Marcelo Chiavassa

Esses dias uma aluna do curso de Direito me procurou com um caso aparentemente comum, mas que logo me fez perceber sua particularidade. Ao analisar sua pontuação no Serasa Score, ela se deparou com uma pontuação extremamente baixa (abaixo dos 300 pontos, em uma escala que vai até 1000 – quanto maior a pontuação, melhor é o seu crédito).
Ao tentar descobrir a razão dessa pontuação, tomou ciência de um débito antigo em seu nome, do qual nunca tinha tido conhecimento. Desta forma, a fim de tentar entender a natureza e a causa do débito, entrou em contato com a empresa supostamente credora; esclareceu os fatos e a empresa admitiu o equívoco, tendo realizado a baixa da dívida com a retirada do seu nome da lista de devedores.
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Enquanto conversávamos sobre eventual direito a indenização que ela poderia ter, um dado mencionado com alegria chamou minha atenção: agora seu Score no Serasa estava na casa dos 700 pontos.
Ainda que a pontuação tenha tido uma melhora considerável, continua sendo baixa, considerando que a pessoa sempre arcou com suas obrigações em dia, exceto pela anotação indevida aparentemente resolvida. E me fez pensar que talvez o algoritmo do score não consiga diferenciar uma anotação indevida baixada de uma anotação devida quitada. Para ele, pode ser tudo a mesma coisa (uma dívida que foi paga).
Deixando a história de lado, e ressaltando que a análise é meramente hipotética, dado não ter conhecimento efetivo do que aconteceu no caso dela, deve ser pontuado que não é uma questão inofensiva. Ao contrário, pode resultar em um tratamento enviesado dos dados, prejudicando a pessoa que teve a anotação indevida em seu nome.
A consulta ao sistema de pontuação do <a href="https://ajuda.serasaconsumidor.com.br/hc/pt-br/articles/360030706011-Do-que-%C3%A9-composto-e-o-que-s%C3%A3o-os-grupos-do-Serasa-Score-">Serasa Score</a> confirmou aquilo do qual já se sabia. Para que o cadastro seja uma fonte confiável de consulta, ele precisa levar em consideração o histórico de crédito da pessoa. Logo, se o histórico de crédito é ruim, o score não atingirá seu patamar máximo.
É crucial, portanto, que o sistema seja capaz de diferenciar baixas por apontamentos indevidos de baixas por adimplemento, sob pena de lesar a pessoa classificada, e com isso, trazer prejuízo à sua honra e, até mesmo, ao seu acesso ao crédito em situações mais vantajosas (escopo da Lei do Cadastro Positivo).
<blockquote class="jota-article__eye">Essa questão nos remete de imediato às decisões automatizadas, cada vez mais frequentes no nosso cotidiano. Como elas são tomadas? Quais são os parâmetros adotados? É possível auditá-las? Como saber se estão ou não viciadas?</blockquote>
Todos estes pontos são tutelados pela Lei Geral de Proteção de Dados (Lei nº 13.709/2018) que entrará em vigor no próximo ano. Estabelece o artigo 20, §1º da Lei que o “controlador deverá fornecer, sempre que solicitadas, informações claras e adequadas a respeito dos critérios e dos procedimentos utilizados para a decisão automatizada, observados os segredos comercial e industrial”.
Na sequência, estabelece (art. 20, §2º) que se a negativa da informação se der para a preservação do segredo comercial e industrial, então a Autoridade Nacional de Proteção de Dados poderá realizar auditoria no algoritmo, a fim de verificar eventual discriminação algorítmica.
Vale lembrar que a Autoridade Nacional de Proteção de Dados, apesar de já ter sido criada (com praticamente um ano de atraso em relação à publicação da Lei 13709/2018), ainda não tem os seus membros definidos, o que atrapalha e traz injustificada atraso em toda a regulamentação setorial que será de sua alçada.
De qualquer forma, estabelece a LGPD o direito do titular dos dados ser informado sobre os critérios utilizados para a tomada de decisão automatizada (aquela em que o algoritmo toma a decisão sem a influência de uma pessoa humana). Nada mais correto, inclusive para fins de transparência.
