Fintech cresce rápido. O banco de dados cresce junto — sem planejamento. Tabelas criadas para escalar o produto, não para alimentar modelos de IA. Transações sem categoria, clientes duplicados, histórico de pagamento fragmentado entre o sistema legado e o novo. Quando chega a hora de treinar o modelo de crédito ou o antifraude, a consultoria de IA encontra um dado que ela não consegue usar. O projeto para. O investimento foi feito. O resultado, não.
"Modelo de crédito treinado em dado ruim não erra menos que regra estática. Erra de forma diferente — e mais difícil de diagnosticar." — HTI AI Studio
Health check das bases transacionais
Auditamos todas as bases relevantes: banco principal de transações, histórico de crédito, dados de clientes, logs de comportamento. Mapeamos qualidade por dimensão: completude, consistência, unicidade, validade temporal. O relatório do health check das bases mostra o que está em condição de uso antes de qualquer investimento em IA.
Deduplicação e normalização de clientes
Clientes duplicados com IDs diferentes são um problema clássico em fintechs que cresceram por aquisição ou migração de sistema. Unificamos o cadastro e o histórico — sem perder dados.
Categorização e enriquecimento de transações
Transações sem categoria não ensinam nada ao modelo. Aplicamos ML de categorização sobre o histórico completo — retroativamente — transformando dados brutos em features utilizáveis.
Modelagem do data warehouse analítico
Projetamos a camada analítica separada do banco transacional: fatos de transação, dimensões de cliente, produto, tempo e canal. O modelo de IA consome o DW — não o banco operacional. Performance e qualidade separadas.
Pipeline de qualidade contínua
Dado que entra sujo vira problema futuro. Implementamos validações na ingestão, monitoramento de qualidade em produção e alertas quando o dado começa a derivar — com DBA dedicado sustentando a operação e performance monitorada.
A HTI faz os dois lados: saneamos as bases e treinamos os modelos. Quando a mesma equipe que estrutura os dados também constrói o modelo, o gap de comunicação que derruba a maioria dos projetos simplesmente não existe.
O que a fintech recebe antes de qualquer modelo: relatório de health check com diagnóstico por dimensão de qualidade; plano de saneamento priorizado por impacto nos modelos de IA; data warehouse analítico modelado e documentado; pipeline de categorização retroativa de transações; monitoramento de qualidade em produção; DBA dedicado sustentando a infraestrutura. Aprofunde em modelos de crédito, prevenção a fraude e governança Bacen. Cluster completo: IA para fintechs.