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IA aplicada ao risco em ação: como as equipes de risco estão desenvolvendo agentes de IA para gerar impacto no mundo real
As equipes de combate à fraude, crédito e conformidade há muito tempo contam com modelos baseados em IA para calcular pontuações de crédito, detectar fraudes e avaliar padrões de risco. Mas chegamos a um ponto de inflexão: a IA não se resume mais apenas a fazer previsões. Com o surgimento da IA Generativa (GenAI) — impulsionada por Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) —, as equipes de risco agora têm a capacidade de repensar, reconstruir e otimizar produtos financeiros com mais flexibilidade, rapidez e inteligência do que nunca.
No entanto, para realmente aproveitar todo o potencial da IA em todas as suas formas, as equipes precisam das ferramentas certas para implementá-la de maneira eficaz. Nesta primeira edição da série “Risk AI in Action”, exploramos como o Agentic AI Workbench da Taktile está permitindo que as organizações ampliem a tomada de decisões baseada em IA — minimizando riscos, abrindo novas oportunidades e, acima de tudo, transformando a IA em valor comercial real.
Pontos principais
- Transformando a IA de uma moda passageira em uma vantagem competitiva: para revelar o verdadeiro valor em ambientes de alto risco, a IA deve ser adaptável, sensível ao contexto e totalmente auditável — adaptada com precisão aos produtos, clientes e processos exclusivos da sua organização.
- A plataforma de IA Agentic para equipes de risco: a Decision Platform da Taktile oferece uma plataforma centralizada onde as equipes de crédito, conformidade e combate à fraude podem experimentar a IA com segurança, monitorar o desempenho em tempo real e integrar facilmente diversos recursos de ML/IA em um ambiente controlado.
- Agentes de IA personalizados impulsionam a eficiência e o crescimento: Um dos principais pontos fortes do AI Workbench é sua capacidade de capacitar as equipes a criar e implementar “Agentes de IA para Risco”. Aproveitando o AI Node integrado da Taktile, as equipes podem criar agentes de IA personalizados que executam de forma autônoma ações baseadas em risco — como o ajuste de limites de crédito —, aumentando a eficiência operacional, melhorando a precisão e abrindo novas oportunidades de crescimento.
Do entusiasmo em torno da IA ao impacto no mundo real
Sem as ferramentas e a infraestrutura adequadas, a IA continua sendo apenas uma experiência, em vez de uma vantagem competitiva. Para ser verdadeiramente eficaz em ambientes de alto risco, a IA deve:
1. Personalizáveis e precisas – As ferramentas de IA devem ser altamente personalizadas, uma vez que as instituições financeiras diferem significativamente em suas estratégias, segmentos de clientes-alvo e processos internos. A única maneira de garantir que a IA se adapte perfeitamente é por meio de uma personalização precisa.
2. Sensível ao contexto e integrado – As decisões que você toma ao longo do ciclo de vida do cliente dependem fortemente de informações não públicas. Para garantir a precisão, é necessário integrar dados de alta qualidade provenientes de sistemas internos e fornecedores externos, mantendo as decisões alinhadas à sua infraestrutura de risco mais ampla.
3. Controladas e auditáveis – As decisões baseadas em IA devem ser devidamente testadas, transparentes, rastreáveis e estar em conformidade com as normas para gerar confiança e responsabilidade.
A necessidade das equipes de ter acesso a IA personalizável, integrada e bem controlada no setor de serviços financeiros nos levou a lançar um conjunto de recursos que transforma a Plataforma de Decisão da Taktile em uma plataforma de trabalho de IA baseada em agentes.
O Agentic AI Workbench
Uma plataforma de IA é mais do que uma simples plataforma — é um centro de controle que oferece:
- Um ambiente centralizado para experimentação segura, permitindo que as equipes testem modelos de risco baseados em IA, realizem iterações com confiança e aperfeiçoem os modelos antes da implantação.
- A capacidade de combinar várias funcionalidades de IA, como análise de documentos e avaliação de riscos, em um único fluxo de trabalho.
- Uma estrutura de implantação segura, com testes A/B integrados, monitoramento em tempo real e supervisão para garantir que a IA permaneça explicável e auditável, por exemplo:
Mas o que realmente diferencia o AI Workbench é sua capacidade de implantar Agentes de IA — sistemas autônomos que não se limitam a analisar riscos, mas tomam medidas em tempo real.
