Case Study // Fintech de Crédito

Escalando esteiras de crédito: Do manual ao hiper-automatizado

R$ 2 bi+ processados com 10x mais eficiência.

R$ 2B+Volume processado
10XGanho de eficiência
99.8%Acurácia do motor
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O Contexto

Uma fintech de crédito colateralizado enfrentava um problema bom: crescimento de 40% ao mês na demanda por originação. O volume havia saltado de R$ 50M para quase R$ 200M mensais em menos de um ano.

O problema era que toda a esteira — da análise documental ao parecer de crédito — dependia de analistas humanos operando em planilhas e sistemas legados desconectados. Cada novo patamar de volume exigia contratação linear de analistas.

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O Problema

schedule

Tempo de resposta de 48h para análise de crédito — clientes desistiam antes da aprovação

error

Inconsistência entre analistas: mesma operação recebia pareceres contraditórios

shield

Sem detecção de fraude em tempo real — perdas crescentes com documentos adulterados

Nossa Abordagem

Automação inteligente, não substituição cega

Não se tratava de remover analistas da esteira. O objetivo era permitir que cada analista operasse 10x mais volume com a mesma qualidade — ou melhor.

Desenhamos um motor de decisão que automatiza 85% das análises rotineiras e escala os 15% restantes (casos complexos) para analistas seniores com contexto completo já preparado.

A solução foi implementada em fases: primeiro o pipeline de documentos, depois o scoring, por último a detecção de fraude. Cada fase entregou valor antes da seguinte começar.

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A Solução

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Motor de Decisão Multicamadas

Pipeline de decisão com 12 camadas de análise, desde validação cadastral até scoring proprietário com machine learning. Cada camada alimenta a seguinte com dados enriquecidos.

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Visão Computacional

OCR avançado para extração automática de documentos, com validação cruzada contra bases públicas e detecção de adulteração em tempo real.

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Análise Preditiva

Modelos de risco treinados com dados históricos da operação, recalibrados semanalmente para capturar mudanças no perfil de inadimplência.

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O Resultado

“Em seis meses saímos de R$ 200M para R$ 500M de originação mensal sem contratar um único analista a mais. A acurácia do motor superou a dos nossos melhores profissionais.”

COO — Fintech de Crédito Colateralizado (Top 10 Brasil)
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