo a través del Anexo III §5(b) (la ruta del uso — solvencia crediticia), y contrastarlo con la ruta de producto Art. 6(1) del Nivel 3.
Decir por qué DORA se apila encima (el operador es una entidad financiera, por lo que el modelo es un activo TIC) y enunciar la línea roja GTM: DORA es resiliencia operativa digital TIC, NO gobernanza de modelo — nunca «DORA gobernada».
Leer un arco ÁMBAR → VERDE honesto y explicar por qué medir con potencia real (OOF sobre las 1.000 filas, no un held-out de 200) es lo que permite demostrar el residual tras el tratamiento — y por qué el motor no fabrica ni un ROJO ni un VERDE que su evidencia no pueda sostener.
Explicar por qué este ciclo cierra con una aprobación legítima (solicitud + aprobación-con-residual-en-acta), a diferencia de la pausa de la retina ante el organismo notificado.
Describir el artículo 12 (registro de actividades) como registro git-nativo, ex ante — el grafo de commits es el registro — y declarar su límite honesto (cubre reproducibilidad de código/modelo/conjunto de datos, no resiliencia de infraestructura).
Describir el Registro de Información DORA (xBRL-OIM: B_01.01 entidad / B_07.01 función TIC / B_05.01 terceros) como un entregable firmado + cruce documental, NO un veredicto de conformidad, y nombrar sus marcadores de honestidad (LEI ficticio, B_05.01 escaso, vocabulario que pierde información).

Las lecciones de este nivel

El encuadre — dos regímenes en finanzasUn modelo de puntuación de crédito al consumo que es de alto riesgo por la ruta de USO (Anexo III §5(b), evaluación de solvencia) y, por ser el operador una entidad financiera, lleva DORA encima; qué gobierna cada norma.

El arco, por traspasosLa barrera de equidad es un ÁMBAR→VERDE honesto (medida OOF sobre las 1.000 filas: la V1 sin tratar es ÁMBAR, el tratamiento fairlearn demuestra el residual y cierra VERDE) y cierra con solicitud + aprobación-con-el-residual-de-proxy-en-acta, una autodeclaración legítima.

En profundidad — Art. 12, DORA y los artículos revisadosEl Artículo 12 (registro de actividades) como registro git-nativo, DORA como entregable (el Registro de Información xBRL-OIM, no un veredicto) y los Artículos 9/10/11 revisados bajo el segundo régimen.

Práctica y cierreEjecuta el arco de crédito en tu portátil (CPU, ~1.000 filas), repasa la autodeclaración legítima con el residual en acta y autocomprueba lo aprendido.