AI-first online banking platform

O produto oferece serviços de crédito e banking a clientes que chegam por plataformas parceiras como a Uber e por conversas no CRM e no WhatsApp. Ele foi pensado com IA desde o início: a IA conversacional faz o primeiro contato e o onboarding, enquanto as decisões financeiras ficam num core com regras explícitas.

Uma camada conversacional externa no CRM e no WhatsApp cuida do primeiro contato. Ela passa o cliente para uma IA interna que conclui o onboarding, e a IA interna chama o core da plataforma, responsável por análise e simulação de crédito, antifraude, formalização e assinatura digital, além das integrações em volta disso.

O core é um monólito modular com arquitetura hexagonal, em vez de microsserviços: cada módulo de domínio mantém as regras de negócio livres de código de framework, e os casos de uso dependem de portas, não do banco ou do broker de mensagens. Assim existe uma única unidade de deploy, com fronteiras que continuam verificáveis.

A IA acelera, mas não decide. Guardrails removem dados sensíveis antes que qualquer modelo ou histórico de conversa os veja, podem bloquear uma etapa e registram apenas metadados técnicos seguros.

Os eventos do CRM chegam ao core por uma ingestão orientada a eventos que pode ser reprocessada, e observabilidade e feature flags fizeram parte da plataforma desde o início.

Trabalho no core da plataforma e construí a landing page do parceiro: mobile-first e quase toda estática, com SEO e Core Web Vitals tratados como escopo do produto, mais um build alternativo para as páginas de marketing do CRM. Integro o core às camadas de IA interna e externa, que colegas constroem.

A empresa, seus clientes e dados, nomes internos, métricas, código e screenshots ficam privados por termos de confidencialidade. O diagrama acima é uma ilustração simplificada, não a topologia de produção.