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Neha Narkhede

Apresentamos o Oscilar Agent Hub

Publicado

June 3, 2026

Tempo de leitura:

7 minutos

Neha Narkhede

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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 complexo.

Um agente de tarefa única acoplado a um sistema fragmentado ainda vê um contexto fragmentado. Ele pode agir mais rápido do que o processo que substitui, mas não consegue raciocinar sobre todo o histórico de relacionamento com o cliente. Ele não sabe qual fraude foi detectada há alguns minutos, o que o time de PLD encaminhou no mês passado, qual política mudou esta manhã ou por que um analista ignorou a última recomendação.

Ele faz com que uma área isolada trabalhe mais rápido. Mas 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 única. Todos os agentes consultam esses dados. Todos os agentes contribuem de volta para ela. Todos os agentes melhoram por meio do feedback supervisionado dos analistas.

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

É isso 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 análise de documentos aqui. Um agente de resumo de alertas ali. Cada um deles parece um progresso. Mas nenhum deles se coordena ou trabalha com uma memória unificada.

É assim que se cria a próxima geração de fragmentação. 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 vê apenas uma visão parcial do risco.

A base por trás

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

Eles precisam de um perfil de risco unificado do cliente: um histórico atualizado em tempo real de sinais de identidade, histórico de transações, dados 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 áreas, para que um sinal de fraude possa alimentar um alerta de PLD, uma decisão de onboarding possa orientar uma decisão de crédito e um alerta de sanção traga todo o histórico do cliente para a decisão. Os agentes não devem apenas automatizar. Eles devem orquestrar.

Eles precisam ser treinados nos procedimentos operacionais padrão da própria instituição, para que cada agente tome decisões com base nas normas reais de risco e apetite de risco da empresa — e não em comandos genéricos que tratam todas as instituições da mesma forma. Um agente genérico que responde a comandos genéricos age rápido, mas perde o que realmente importa; já 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 uma estrutura real de avaliação e ciclo de feedback, e não de apenas uma interface simples para um modelo de linguagem (LLM). A maioria dos agentes no mercado é apenas um comando de texto e uma chamada de API, sem forma de medir a precisão, identificar erros de versão ou evoluir a partir das decisões dos analistas ao longo do tempo.

Eles precisam de explicabilidade nativa no trabalho, para que decisões, resultados de modelos, ativações de regras e intervenções 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 vigor.

A maioria das soluções de agentes começa pelo agente e tenta conectá-lo à infraestrutura básica mais tarde. 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 nossos clientes explorarem.

Cada agente começa com o mesmo contexto compartilhado. Os agentes de fraude, PLD, crédito e onboarding não trabalham com suposições a partir de informações parciais. Eles decidem com base na mesma visão em tempo real do cliente, com todo o histórico da instituição fundamentando a recomendação, adaptada aos procedimentos internos de risco da empresa.

Cada agente contribui para a mesma memória. Quando o agente de Disputas de Fraude identifica um padrão suspeito, o de Revisão de PLD L1 o utiliza 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.

Toda melhoria permanece sob governança. Os agentes assistidos 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 ficam disponíveis em linguagem simples para revisão por auditores internos e externos.

Isso é o que a maioria dos produtos de agentes terá dificuldade para replicar em uma infraestrutura fragmentada. O ciclo de feedback só funciona se os agentes compartilharem a mesma memória. Caso contrário, trata-se de um ajuste isolado, agente por agente, sem nenhum aprendizado compartilhado na instituição.

As pessoas controlam a decisão

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

Uma suspeita de fraude pode bloquear a conta de alguém. Um alerta de PLD pode encerrar uma relação bancária. Uma recusa de crédito exige o envio de uma justificativa ao cliente. Essas decisões exigem julgamento, responsabilidade e uma pessoa que possa explicar o resultado a um órgão regulador, a um auditor ou ao cliente na outra ponta. Os agentes coletam o contexto, identificam sinais, elaboram recomendações, monitoram o desempenho e documentam as justificativas. As pessoas confirmam, ajustam, alteram e se responsabilizam pelo resultado.

O que muda é a carga de trabalho humana. Um analista de PLD costumava abrir um alerta, extrair dados de três a cinco sistemas diferentes, tentar entender o contexto do alerta, tomar uma decisão, registrar a conclusão e seguir em frente. Como mais de 90% dos alertas são falsos positivos, analistas treinados passavam mais de 30 minutos por alerta apenas confirmando o que provavelmente já sabiam.

O Agent Hub transforma isso em 10 minutos de análise crítica, eliminando horas de coleta de dados. 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, recomendando preventivamente ajustes e novas regras para acompanhar os riscos dinâmicos, fazendo com que a instituição se adapte à medida que os padrões mudam, em vez de reagir tarde demais.

O que o Agent Hub faz desde o primeiro dia

Desde o primeiro dia, o Agent Hub oferece às equipes de risco novas formas de operação: elas podem alterar políticas usando linguagem natural sem depender de desenvolvedores, sugerir novas regras e limites para otimizar KPIs, analisar alertas em escala e agir sobre casos com todo o contexto já reunido, documentar a justificativa conforme as decisões acontecem e muito mais.

