PCI-DSSPayment Card Industry Data Security
Pipeline tocando dado de cartão exige tokenização, segmentação de rede, auditoria SAQ-D anual e logs assinados. Modelo de fraude opera em ambiente PCI-isolado.
IA aplicada para pagamentos, antifraude e gestão de risco.
Detecção de fraude em tempo real, análise comportamental e gestão de risco com modelos próprios — não dependentes de terceiros.
Visão geral
O que entregamos nesse vertical.
Pagamentos · E-commerce · B2B
Antifraude e Gestão de Risco
Detecção de fraude em tempo real, análise comportamental e gestão de risco com modelos próprios — não dependentes de terceiros.
−68%chargeback
−54%falsos positivos
<80mslatência média
Aplicações
- 01Scoring em tempo real (<100ms)
- 02Análise de redes e grafos
- 03Detecção de anomalias multivariada
- 04Investigação assistida por IA
- 05Auditoria de modelos pronta para regulador
Posicionamento
Antifraude de verdade vive em segundos, não em dashboards.
PIX, BNPL e checkout em mercado digital deram à fraude um campo de jogo de baixa fricção e alta velocidade. Modelo proprietário, treinado em dado próprio e auditável caso a caso, é o único caminho pra perda controlada sem queimar conversão. Solução SaaS de prateleira chega tarde — e custa caro quando o atacante muda de tática.
Em números
O que muda no scoring de fraude com IA própria.
−0%chargeback em marketplace com modelo híbrido
−0%falsos positivos com features semânticas
<0mslatência mediana de scoring em tempo real
+0%captura de fraude sem aumento de fricção
Sob o capô
Stack que faz scoring em <100ms.
Antifraude em tempo real é problema de latência antes de ser problema de modelo. Stack abaixo prioriza inferência leve, features pré-computadas e audit log assinado em cada decisão.
Modelos
- XGBoost / LightGBMDefault pra scoring real-time (latência <50ms).
- Graph Neural NetworksEm redes de relacionamento e device fingerprint.
- LLM auxiliarEm revisão de caso e geração de explicação humana.
Features
- Feature store em RAM (Redis)Pra leitura sub-ms.
- Velocity featuresJanelas móveis de 1m, 5m, 1h, 24h.
- Device + behavioralFingerprint, sessão, padrão de digitação.
Pipeline
- Kafka + FlinkStream processing em escala.
- gRPC + ProtobufComunicação interna baixa latência.
- HSM + chaves rotacionadasAssinatura de cada decisão.
Compliance
Antifraude com IA — o que o regulador olha.
Antifraude transacional cruza pelo menos 4 frameworks regulatórios. Tratamos cada decisão de bloqueio como ato auditável: payload, modelo, versão, features e justificativa ficam assinados.
BACEN 4.658Política de Segurança Cibernética
Define requisitos pra modelos de detecção em pipeline crítico de IF: PCN, gestão de incidente e classificação de risco antes da implantação.
LGPDDecisão automatizada e direito à revisão
Bloqueio por IA é decisão automatizada — exige direito a revisão humana, justificativa acessível ao titular e DPIA documentado. Implementamos endpoint de contestação por design.
Open FinanceCompartilhamento de dado bancário
Modelos consumindo dado de open finance precisam respeitar consentimento granular, escopo declarado e revogação imediata. Auditoria do consentimento corre em paralelo ao scoring.
Em produção
Resultados em antifraude.
Chargeback · marketplace
Modelo combinando comportamental, grafos de relacionamento e device fingerprint. Chargeback caiu 68% sem aumento proporcional de falsos positivos.
Falsos positivos · banco digital
Refinamento do modelo existente com features semânticas. Falsos positivos caíram 54%, melhorando experiência sem perder cobertura de fraude.
Latência de scoring · adquirente
Pipeline de scoring em tempo real com latência mediana de 80ms. Crítico pra fluxo de pagamento sem impactar checkout.
04 · Método LA AI
Da hipótese à operação.
Cinco passos que evitam pilotos eternos. Cada etapa tem entregáveis, métricas e gates de decisão.
M1
Diagnóstico
Mapa de oportunidades, valor estimado, prontidão de dados.
2–3 sem.M2
Estratégia
Roadmap priorizado, arquitetura de referência, governança.
2 sem.M3
Prova de Valor
POC com critério de produção e métrica de negócio definidos.
4–6 sem.M4
Implantação
Modelo, integrações, segurança, observabilidade e UX.
6–12 sem.M5
Operação Contínua
Evolução, fine-tuning, eval suite, custo por uso, novas features.
RecorrentePerguntas frequentes
Sobre antifraude com IA.
Funciona em PIX em tempo real?
Sim. PIX exige scoring em <300ms na maioria dos casos, e nossas implantações ficam em torno de 80-150ms incluindo enriquecimento.
Vocês competem com Sift, Sardine, ClearSale?
Não diretamente. Trabalhamos com clientes que querem modelo próprio (não dependência de terceiro), seja por regulação, custo ou ownership de dado.
Como auditamos decisões de bloqueio?
Cada decisão tem feature contributions, modelo versionado e payload assinado. Em caso de contestação, é possível reproduzir a decisão exata.
E quando aparece um padrão de fraude novo?
Modelos têm retreinamento periódico + monitoramento de drift. Padrões novos disparam alerta de drift antes de afetar performance materialmente.
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