Inter amplia em 108% a investigação de crimes financeiros com Amazon Bedrock

O Inter é uma empresa do setor financeiro brasileiro. Sua trajetória começou em 1994, com a fundação da Intermedium Financeira. Em 2008, a instituição tornou-se um banco múltiplo e, em 2015, lançou a primeira conta 100% digital e gratuita do Brasil. Posteriormente, foi o primeiro banco digital no país a abrir capital. Em 2018, o Inter foi um dos primeiros bancos da América Latina a operar 100% de suas operações na nuvem da AWS. Atualmente, com mais de 38 milhões de clientes, o Inter segue ampliando o uso de serviços em nuvem para enfrentar os desafios do seu contínuo crescimento.

Um dos mais recentes é a investigação de potenciais casos de lavagem de dinheiro, um processo até pouco tempo realizado manualmente e que foi se tornando mais e mais complexo à medida em que crescia a base de clientes e o volume de transações. Este tipo de investigação tomava tempo dos analistas, principalmente quando se tratava de falsos positivos e de realizar tarefas repetitivas, o que acabou se tornando um gargalo.

O coordenador de modelagem do Inter, Pedro Gomide, lembra que eliminar os atrasos causados ali era um dos objetivos de sua área. “Esse processo é fiscalizado e por isso precisávamos dar vazão para estes casos com a assertividade necessária”, conta. Para isso, em 2023 o Inter começou a automatizar partes do processo, adotando novos modelos. A mudança trouxe ganhos de desempenho, ampliando o volume de detecções, mas gerou um novo gargalo, agora na análise de lavagem de dinheiro.

Para agilizar esta última etapa, a equipe de modelagem, em conjunto com o time de engenharia de dados da AWS, iniciou o desenvolvimento de uma estrutura que utilizasse inteligência artificial generativa para a produção de pré-relatórios, que seriam posteriormente conferidos e validados pelos analistas.

O coordenador de engenharia de dados do Inter, Vitor Mattioli, explica que seu time criou o desenho da solução que geraria o relatório, concretizado em uma plataforma de Foundation Model as a Service (FMaaS) desenvolvida na infraestrutura AWS. A solução utiliza o Amazon Bedrock para processamento de linguagem natural e análise preditiva, rodando em Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) para orquestração eficiente de contêineres. Com este desenho, a plataforma integra recursos de IA generativa para fornecer narrativas contextuais detalhadas dos casos, ajudando os investigadores a manterem uma visão abrangente enquanto automatizam a coleta de dados.

Um componente-chave da solução é a "Penélope", uma agente de IA projetado especificamente para apoiar investigações de crimes financeiros. A solução também incorpora tecnologia de visualização de gráficos para mapear redes criminosas complexas, transformando a análise tradicional focada no indivíduo em uma perspectiva abrangente da rede.

“No modelo anterior, o processo era baseado em regras que geravam uma lista de clientes que deviam ser analisados. Aí cada análise tinha que ser feita a partir de três ou quatro sistemas diferentes, a partir dos quais os dados tinham que ser consolidados”, lembra Gomide. A partir dessa consolidação, o investigador tinha que fazer a análise e produzir o relatório. Com a criação da plataforma, a Penelope automatiza esse fluxo e faz o acesso de forma automática aos sistemas, consolidando os dados e fornecendo um pré-relatório para os investigadores.

O coordenador ressalta ainda que todo o desenvolvimento foi realizado em menos de 60 dias. “A AWS realizou a capacitação dos times técnicos em um escopo mais amplo, além de nos apoiar no desenvolvimento da agente e na melhoria de sua eficácia”, conta.

O executivo de modelagem do Inter, Rodolfo Dollinger conta que a Penélope entrou em operação no final de 2024 e, desde então, tem apresentado ganhos de desempenho e produtividade. Com sua utilização, a capacidade de investigação do Inter aumentou 108% em 2025 e a capacidade de análise de casos da equipe cresceu 287%.

Com isso, as comunicações com o COAF (Conselho de Controle de Atividades Financeiras) aumentaram 1.121%, e a identificação de casos efetivos de financiamento de crimes aumentou 1.480%. “Além disso, com esses ganhos eliminamos qualquer risco de perda dos prazos de análise. A regulamentação determina que que eventuais casos suspeitos de lavagem de dinheiro sejam investigados em até 45 dias e hoje não temos nenhum caso na fila”, comemora.

O sucesso da iniciativa tem servido como alavanca para o uso de IA dentro da instituição. Segundo Dollinger, outras áreas da instituição que lidam com riscos latentes estão pedindo que a solução seja expandida. “A Penelope hoje é referência para outros times e estamos conversando para que a solução atenda outros contextos distintos aqui dentro”, revela, lembrando que o movimento traz facilidade e velocidade de implementação de novos agentes e soluções. “A facilidade que a AWS gerou nos permite fazer essas adaptações de forma simples, acelerando o desenvolvimento”, diz.