Hoje, os agentes da Oscilar ajudam as equipes de risco a reduzir os falsos positivos em 45%, analisar alertas em escala 3 vezes mais rápido e implementar políticas de risco totalmente novas 5 vezes mais rápido, dando às equipes o suporte necessário para focar no que fazem de melhor: aplicar seu julgamento para obter os melhores resultados.

Torne as operações de risco mais estratégicas

O Agente Gerador de Processos transforma instruções de políticas em linguagem natural em processos de risco auditáveis e com controle de versão, sem precisar abrir chamados de TI. As equipes simplesmente digitam a lógica de risco desejada em linguagem simples ou até fazem o upload de diagramas visuais de políticas existentes, e os agentes cuidam do resto.
O Agente de Recomendação de Regras monitora o desempenho das regras, sugere novas regras e ajustes de limites, sinaliza regras redundantes e anexa análises de impacto para que o analista possa aplicar as mudanças recomendadas com total segurança.
O Agente de Análise de Dados permite que as equipes de risco consultem dados, gerem painéis, investiguem tendências e gerem relatórios de análise sem precisar de SQL.
O Agente de Geração de Casos de Teste garante a segurança nas alterações antes da publicação, testando as novas políticas contra casos complexos e limites de sistema.
Crie seu próprio agente e adicione sua própria lógica de IA em qualquer lugar 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 horas: proporcionando uma análise de primeira linha ágil e rica em contexto com agentes de Revisão de PLD L1, Relatórios de Atividades Suspeitas (SAR) e Comunicação de Transações em Espécie (CTR). Obtenha mais contexto com agentes que fazem buscas em listas de PEPs, Sanções, Mídia Adversa e fontes abertas (OSINT), e tome decisões de KYC e KYB mais seguras com os agentes de KYC e KYB.
O Agente de Disputas de Fraude reúne evidências, analisa as contestações e recomenda a próxima ação.

Documente e fundamente as decisões

O Agente de Explicabilidade de Crédito gera justificativas prontas para auditoria e órgãos reguladores sobre decisões de crédito e mudanças de políticas.
O Agente de Pareceres de Crédito cria históricos de decisão fundamentados sem complicação, analisando dados dos casos, consultas externas e resultados de processos para gerar um PDF estruturado com fatores de risco, justificativa da decisão, fluxo de caixa e análises do negócio.

Mudanças de política que antes exigiam semanas de desenvolvimento agora podem ser configuradas em minutos e enviadas para governança antes da publicação.

Aprovado pelas principais empresas financeiras do mundo

A SoFi utiliza os Agentes de Processo da Oscilar para implementar novas estratégias de risco de crédito 50% mais rápido, reduzindo o tempo de semanas para dias, com uma melhoria de mais de 30% na velocidade de decisão.

"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, adaptando-nos com uma velocidade sem precedentes."

Adam Colclasure

Diretor Sênior de Dados de Risco e Decisões

SoFi

"Por que não construir isso nós mesmos?"

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

O desafio é colocar em produção.

Uma prova de conceito bem-sucedida apenas mostra que o modelo funciona uma vez. Um agente pronto para produção precisa detectar perdas de desempenho, explicar a origem de cada recomendação, detalhar o que os analistas alteraram, sinalizar o que mudou nos dados e garantir que a instituição possa reconstruir e justificar a decisão mais tarde.

Nenhuma dessas capacidades essenciais vem pronta nesses agentes que são apenas uma interface simples de LLM.

A detecção de desvios de modelo, uma estrutura de avaliação, um ciclo de feedback, o registro de intervenções manuais, a reconstrução completa das decisões — tudo isso precisa ser construído, gerenciado e mantido. E um nome sob sanção que passou despercebido não vira uma tarefa no Jira. Vira um apontamento de auditoria.

A manutenção é contínua. Os desenvolvedores mudam de projeto e o agente que criaram vira uma caixa preta para o resto da equipe. Cada novo agente desenvolvido internamente significa mais três meses de engenharia, além de mais um compromisso operacional permanente. PEP hoje, Diligência Avançada em seis meses, KYB depois disso. Na Oscilar, cada novo agente é construído na mesma plataforma e se torna apenas uma mudança de configuração em uma interface amigável.

O primeiro agente é fácil de criar. O segundo significa que você estará desenvolvendo uma plataforma inteira de orquestração de agentes. Nós já construímos isso.

O que muda agora

As equipes de risco não precisam de uma coleção maior de agentes desconectados. Elas precisam de agentes que trabalhem juntos: compartilhando o mesmo contexto de cliente, alimentando a mesma memória, melhorando com feedbacks controlados e apoiando decisões que as pessoas possam assumir com segurança.

É isso que o Agent Hub oferece: mais de 30 agentes especializados em fraude, PLD, crédito, integração de clientes, sanções, disputas, processos, análises e explicabilidade, todos operando na base construída para apoiá-los. Implemente agentes especializados a partir da plataforma Oscilar em minutos, ou integre o Agent Hub da Oscilar sobre suas soluções de risco atuais.

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

Saiba mais sobre o Agent Hub →