Apresentamos o Oscilar Agent Hub

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 único agente de tarefa isolada acoplado a um sistema fragmentado ainda enxerga 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, o que a prevenção à lavagem de dinheiro (AML) escalou no mês passado, qual política mudou esta manhã ou por que um analista ignorou a última recomendação.

Ele faz com que uma área isolada se mova mais rápido. Mas não torna a instituição mais inteligente.

Hoje, estamos lançando o Oscilar Agent Hub: uma plataforma de agentes orquestrados para todas as decisões de risco.

O Agent Hub reúne mais de 30 agentes especializados em fraude, conformidade de AML, crédito, integração de clientes (onboarding), sanções, disputas, análises, criação de processos e explicabilidade em uma única memória de risco compartilhada. Cada agente extrai informações dela. Cada agente contribui de volta para ela. Cada agente melhora por meio de feedbacks monitorados dos analistas.

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

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

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 por vez. Um agente de análise de documentos aqui. Um agente de resumo de alertas ali. Cada um deles parece um avanço. Nenhum deles trabalha de forma coordenada ou compartilha de 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, de AML e de crédito ainda não conseguem ver o trabalho uns dos outros, e por que cada agente enxerga apenas uma visão parcial do risco.

A base estrutural

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

Eles precisam de um perfil unificado de risco do cliente: um registro em tempo real de sinais de identidade, histórico de 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 uma tomada de decisão entre domínios, para que um sinal de fraude possa contribuir para um alerta de AML, uma decisão de onboarding possa orientar uma decisão de crédito e um alerta 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 com os próprios POPs (Procedimentos Operacionais Padrão) da instituição, para que cada agente tome decisões com base nas normas e no apetite de risco reais da organização — e não com base em instrução genérica que trata todos os clientes da mesma forma. Um agente genérico respondendo a perguntas genéricas age rápido, mas perde os detalhes cruciais; um agente ajustado às políticas e limites específicos do cliente é aquele que uma equipe de risco pode realmente colocar em operação.

Eles precisam de uma estrutura de avaliação e de um ciclo de feedback reais, e não apenas de uma camada superficial sobre um modelo de linguagem (LLM). A maioria dos agentes do mercado se resume a uma pergunta e uma chamada de API, sem formas de medir a precisão, evitar falhas ou aprender 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 intervenções manuais sejam registrados no momento em que ocorrem, eliminando a necessidade de reconstruir o histórico 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 vieses 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 que fica sobre ela.

Gerando impacto com agentes orquestrados 

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

Todos os agentes começam com o mesmo contexto compartilhado. Os agentes de fraude, de AML, de crédito e de onboarding não trabalham com palpites baseados em informações parciais. Eles decidem a partir da mesma visão em tempo real do cliente, com todo o histórico da instituição embasando a recomendação, de acordo com as normas de risco específicas do negócio.

Todos os agentes contribuem para a mesma memória. Quando o agente de Disputas de Fraude identifica um padrão suspeito, a Revisão de L1 de AML aproveita essa informação no alerta seguinte. 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 a cada caso.

Cada melhoria permanece monitorada. Os agentes auxiliados por humanos permitem uma governança autêntica, de modo que, quando um analista confirma ou altera a solução de um agente, isso se torna um sinal de aprendizado. E quando um relatório de auditoria é exigido, essas mesmas informações e decisões dos agentes são disponibilizadas em linguagem clara para revisão de auditores internos e externos.

Isso é o que a maioria dos produtos de agentes terá dificuldade para copiar em cima de estruturas fragmentadas. 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 aprendizado compartilhado em toda a instituição.

Os humanos controlam a decisão

O Agent Hub foi criado para potencializar o trabalho, não para substituir as pessoas.

Uma suspeita de fraude pode bloquear a conta de alguém. Um caso escalado de AML pode encerrar uma relação bancária. Uma recusa de crédito exige o envio de uma notificação ao cliente. Essas decisões exigem bom senso, responsabilidade e uma pessoa que possa explicar o resultado a um regulador, a um auditor ou ao próprio cliente. Os agentes reúnem o contexto, identificam os sinais, preparam as recomendações, monitoram o desempenho e documentam as justificativas. Os humanos confirmam, ajustam, alteram e se responsabilizam pelo resultado final.

O que muda é o volume de trabalho humano. Antigamente, um investigador de AML abria um alerta, extraía dados de três a cinco sistemas, tentava entender o contexto por trás do alerta, tomava uma decisão, documentava o parecer e passava para o próximo caso. Como mais de 90% dos alertas são falsos positivos, analistas treinados gastavam mais de 30 minutos por alerta apenas para confirmar 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 o esforço humano que diminui. O Agente de Recomendação de Regras acompanha os KPIs e o desempenho das regras de forma contínua, sugerindo proativamente ajustes nos limites e novas regras para acompanhar as mudanças de risco. Assim, a instituição se adapta no momento em que os padrões mudam, em vez de tentar reagir tardiamente.