O que é um agente de IA?
Um agente de IA é um sistema que toma decisões e realiza ações por conta própria, adaptando-se a diferentes situações. Por exemplo, ele pode emitir alertas para investigadores humanos ou bloquear temporariamente um cartão de crédito caso detecte atividades suspeitas. Ao contrário dos modelos tradicionais de IA, que se limitam a fornecer previsões para processos fixos, os agentes de IA dividem tarefas complexas em etapas, escolhem as ferramentas adequadas para cada etapa e agem de forma independente com base no cenário específico.
Pela nossa experiência, os agentes eficazes costumam combinar vários componentes:
- Grandes modelos de linguagem para interpretar informações e raciocinar.
- Lógica e instruções para garantir que os resultados sejam estruturados e respeitem os principais parâmetros de segurança.
- Conectividade com informações sobre riscos, sistemas internos e fornecedores de dados terceirizados.
A capacidade de criar e implantar agentes no AI Workbench da Taktile é possibilitada pelo AI Node. Esse recurso integrado funciona como um elo entre os modelos de IA e a tomada de decisões no mundo real, permitindo que as equipes de risco integrem a inteligência avançada dos modelos aos seus fluxos de trabalho.
O AI Node se conecta a todas as partes da Plataforma Taktile, permitindo que os Agentes de IA acessem os dados da plataforma, interajam com sistemas externos e internos e utilizem scorecards e modelos de aprendizado de máquina. Ao contrário de fornecedores terceirizados de LLM, a Taktile hospeda os modelos em sua própria infraestrutura segura, mantendo todos os dados protegidos e impedindo que terceiros tenham acesso a eles.
A importância de criar seus próprios “Agentes de IA para Gestão de Risco”
Na gestão de riscos, o verdadeiro valor da IA não está nos modelos individuais, nas previsões ou em soluções pontuais, mas sim na forma como você os combina e aplica nos fluxos de trabalho de seus produtos e clientes. A simples integração de modelos de IA independentes ou o uso de agentes de IA prontos para uso, sem personalização, raramente funciona, pois os processos, as estruturas de dados e as preferências variam muito de uma organização para outra.
A verdadeira vantagem está na criação de um Agente de IA para Gestão de Risco adaptado às suas necessidades — onde você pode aproveitar as melhores ferramentas de IA para o seu produto e segmento, ao mesmo tempo em que automatiza tarefas manuais e repetitivas para liberar a sua equipe. Todos têm acesso a modelos de linguagem de grande escala (LLMs). O segredo está em estruturar e moldar as decisões baseadas em IA para que se adaptem ao seu negócio e à sua função.
Exemplo de caso de uso: ajustes no limite de crédito com base em IA
A título de exemplo, considere um agente de IA que automatiza os ajustes de limite de crédito. Atualmente, esse processo costuma ser manual e geralmente envolve as seguintes etapas:
Passo 1: O cliente solicita um aumento do limite de crédito por meio de diversos canais, como o chat do aplicativo, tickets de suporte, e-mail ou Slack.
Etapa 2: A instituição financeira analisa manualmente a solicitação, interpretando as mensagens não estruturadas do cliente para decidir se aprova o aumento.
Etapa 3: Se aprovado, a instituição financeira processa e aplica o novo limite de crédito.
Como seria esse processo se fosse executado por meio de um Agente de IA de Risco?
