Neha Narkhede

Apresentamos o Oscilar Agent Hub

Publicado

June 3, 2026

Tempo de leitura:

7 minutos

Neha Narkhede

Conteúdos

Compartilhe este artigo

As equipes de risco estão prestes a ser inundadas com agentes.

Agentes que resumem alertas, elaboram pareceres, ajustam regras, triam ocorrências de sanções, criam processos, explicam decisões de crédito e respondem a perguntas em linguagem natural.

Alguns funcionarão para tarefas isoladas. A maioria não resolverá o problema mais difícil.

Um agente de tarefa única acoplado a um sistema fragmentado continua vendo um contexto fragmentado. Ele pode se mover mais rápido do que o processo que substitui, mas não consegue raciocinar sobre todo o relacionamento com o cliente. Ele não sabe qual fraude foi detectada há alguns minutos, qual alerta de PLD (Prevenção à Lavagem de Dinheiro) foi escalado no mês passado, qual política mudou esta manhã ou por que um analista ignorou a última recomendação.

Ele faz com que um único silo se mova mais rápido. Ele não torna a instituição mais inteligente.

Hoje estamos lançando o Oscilar Agent Hub: uma plataforma de agentes orquestrados para cada decisão de risco.

O Agent Hub reúne mais de 30 agentes especializados em fraude, conformidade de PLD, crédito, integração de clientes, sanções, disputas, análises, criação de processos e explicabilidade em uma memória de risco compartilhada e única. Cada agente lê a partir dela. Cada agente contribui de volta para ela. Cada agente melhora por meio de feedbacks monitorados de analistas.

No ano passado, apresentamos a tese: os agentes mudariam as decisões de risco apenas se pudessem fazer mais do que automatizar tarefas isoladas. Eles precisariam de contexto compartilhado, coordenação e orquestração entre domínios, explicabilidade, loops de feedback automático e supervisão humana integrados desde o início. O Agent Hub é essa tese na prática.

Isso é o que se torna possível quando a base já está estabelecida.

Por que agentes isolados são o próximo problema de fragmentação

A pressão para adotar agentes é real. As equipes de risco precisam agir mais rápido, reduzir intervenções manuais, explicar cada decisão de forma clara e fazer tudo isso sem aumentar a equipe.

A resposta mais fácil é comprar ou criar um agente de cada vez. Um agente de extração de documentos aqui. Um agente de resumo de alertas ali. Cada um deles parece um avanço. Nenhum deles trabalha de forma coordenada ou em uma memória unificada.

É assim que a próxima geração de fragmentação é criada. A primeira onda terá ajudado. A segunda onda começará a questionar por que os agentes de fraude, PLD e crédito ainda não conseguem ver o trabalho uns dos outros, e por que cada agente tem apenas uma visão parcial do risco.

A infraestrutura por trás de tudo

O Agent Hub não poderia ser construído como uma camada isolada. Para gerar impacto real na produção, os agentes precisam de contexto e dados; de uma base real por baixo deles.

Eles precisam de um perfil de risco unificado do cliente: um histórico em tempo real de sinais de identidade, transações, inteligência de dispositivo e rede, padrões de comportamento, casos anteriores, resultados de políticas e decisões de analistas, continuamente atualizado e compartilhado em toda a plataforma.

Eles precisam de decisões integradas entre domínios, para que uma marcação de fraude possa contribuir para um alerta de PLD, uma decisão de integração possa guiar uma decisão de crédito e um caso de sanção possa trazer todo o histórico do cliente para a decisão. Os agentes não devem apenas automatizar. Eles devem orquestrar.

Eles precisam ser treinados nos próprios POPs (Procedimentos Operacionais Padrão) da instituição, para que cada agente tome decisões com base nos procedimentos de risco reais e no apetite de risco daquela organização — e não em um comando genérico que trata todas as instituições da mesma forma. Um agente genérico respondendo a comandos genéricos age rápido, mas perde o que é essencial; um agente ajustado ao manual e aos limites do cliente é o que uma equipe de risco pode realmente colocar em operação.

Eles precisam de um sistema real de avaliação e de um fluxo de feedback, não apenas de um intermediário simples conectado a um LLM. A maioria dos agentes no mercado é apenas um comando e uma chamada de API, sem formas de medir a precisão, identificar falhas ou melhorar com as decisões dos analistas ao longo do tempo.

Eles precisam de explicabilidade integrada ao trabalho, para que decisões, resultados de modelos, ativações de regras e ajustes manuais sejam registrados no momento em que acontecem, e não reconstruídos mais tarde quando um órgão regulador solicitar.

E eles precisam de uma camada de governança: limites de políticas, processos de aprovação, controles de risco de modelos e monitoramento de desvios aplicados antes que as recomendações entrem em operação.