O que o Agent Hub faz desde o primeiro dia

Desde o início, o Agent Hub oferece às equipes de risco novas formas potentes de operação: alterar políticas usando linguagem natural sem depender da equipe de desenvolvimento, sugerir novas regras e limites para otimizar KPIs, analisar alertas em escala com todo o contexto já reunido, documentar as justificativas dinamicamente 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 novas políticas de risco 5 vezes mais rápido. Isso dá às equipes a capacidade e a clareza necessárias para focar no que fazem de melhor: analisar cada situação para entregar 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 estruturados e monitorados, sem a necessidade de abrir chamados de TI. As equipes simplesmente escrevem a lógica de risco em linguagem simples ou até fazem o envio de diagramas visuais que esboçam as políticas existentes, e os agentes cuidam do resto.

• O Agente de Recomendação de Regras acompanha o desempenho das regras, sugere novas regras e alterações de limites, sinaliza regras duplicadas e apresenta análises de impacto para que o analista implemente as mudanças sugeridas com total segurança.

• O Agente de Análise permite que as equipes de risco consultem dados, criem painéis, investiguem tendências e gerem relatórios detalhados sem precisar de SQL.

• O Agente de Geração de Casos de Teste oferece segurança antes das implementações, testando novas políticas contra casos complexos e atípicos. 

• Crie o seu próprio agente e insira sua própria lógica de IA em qualquer parte de seus processos de risco, sem precisar digitar código. Acione 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: proporcionando uma análise inicial ágil e rica em contexto com agentes para Revisão de L1 de AML, Relatórios de Atividades Suspeitas (SAR) e Registro de Transações em Espécie (CTR). Reúna mais contexto com agentes que fazem pesquisas em PEPs (Pessoas Politicamente Expostas), Sanções, Mídia Adversa e OSINT (Inteligência de Fontes Abertas), e tome decisões mais seguras de Conheça seu Cliente (KYC) e Conheça sua Empresa (KYB) com os agentes de KYC e KYB.  

• O Agente de Disputas de Fraude reúne evidências, analisa as contestações recebidas e recomenda a próxima ação recomendada.
  
  

Documente e justifique cada decisão

• O Agente de Explicabilidade de Crédito elabora justificativas prontas para órgãos reguladores a respeito de decisões de crédito e mudanças de políticas.

• O Agente de Memorando de Crédito gera justificativas sólidas de forma prática, analisando dados dos casos, buscas adicionais e resultados dos processos para estruturar um documento PDF detalhado com os fatores de risco, as justificativas das decisões, o fluxo de caixa e a situação do negócio.

Mudanças de política que antes demoravam semanas de desenvolvimento técnico agora podem ser configuradas em minutos e direcionadas pela governança antes de entrarem em vigor.

A escolha das empresas financeiras mais inovadoras 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 com facilidade e nos adaptar com rapidez recorde" — Adam Colclasure, Diretor Sênior de Dados de Risco e Tomada de Decisão na SoFi

"Por que não desenvolver isso internamente?"

Essa é uma pergunta natural. A maior parte das instituições conta com equipes de engenharia de software. Muitas já testaram APIs de LLM. Criar o primeiro protótipo não é a parte difícil.

O desafio é o ambiente de produção.

Um projeto piloto de testes prova apenas que o modelo consegue realizar a tarefa uma vez. Um agente pronto para produção deve monitorar variações de desempenho, justificar a origem de cada recomendação, detalhar o que foi alterado manualmente por humanos, apontar mudanças nos dados e garantir que a instituição consiga reconstruir e explicar a decisão mais tarde.

Nenhuma dessas funcionalidades estruturais vem de fábrica em agentes que são apenas conexões simples com LLMs.

Detecção de oscilações, estruturas de avaliação, ciclos de feedback, controle de intervenções manuais, reconstituição completa de decisões — tudo isso precisa ser desenvolvido, mantido e gerenciado. E uma falha na triagem de uma entidade com sanções não vira apenas uma tarefa pendente na TI. Vira uma autuação de órgãos reguladores.

A manutenção é constante. Os engenheiros mudam de projeto ou empresa, e o agente que eles criaram vira uma caixa-preta para o restante da equipe. Cada novo agente desenvolvido do zero representa mais três meses de engenharia, além de um compromisso operacional permanente. PEP hoje, devida diligência aprofundada (EDD) em seis meses, KYB depois. Na Oscilar, cada novo agente é integrado à mesma plataforma e se torna apenas uma alteração de configuração por meio de uma interface intuitiva.

O primeiro agente é fácil de prototipar. O segundo significa que você está construindo toda uma plataforma de orquestração de agentes. Nós já construímos essa plataforma para você.

O que muda agora

As equipes de risco não precisam de uma coleção maior de agentes desconectados. Elas precisam de agentes que trabalhem juntos: partindo do mesmo contexto do cliente, colaborando com a mesma memória compartilhada, melhorando com avaliações coordenadas e respaldando decisões que as pessoas possam assumir com segurança.

Isso é o que o Agent Hub oferece: mais de 30 agentes especializados em fraude, AML, crédito, onboarding, sanções, disputas, processos, análises e explicabilidade, todos operando sobre a base que foi construída exatamente para apoiá-los. Implemente agentes especializados a partir da plataforma Oscilar em minutos ou integre o Agent Hub da Oscilar sobre as suas ferramentas de risco atuais.

Mais de 100 instituições confiam na Oscilar para processar dezenas de bilhões de decisões automatizadas de risco por ano, cada uma em menos de 100 milissegundos. Hoje, estamos entregando a essas 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.

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