Como a FlowCredi reduz a análise de documentos de crédito de uma hora para um minuto com Amazon Bedrock AgentCore

Por Daniel Abib, arquiteto especialista sênior de soluções na AWS.

A FlowCredi é uma fintech brasileira fundada em 2024 com uma missão clara: democratizar o acesso ao crédito saudável no Brasil. A empresa é uma plataforma multibanco de home equity, o crédito com garantia imobiliária, e trabalha para levar esse produto, ainda pouco conhecido no país, a canais não tradicionais como educação, saúde, franquias, reforma e mercado imobiliário. É o que os fundadores chamam de Embedded Home Equity. Para isso, a FlowCredi automatiza a análise de documentos de crédito com o Amazon Bedrock AgentCore.

Os sócios Bruno Gama (CEO) e Felipe Fleury (CTO) não são estreantes nesse mercado. Antes da FlowCredi, construíram a CrediHome, uma fintech de crédito imobiliário que digitalizou e integrou o processo com os principais bancos, tornou-se referência de mercado e foi adquirida pela Loft em 2021. Essa bagagem moldou uma convicção que atravessa a nova empresa: usar arquiteturas serverless e enxutas para focar no negócio, não na infraestrutura.

Esta publicação explica como a FlowCredi usa o Amazon Bedrock e o Amazon Bedrock AgentCore, com base em uma arquitetura orientada a eventos e serverless, para automatizar a etapa mais crítica da jornada de crédito: a análise de documentos. Substituindo um trabalho manual de 30 minutos a 1 hora, por processo em uma esteira que analisa cada documento em dezenas de segundos, sem precisar de uma equipe de infraestrutura.

O desafio: tornar o crédito bom tão simples quanto o crédito ruim

O Brasil tem um problema estrutural de endividamento. Segundo a Pesquisa de Endividamento e Inadimplência do Consumidor (PEIC), da CNC, cerca de 82% das famílias brasileiras estão endividadas (julho de 2026), e o problema não é apenas o volume, mas a qualidade dessa dívida. Dois terços da carteira de crédito do país são de curto prazo, em linhas como cheque especial, rotativo de cartão e crédito pessoal, com taxas que frequentemente chegam a três dígitos ao ano.

Do outro lado existe uma alternativa muito mais saudável: o home equity, o crédito com garantia imobiliária, com prazos de até 20 anos e taxas na casa dos 16% a 23% ao ano. Ainda assim, esse mercado representa uma fração mínima do crédito à pessoa física no Brasil, na ordem de poucos bilhões de reais, contra uma carteira de curto prazo de centenas de bilhões. Para Bruno, a oportunidade é histórica:

“Mais da metade da população endividada tem imóveis que poderiam ser usados como garantia para uma troca de dívida muito mais barata. Quando você usa o home equity para quitar essas dívidas, a gente vê reduções de até 85% a 90% nas parcelas. É a mesma transformação que o crédito imobiliário viveu nos últimos 20 anos, e ela está começando a acontecer no home equity agora.”

O obstáculo é que o crédito bom é difícil de tomar. As linhas ruins são péssimas do ponto de vista financeiro, mas imbatíveis em experiência: o cliente contrata um cheque especial ou um rotativo com um clique. Já o home equity é um produto colateralizado e complexo, exige analisar não só o crédito da pessoa, mas o valor do imóvel e a diligência jurídica da garantia.

O gargalo se materializa na documentação. Como resume Felipe Fleury, o crédito imobiliário “nasceu dentro do departamento jurídico dos bancos”, o que resultou em dezenas de tipos de documentos, matrícula do imóvel, CNH, RG, holerite, extrato bancário, IPTU, e regras encadeadas: uma certidão que depende de uma ata, que depende de um contrato, que depende de outra ata anterior. Antes da automação, cada consultor gastava de 30 minutos a 1 hora para organizar os documentos de um único processo: recebia por e-mail, abria arquivo por arquivo, convertia para PDF, reduzia para caber no limite dos bancos e conferia manualmente se cada dado batia. E, ao errar ou faltar um documento, o cliente só descobria dias depois, no retorno do banco.

O desafio da FlowCredi, portanto, é transformar o crédito barato em algo simples, acelerar a análise documental, dar retorno imediato ao cliente e sustentar a expansão por múltiplos canais e marketplaces, tudo isso com uma equipe pequena e um custo sob rígido controle.

A solução: agentes de IA em uma arquitetura serverless orientada a eventos

A FlowCredi construiu sua plataforma inteiramente com base em uma arquitetura serverless e orientada a eventos (event-driven). Cada documento enviado por um cliente ou parceiro dispara um evento que aciona a esteira de processamento, sem servidores para gerenciar e com custo proporcional ao uso.

O ponto de partida é um repositório de documentos apoiado no Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), com uma API acoplada ao bucket. Quando um arquivo é enviado, por formulário, pelo white label que a empresa disponibiliza aos parceiros ou pelo portal do parceiro, o upload no Amazon S3 emite um evento no Amazon EventBridge que aciona a esteira, processada por funções AWS Lambda, com estado persistido no Amazon DynamoDB. Esse padrão, Lambda em Node.js com persistência em DynamoDB, cobre a quase totalidade dos casos de uso da plataforma.