A maioria das soluções com agentes começa pelo agente e tenta conectá-lo à base depois. Nós construímos a base primeiro. O Agent Hub é a camada de orquestração sobre ela.

Gerando impacto com agentes orquestrados

Três pontos diferenciam o Agent Hub de outras abordagens que vimos os clientes explorarem.

Cada agente começa com o mesmo contexto compartilhado. Os agentes de fraude, PLD, crédito e integração não estão tentando adivinhar as respostas com base em dados incompletos. Eles tomam decisões com base na mesma visão em tempo real do cliente, considerando todo o histórico da instituição por trás da recomendação, ajustada aos POPs de risco específicos da empresa.

Cada agente contribui para a mesma memória. Quando o agente de Disputas de Fraude identifica um padrão de contraparte, o agente de Revisão de PLD Nível 1 usa essa informação no próximo alerta. Quando o Gerador de Processos implementa uma mudança de política, o agente de Explicabilidade de Crédito já tem a justificativa pronta. O trabalho flui entre os agentes em vez de recomeçar do zero em cada caso.

Cada otimização segue monitorada. Os agentes auxiliados por humanos permitem uma governança real, de modo que quando um analista confirma ou altera a decisão de um agente, isso se torna um sinal de feedback. E quando um relatório de auditoria é necessário, esses mesmos dados e decisões dos agentes são disponibilizados para auditores internos e externos revisarem em linguagem simples.

Isso é o que a maioria dos produtos de agentes terá dificuldade para copiar em infraestruturas fragmentadas. O fluxo de feedback só funciona se os agentes compartilharem a mesma memória. Caso contrário, trata-se de um ajuste individual e isolado, agente por agente, sem aprendizado compartilhado na instituição.

As pessoas controlam as decisões

O Agent Hub foi criado para dar suporte, não para substituir as pessoas.

Uma marcação de fraude pode bloquear a conta de alguém. Um encaminhamento de PLD pode encerrar uma relação bancária. Uma decisão de reprovação de crédito exige o envio de um aviso formal ao cliente. Essas decisões exigem bom senso, responsabilidade e uma pessoa que possa explicar o resultado a um regulador, a um auditor ou ao cliente na outra ponta. Os agentes reúnem o contexto, identificam sinais, elaboram recomendações, monitoram o desempenho e documentam as justificativas. Os humanos confirmam, ajustam, alteram e se responsabilizam pelo resultado final.

O que muda é a carga de trabalho humana. Um investigador de PLD costumava abrir um alerta, extrair dados de três a cinco sistemas, tentar montar um cenário do contexto por trás daquele alerta, tomar uma decisão, documentar o parecer e seguir em frente. Como mais de 90% dos alertas são falsos positivos, analistas treinados gastavam mais de 30 minutos por alerta confirmando o que provavelmente já sabiam.

O Agent Hub transforma isso em 10 minutos de tomada de decisão, eliminando horas de coleta de contexto. E não é apenas a carga de trabalho humana que diminui. O Agente de Recomendação de Regras monitora KPIs e o desempenho das regras de forma contínua e recomenda proativamente alterações de limites e novas regras para acompanhar as mudanças de risco, permitindo que a instituição se adapte conforme os padrões mudam, em vez de tentar contê-los muito tempo depois.

O que o Agent Hub faz logo no primeiro dia

Desde o primeiro dia, o Agent Hub oferece às equipes de risco novas formas potentes de operação: elas podem alterar políticas usando linguagem natural sem depender de engenharia, recomendar novas regras e limites para otimizar KPIs, investigar alertas em escala e agir sobre casos com todo o contexto já reunido, documentar justificativas no momento em que as decisões ocorrem e muito mais.

Hoje, os agentes da Oscilar estão ajudando equipes de risco a reduzir falsos positivos em 45%, analisar alertas em escala 3 vezes mais rápido e implantar políticas de risco totalmente novas 5 vezes mais rápido, dando às equipes mais capacidade e insights para focar no que fazem de melhor: aplicar o bom senso para entregar os melhores resultados.

Torne as operações de risco mais estratégicas

O Agente Gerador de Processos transforma instruções de política em linguagem natural em processos de risco com controle de versão e governança, sem a necessidade de uma tarefa para a equipe de engenharia. As equipes simplesmente digitam a lógica de risco desejada em linguagem simples ou até fazem o upload de diagramas visuais externos com as políticas existentes, e os agentes cuidam do resto.
O Agente de Recomendação de Regras monitora o desempenho das regras, recomenda novas regras e mudanças de limites, sinaliza regras redundantes e anexa análises de impacto para que o analista coloque as mudanças recomendadas em prática com segurança.
O Agente de Análise de Dados permite que as equipes de risco consultem dados, criem painéis, investiguem tendências e gerem insights sem precisar usar SQL.
O Agente de Geração de Casos de Teste garante a segurança nas alterações antes da implantação em produção, testando novas políticas contra casos complexos.
Crie o seu próprio agente e insira sua própria lógica de IA em qualquer parte de seus processos de risco, sem precisar programar. Chame LLMs, valide dados e automatize análises complexas sem escrever uma única linha de código.

