A Dock reduziu de três a quatro horas para apenas dez minutos o tempo necessário para avaliar movimentações suspeitas e comunicá-las ao Conselho de Controle de Atividades Financeiras (Coaf). A mudança veio após uma parceria com a Vaas, plataforma que aplica inteligência artificial na gestão de riscos. Mas o ganho de velocidade é apenas a ponta do iceberg.
A fintech processa entre 3 mil e 4 mil alertas por mês. Cada um exigia que analistas buscassem, baixassem, organizassem e cruzassem dados cadastrais, comportamentais e transacionais — inclusive de contrapartes — antes de montar o dossiê que fundamenta a comunicação às autoridades. O gargalo era operacional, não analítico.
Onde a IA entra e onde o humano fica
A tecnologia da Vaas atua como uma camada de triagem anterior à análise de risco. A partir de dados das contas, perfil dos clientes e comportamento transacional, uma matriz de risco prioriza os casos com sinais de atipicidade. A coleta, consolidação e estruturação das informações passam a ser automáticas.
O analista deixa de gastar horas com burocracia de dados e passa a concentrar o trabalho na avaliação dos indícios e no contexto de cada caso. A decisão final sobre comunicar ou não o Coaf continua 100% humana.
O modelo regulatório por trás da mudança
Tudo se encaixa no processo de Msac — Monitoramento, Seleção, Análise e Comunicação —, modelo definido pelo Banco Central nas regras de prevenção à lavagem de dinheiro para instituições reguladas. A Dock não está inventando um novo fluxo; está executando o fluxo exigido com uma eficiência que era tecnicamente inviável até pouco tempo atrás.
Bruna Moreira, diretora de prevenção a crimes financeiros da Dock, resume a transformação: o analista antes era um coletor de dados; agora, é um tomador de decisão.
Números que dimensionam o impacto
- Volume mensal: 3.000 a 4.000 alertas processados
- Tempo médio anterior: 3 a 4 horas por caso
- Tempo atual: ~10 minutos por caso
- Redução: 96%
- Autoridade destinatária: Coaf e instâncias vinculadas ao BC
A escala explica por que a automação da triagem não é luxo — é condição de sobrevivência operacional. Sem ela, a equipe de compliance ficaria permanentemente afogada em backlog, o que aumenta o risco de alertas relevantes passarem despercebidos ou serem comunicados fora do prazo regulatório.
O que observar daqui para frente
A tendência é que a matriz de risco da Vaas se refine à medida que recebe mais dados de retroalimentação dos analistas da Dock. Cada decisão humana — comunicar ou arquivar — alimenta o modelo, tornando a priorização futura mais precisa. Para outras instituições reguladas, o caso funciona como prova de conceito: a separação entre triagem algorítmica e julgamento humano já é viável em escala real, dentro do arcabouço do Msac. Quem não adotar arquiteturas semelhantes corre o risco de ficar com compliance caro, lento e vulnerável a falhas de cobertura.
