A chegada da GenAI e dos agentes está mudando a forma como times de Analytics investigam, formulam hipóteses e transformam dados em decisões para prevenir fraudes. Nesta sessão, Pollyana Zonta, do Bradesco, explora como essas tecnologias estão ampliando a produtividade e as possibilidades de análise, ao mesmo tempo em que trazem novos desafios de explicabilidade, governança e controle. Uma visão prática sobre a evolução do trabalho de estatísticos e cientistas de dados e sobre as competências que ganham importância quando a IA passa de ferramenta de apoio a parte ativa do processo analítico.

Como distinguir inadimplência genuína de fraude planejada? Em que momento comportamento transacional vira sinal de risco de crédito? A fronteira entre fraude e crédito está cada vez menos clara: identidades sintéticas passam por KYC e, meses depois, geram perda de crédito. Entenda como reverter esse ciclo com grandes especialistas em ciclo de crédito.

Plataformas digitais mudaram a lógica da gestão de risco. No modelo tradicional, a empresa contrata, alguém executa e o risco se localiza na atividade executada. Em uma operação distribuída entre tecnologia, algoritmos, parceiros, prestadores e clientes, o risco passa a estar também na forma como o sistema foi desenhado: quem recebe uma demanda, quando ela chega, quais comportamentos são incentivados, quando há intervenção humana e quais decisões seguem automatizadas. A sessão discute esse deslocamento a partir de dois planos. O conceitual, com a arquitetura da decisão em organizações complexas, onde o risco nasce, por que ele aparece antes de existir métrica e por que as interfaces entre áreas costumam ser o ponto cego da governança. E o da prática, com a experiência de operar uma plataforma em escala, conciliando tecnologia, segurança, experiência do usuário e governança. A pergunta que atravessa a sessão: quando uma decisão é produzida por uma combinação de tecnologia, regras e comportamento humano, onde exatamente está a decisão?

Com milhares de alertas para analisar e exigências regulatórias cada vez maiores, como usar IA para ganhar escala sem abrir mão da análise especializada? A partir de um caso real que reduziu em 96% o tempo de elaboração de dossiês de contas suspeitas, Dock e VAAS discutem como IA, automação e novos modelos de avaliação de risco podem transformar processos de prevenção à lavagem de dinheiro e a outros crimes financeiros — reduzindo tarefas operacionais e permitindo que especialistas se concentrem nas análises e decisões mais complexas.