Investigue com contexto completo

Agentes de conformidade para resolver alertas em minutos, não em horas: promovendo revisões de primeira linha dinâmicas e ricas em contexto com agentes para Revisão de PLD Nível 1, Relatórios de Atividades Suspeitas (SAR) e Registro de Transações em Espécie (CTR). Obtenha mais contexto com agentes que filtram em dados de PEPs, Sanções, Mídia Adversa e OSINT, e tome decisões de due diligence de clientes (CDD) mais embasadas com os agentes de KYC e KYB.
O Agente de Disputas de Fraude reúne evidências, analisa contestações e recomenda a próxima ação corporativa.

Documente e defenda a decisão

O Agente de Explicabilidade de Crédito gera justificativas prontas para órgãos reguladores sobre decisões de crédito e mudanças de políticas.
O Agente de Memorando de Crédito gera históricos de decisões estruturados e defensáveis sem complicações, analisando dados de casos, consultas de enriquecimento e resultados de processos para criar um PDF estruturado contendo fatores de risco, justificativa da decisão, fluxo de caixa e insights de negócios.

Mudanças de políticas que antes exigiam um ciclo de engenharia de várias semanas agora podem ser configuradas em minutos e enviadas para governança antes da publicação.

A escolha das empresas pioneiras em tecnologia financeira no mundo

A SoFi usa os Agentes de Processo da Oscilar para implantar novas estratégias de risco de crédito 50% mais rápido, reduzindo o tempo de semanas para dias, com uma melhora de mais de 30% na velocidade das decisões.

"Os Agentes de Processo apoiam a capacidade da SoFi de tomar decisões de risco rápidas e precisas, atendendo às necessidades de nossos membros. Conseguimos lançar e testar novas políticas facilmente e com uma velocidade sem precedentes."

Adam Colclasure

Diretor Sênior de Dados de Risco e Decisões

SoFi

"Por que não desenvolver isso internamente?"

Essa é a pergunta mais óbvia. A maioria das instituições tem equipes de engenharia. Muitas já testaram APIs de LLM. O primeiro protótipo não é o principal motor de complexidade.

O desafio é o ambiente de produção.

Um caso de uso funcional apenas comprova que o modelo funciona uma vez. Um agente pronto para produção precisa monitorar desvios de desempenho, explicar a origem de cada recomendação, destacar o que os humanos modificaram, apontar o que mudou nos dados e garantir que a instituição possa reconstruir e explicar a decisão mais tarde.

Nenhum desses recursos essenciais vem pronto em soluções básicas que servem apenas como uma embalagem simples de APIs de LLM.

Detecção de desvios, estrutura de avaliação, ciclos de feedback, rastreamento de modificações manuais, reconstrução completa de decisões — tudo isso precisa ser construído, gerenciado e mantido. E deixar passar uma entidade sancionada não vira apenas um problema de suporte técnico. Vira um problema de auditoria e regulação.

A manutenção é contínua. Engenheiros mudam de área e o agente que criaram vira uma caixa preta para todos os outros. Cada novo agente que você decide desenvolver significa mais três meses de engenharia, além de outro compromisso operacional permanente. PEP hoje, devida diligência aprofundada daqui a seis meses, KYB depois disso. Na Oscilar, cada novo agente é construído na mesma plataforma e se torna apenas uma mudança de configuração feita por meio de uma interface intuitiva e autônoma.

Prototipar o primeiro agente é fácil. Já o segundo significa que você estará construindo uma plataforma inteira de orquestração de agentes. Nós já construímos isso.

O que muda a partir de agora

As equipes de risco não precisam de uma gama ainda maior de agentes desconectados. Elas precisam de agentes que trabalhem juntos: lendo a partir do mesmo contexto do cliente, colaborando para a mesma memória, melhorando com feedbacks monitorados e apoiando decisões que possam ser assumidas com segurança por humanos.

Isso é o que o Agent Hub oferece: mais de 30 agentes especializados em fraude, PLD, crédito, onboarding, sanções, disputas, processos, análises e explicabilidade, todos operando em cima da base construída exclusivamente para apoiá-los. Implemente agentes especializados a partir da plataforma Oscilar em minutos ou integre o Agent Hub da Oscilar sobre as soluções de risco que você já utiliza.

Mais de 100 instituições confiam na Oscilar para processar dezenas de bilhões de decisões de risco automatizadas por ano, cada uma em menos de 100 milissegundos. Hoje, trazemos para suas equipes a camada de agentes orquestrados que faz o que agentes isolados não conseguem: tornar toda a instituição mais inteligente, e não apenas mais rápida.

Saiba mais sobre o Agent Hub →