Na Plataforma de Decisão da Taktile, as equipes podem criar um Agente de IA de Risco personalizado utilizando blocos modulares que utilizam vários LLMs dentro de um fluxo de trabalho estruturado. Esses blocos atuam em conjunto para automatizar tarefas essenciais, incluindo:
1. Identificação de solicitações de aumento de limite
2. Analisando o contexto do cliente
3. Extração do valor do limite solicitado
4. Execução de verificações de reavaliação
5. Aplicar a lógica de classificação por categorias para determinar se a solicitação precisa de revisão manual
6. Aplicar o novo limite aos sistemas internos de registro e notificar o cliente sobre a decisão
Recentemente, a Credix, uma empresa de fintech B2B com visão de futuro, implementou um Agente de IA de Risco personalizado na plataforma Taktile para otimizar seus ajustes de limite de crédito. Como resultado, a Credix reduziu o tempo de intervenção manual em mais de 95%, diminuindo o tempo de tomada de decisão de horas para segundos e eliminando entre 50 e 100 revisões manuais por dia. Como explica Maxim Piessen, cofundador e diretor de tecnologia (CTO):
"Usando o AI Node da Taktile, criamos um agente de IA que agiliza todo o processo de solicitações de aumento de limite. Quando um cliente envia uma solicitação no Slack, um LLM interpreta automaticamente sua intenção e extrai os detalhes essenciais. Em seguida, o agente avalia a solicitação usando nossa lógica de tomada de decisão, levando em conta verificações de reavaliação e limites de risco. Por fim, o agente responde diretamente no Slack com uma decisão em linguagem natural — seja aprovando a solicitação ou sinalizando-a para revisão manual. Essa automação economiza um tempo valioso para nossa equipe, ao mesmo tempo em que garante uma tomada de decisão consistente e controlada.”
O futuro da gestão de riscos com agentes de IA
Os agentes de IA não estão apenas automatizando tarefas — eles estão ampliando a capacidade de atuação das equipes de risco. Ao tomar decisões de forma mais rápida, precisa e adaptável, eles reduzem a exposição ao risco, detectam mais fraudes e abrem caminho para novas oportunidades de crescimento. Para as equipes de risco, a mudança não consiste em substituir os seres humanos — trata-se de escalar de forma mais inteligente, trabalhar com mais rapidez e antecipar-se aos riscos emergentes.
Leituras adicionais recomendadas
- Como os LLMs estão se tornando parceiros de investigação na detecção de fraudes no setor de fintech
- Da pontuação de crédito à IA de Geração: como a tomada de decisões de crédito moderna evoluiu — e o que vem por aí
- A tomada de decisões reinventada: o AI Copilot abre novas possibilidades para as equipes de risco
- IA sem exageros: como extrair o verdadeiro valor dos modelos de linguagem de grande escala (LLMs) sem se distrair
Perguntas frequentes (FAQs)
P: Como funciona a IA autônoma no setor de serviços financeiros?
R: Os agentes são sistemas de IA que não se limitam a prever riscos, mas também podem tomar medidas em tempo real, como ajustar limites de crédito ou sinalizar atividades suspeitas. Ao contrário dos modelos tradicionais de aprendizado de máquina, os agentes de IA combinam modelos de linguagem de grande escala (LLMs), lógica e integração de dados para tomar decisões automatizadas e mais inteligentes.
P: Como os agentes de IA podem melhorar a detecção de fraudes e a conformidade?
R: Os agentes de IA aprimoram a detecção de fraudes ao analisar sinais comportamentais em tempo real e dados externos, ao mesmo tempo em que automatizam as verificações de conformidade. Isso pode reduzir os falsos positivos e as revisões manuais, proporcionando maior eficiência e precisão às equipes de risco e conformidade.
P: Qual é o papel da IA generativa na gestão de riscos?
R: A IA generativa (GenAI) permite que as equipes de risco interpretem dados não estruturados com mais rapidez e precisão, automatizem decisões e criem modelos explicáveis e auditáveis. Com ferramentas como AI Workbench da Taktile, a GenAI torna-se prática e segura para decisões críticas.
P: Por que as instituições financeiras precisam de estratégias de decisão baseadas em IA personalizáveis?
R: Cada instituição possui processos e segmentos de clientes únicos. As soluções de IA prontas para uso muitas vezes não atendem às necessidades, mas as estratégias de decisão baseadas em IA personalizáveis ajudam as equipes a adaptar os agentes para a gestão de risco de crédito, detecção de fraudes ou integração de novos clientes.
P: Como a IA autônoma na gestão de riscos gera valor comercial?
R: Ao automatizar tarefas manuais e melhorar a precisão das decisões, a IA orientada para o agente pode ajudar a reduzir perdas, agilizar a experiência do cliente e abrir novas oportunidades de crescimento. Por exemplo, ajustes no limite de crédito baseados em IA podem reduzir o tempo de análise de horas para segundos. Fale com nossa equipe sobre como criar seus próprios agentes de IA com a Taktile.