Sobre essa base, a empresa desenvolveu sua esteira de análise documental, que classifica o tipo de cada arquivo, organiza o dossiê em uma estrutura lógica e valida se o conteúdo confere com o imóvel e com os participantes do processo. O reconhecimento óptico de caracteres (OCR) fica a cargo do Amazon Textract, e as etapas de classificação, validação e organização são executadas por agentes no Amazon Bedrock AgentCore. Ao final, a esteira prepara os arquivos no formato exato que cada banco espera, inclusive montando pastas e, quando o banco ainda não é digitalizado, o pacote a ser enviado por e-mail. Um fast-path determinístico, com heurísticas por família de documento, resolve parte dos casos antes mesmo de acionar o modelo.

Para a camada de IA generativa, a FlowCredi adotou o Amazon Bedrock, que dá acesso a diversos modelos de linguagem por uma única API gerenciada. Os agentes de análise documental rodam utilizando o modelo Amazon Nova 2 Lite. O Amazon Bedrock é usado também em etapas do início do processo, por exemplo, para tratar informações de leads que chegam incompletas ou “quebradas” de diferentes canais. A jornada até aqui foi incremental: a equipe começou com chamadas diretas a APIs de LLMs de terceiros, passou a estudar o Amazon Bedrock e chegou ao Amazon Bedrock AgentCore para orquestrar seus agentes.

Foi a combinação entre serverless e AgentCore que fez a arquitetura fechar, na visão do CTO:

“O AgentCore é agnóstico ao provedor de modelo. A gente consegue trocar de LLM, testar modelos diferentes, usar um modelo mais especializado numa etapa e reduzir o modelo quando não precisa de tanto, tudo com praticamente uma API única. Ele fez a junção natural com o serverless, que é a forma como a gente já trabalha.”

Um aprendizado importante veio da experiência com o público que opera a ferramenta. Boa parte da equipe é forte em negócio, mas não em infraestrutura. Por isso a FlowCredi encapsula cada agente como uma “caixa fechada” para o desenvolvedor: um projeto padronizado, com o prompt em Markdown e deploy automático, em que a pessoa só precisa ajustar a regra de negócio e testar no console.

A esteira em produção, no ar desde junho de 2026, é orquestrada por AWS Step Functions, e um princípio de desenho atravessa toda a arquitetura: nenhuma função Lambda fica bloqueada esperando o agente. As Lambdas apenas preparam o payload e persistem o resultado, enquanto o Amazon Bedrock AgentCore e o Amazon Textract trabalham de forma assíncrona, o que mantém o custo de computação proporcional ao trabalho útil. Essa abordagem segue os padrões assíncronos para chamar agentes do Amazon Bedrock AgentCore em pipelines serverless. Em paralelo, a empresa desenvolve uma segunda versão da esteira que troca o Step Functions por uma função Lambda durável, buscando mais simplicidade de código; o desafio dessa evolução é preservar, para quem não é técnico, a mesma visibilidade de “qual etapa falhou” que o fluxo visual do Step Functions oferecia.

Por que serverless: foco no negócio e custo sob controle

A decisão pelo serverless é anterior à FlowCredi e virou tese da dupla. Ao adotar serviços gerenciados como o AWS Lambda, a equipe não precisa cuidar de atualização de sistema operacional, de escalabilidade manual nem de deploy complexo, e pode direcionar quase toda a energia ao produto. Felipe reconhece o trade-off de forma direta:

“Existe um lock-in, sim, e a gente conversou isso com os investidores. Mas eu prefiro esse caminho a construir uma estrutura toda para ser agnóstica e nunca colocar o serviço no ar. Na empresa anterior, a gente rodava com mais de 500 funções Lambda por ambiente sem uma equipe de infraestrutura, com um custo que era uma fração do que seria de outra forma.”

Essa disciplina de custo tem um efeito colateral estratégico para uma startup: eficiência de capital. Manter uma operação enxuta e barata é um argumento concreto perante investidores, mercado e candidatos, mostra que a empresa entrega e escala sem “estourar o teto” de infraestrutura.

Figura 1 – Arquitetura de análise documental orientada a eventos da FlowCredi na AWS

Resultados

Com a esteira em produção, a FlowCredi já observa ganhos concretos na etapa que mais “mexe o ponteiro” do negócio:

• De 30 minutos a 1 hora de trabalho manual por processo a uma esteira automática. Antes, o consultor gastava de 30 minutos a 1 hora para classificar, organizar e validar o dossiê de um processo, em média quase 9 arquivos. Hoje ele arrasta os arquivos para a área de upload e a esteira processa cada documento em dezenas de segundos, devolvendo tudo analisado, extraído e categorizado, pronto para download ou envio ao banco em um clique.
• Próximo a 4.000 arquivos analisados, com 98% das execuções concluídas com sucesso e nenhum timeout, entre 24 de junho e 27 de agosto de 2026 (média de ~8,7 arquivos por processo).
• De 215 a 620 horas de trabalho humano economizadas no período, o equivalente a 1 a 4 meses de um consultor em tempo integral.
• Custo da ordem de poucos centavos de dólar por documento, na faixa de US$ 0,03 a US$ 0,04, reforçando a tese de eficiência de capital da empresa.
• Confiabilidade da arquitetura serverless. Segundo o CTO, a plataforma completa (não apenas a nova solução de análise de documentos aqui descrita) opera sem incidentes relevantes desde 2024, ano em que a empresa foi fundada sobre essa arquitetura serverless; quando houve indisponibilidade, a causa esteve mais na internet do que na solução, que “estava sempre no ar”.
• Demanda espontânea dos clientes. Mesmo sem divulgação, alguns clientes finais passaram a enviar seus próprios documentos por uma funcionalidade ainda “escondida” no white label, um indicador inicial de que a experiência simplificada estimula o autosserviço.

A empresa é transparente quanto ao que ainda está calibrando: a acurácia da extração documental, distinta da taxa de execução acima, gira em torno de 80% e deve subir com ajustes já em andamento no ponto exato do fluxo em que o AgentCore é acionado. O maior ganho, porém, ainda está por ser capturado. O retorno imediato ao cliente sobre documentos faltantes ou incorretos, que hoje depende do banco e leva pelo menos um dia:

“Quando a gente conseguir dizer na hora ao cliente ‘faltou o RG’ ou ‘essa matrícula não é a correta’, a economia vai ser muito maior do que uma hora. Hoje o cliente leva dias juntando documento e ainda espera o retorno do banco. Encurtar isso é o grande destravamento do negócio.” — Felipe Fleury, CTO da FlowCredi

Próximos passos

O roadmap da FlowCredi segue uma lógica pragmática, priorizando, com base na curva de Pareto, a maior dor do consultor de cada vez. Entre as iniciativas em andamento estão:

• Agente conversacional com o cliente: um agente que cruza o checklist do banco com o resultado da análise documental e explica ao cliente, em linguagem simples, o que está pendente ou incorreto. Esta é a etapa natural depois da análise de documentos.
• AVMs (modelos de avaliação automatizada): para estimar o valor do imóvel e da garantia.
• Defesa de crédito e de garantia: agentes que montam a argumentação para reverter uma negativa do banco ou sustentar a avaliação do imóvel.
• Modelos menores e especializados (SLMs) e heurísticas: usar o Amazon SageMaker e modelos mais enxutos onde não é necessário um LLM completo, otimizando custo e latência, reforçando a máxima da casa de que “nem tudo precisa ser LLM”.
• Migração completa para o modelo de execução durável: levar as fases de classificação, validação e organização para runtimes dedicados do AgentCore, no mesmo padrão já adotado na etapa de OCR.
• Teste A/B de OCR (Amazon Textract × Amazon Nova): medir custo, latência e qualidade por família de documento para escolher a melhor estratégia de extração.
• Governança de custos: habilitar tags de alocação de custo para fechar o custo unitário por fase da esteira e por linha de negócio.
• Novos produtos colateralizados: além do home equity, a empresa testa o crédito imobiliário tradicional e o auto equity (crédito com garantia de veículo).

A parceria com a AWS

A FlowCredi conta com um relacionamento próximo com a AWS desde o início, com apoio consultivo e créditos do programa AWS Activate. Para Felipe, os créditos foram decisivos para experimentar tecnologias novas, como o Amazon Bedrock AgentCore e o modo durável, sem consumir o capital de investimento da empresa nessa fase de maturação, dando confiança para “pular de cabeça” na arquitetura que a equipe acredita ser o caminho. O AWS Activate oferece créditos em nuvem, treinamento e suporte técnico a empresas em estágio inicial, que podem se inscrever no programa.

Conclusão

A FlowCredi demonstra como startups brasileiras podem usar serviços gerenciados de IA generativa na AWS para resolver problemas reais de negócio com velocidade e escala. Ao combinar o Amazon Bedrock e o Amazon Bedrock AgentCore com uma arquitetura serverless e orientada a eventos com AWS Lambda, Amazon S3 e Amazon DynamoDB, a empresa transformou a análise documental de um trabalho manual de até uma hora por processo em uma operação praticamente instantânea, mantendo a equipe enxuta e o custo sob controle.

Ao encurtar a jornada do crédito com garantia imobiliária, a FlowCredi ataca uma barreira concreta de adoção e avança em sua missão de democratizar o crédito saudável no Brasil. Empresas com desafios semelhantes podem entrar em contato com seu representante AWS ou visitar o site do Amazon Bedrock.

Autor

Daniel Abib é Arquiteto de Soluções Sênior e Especialista em Amazon Bedrock na AWS, com mais de 25 anos trabalhando com gerenciamento de projetos, arquiteturas de soluções escaláveis, desenvolvimento de sistemas e CI/CD, microsserviços, arquitetura Serverless & Containers e especialização em Machine Learning. Ele trabalha apoiando Startups, ajudando-os em sua jornada para a nuvem.