Analisando o caso do Serasa Score, eles mesmos disponibilizam essas informações no sítio eletrônico acima mencionado, de sorte que em tese inexiste violação do dever de informação.
Esta, contudo, não é a única obrigação das empresas de score de crédito. A Lei do Cadastro Positivo estabelece que a formação dos bancos de dados somente poderá conter informações objetivas, claras, verdadeiras e de fácil compreensão (art. 3º, §1º). Sobre a definição de “informações verdadeiras”, pontua o legislador que elas são “aquelas exatas, completas e sujeitas à comprovação nos termos desta Lei” (art. 3º, §2º).
Ao assim dispor, a Lei deixa claro que as informações incorretas, tais quais anotações indevidas, não podem ser toleradas. Rapidamente, pode-se pensar em dois grupos de anotações indevidas: (i) anotação devida (existência de título vencido que o Judiciário entendeu indevida e (ii) anotação originariamente indevida (por falta de título vencido) por falha da empresa credora (erro). O primeiro grupo eximiria a responsabilidade da empresa na formação do score de crédito, desde que feita a remoção do apontamento do histórico da pessoa (após o trânsito em julgado). O segundo grupo, todavia, enseja a responsabilidade da empresa que realiza o tratamento dos dados para fins de score de crédito, na medida em que estaria levando em consideração algo sem embasamento jurídico (informação falsa).
Outras situações precisariam ser analisadas no caso concreto, a fim de averiguar eventual responsabilidade da empresa de score de crédito (falsificação facilmente perceptível ou dívida já quitada, por exemplo).
Não se pode, é verdade, imputar à empresa a responsabilidade de decidir o que pode ser exigido e o que não pode, na medida em que apenas o judiciário (e câmaras arbitrais) pode assim fazê-lo. Entretanto, exigir os documentos que comprovem o débito está sim dentro do dever destas empresas (e inclusive são documentos exigidos no ato da negativação), como observado na Lei de Cadastro Positivo.
A questão principal, contudo, é observar – e entender – que as bases de dados e os algoritmos precisarão ser corrigidos com frequência. E, acima de tudo, que precisaremos nos acostumar a corrigi-los, como consequência de uma decisão judicial (inclusive). Desta forma, um pedido de baixa por anotação indevida deve e precisa vir acompanhado de um pedido de exclusão do apontamento do histórico da base de dados das empresas de score de crédito.
O Serasa – diga-se – oferece a possibilidade de retificação da base de dados (exigido, aliás, pela LGPD). Basta acessar o <a href="https://ajuda.serasaconsumidor.com.br/hc/pt-br/articles/360016412032-Tenho-uma-negativa%C3%A7%C3%A3o-indevida-o-que-fazer-">site</a> do Serasa e ingressar com uma reclamação de apontamento indevido. O procedimento, todavia, é complexo e exige, inclusive, Boletim de Ocorrência.
Além disso, questiona-se, ainda, se esta é um dever da vítima (é um direito que ela pode ou não exercitar). O dever, contudo, recai sobre a empresa que fez o apontamento indevido. Assim, ao dar baixa no apontamento indevido, deveria o suposto credor notificar a empresa de score de crédito a fim de eliminar do histórico aquele apontamento. Apenas assim evitaria dano maior à vítima.
A falha na retificação da base de dados por parte da empresa que deu causa ao apontamento indevido causa sim danos à vítima, danos estes passíveis de indenização (morais e materiais). É inclusive o que já <a href="https://www.conjur.com.br/2018-jul-08/advogado-inscrito-engano-devedor-score-restituido">decidiu</a> o judiciário de Ponta Grossa/PR, em sede de tutela antecipada.
<a name="_GoBack"></a> Olho na base de dados e no algoritmo. Esta nova sociedade faz surgir novos riscos, e precisamos estar atentos à percepção deles, sob pena de, não os percebendo, nos tornarmos vítimas da decisão viciada.

Marcos Santos/USP Imagens cartao de credito

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JOTA

Quem retifica a base de dados das empresas de score de crédito por apontamento indevido?

Credit score e a responsabilidade sobre a base de dados

Quem retifica a base de dados das empresas de score de crédito por apontamento indevido?