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ScAIfe

Bancos & Fintechs: A camada de IA que transforma dados de crédito em decisões mais inteligentes — da originação à recuperação.

Estamos construindo um modelo preditivo integrado ao ciclo de crédito, desde a oferta comercial até a gestão da inadimplência. Pensado para instituições financeiras da América Latina, Espanha e Portugal.

Vamos falar sobre sua carteiraFale conosco pelo WhatsApp
  • Menos inadimplência
  • Mais aprovações rentáveis
  • Mais recuperação
  • Mais contato efetivo
  • Melhores decisões
  1. DadosDados próprios e variáveis alternativas
  2. Camada de IA5 modelos, da originação à recuperação
  3. DecisõesScores contínuos e explicáveis, em tempo real

Isso acontece com você?

Dados que não se transformam em decisões.

  • Você toma decisões de crédito com scoring estático e desatualizado
  • Você não consegue prever o comportamento da sua carteira
  • Você gerencia a inadimplência sem saber quem priorizar
  • Você não sabe quando nem por qual canal contatar cada cliente

Por isso estamos construindo modelos que transformam dados em decisões.

De ponta a ponta

IA em cada etapa do ciclo de crédito

Acompanhamos bancos e fintechs com soluções de IA aplicadas a cada processo do ciclo de crédito.

Etapa 02

Concessão

Modelos de Probability of Default e valor ótimo de crédito

Modelos

Onde a IA gera valor no ciclo de crédito

Cinco modelos para o ciclo completo de crédito.

  1. 01
    MENOS INADIMPLÊNCIA

    Probabilidade de inadimplência (PD)

    Probability of Default

    Modelo de machine learning que substitui o score estático dos birôs de crédito por uma probabilidade de inadimplência contínua (0–100%), calculada em tempo real com dados próprios e variáveis alternativas.

    O que entrega

    • Score contínuo em vez de decisão binária
    • Detecção antecipada de deterioração
    • Explicabilidade SHAP por caso
    • Resposta via API em menos de 200ms
  2. 02
    MAIS APROVAÇÕES RENTÁVEIS

    Valor ótimo de crédito

    Por perfil de cliente

    Calcula o valor máximo recomendado e o prazo ideal de acordo com a capacidade real de pagamento de cada solicitante. A oferta é gerada dinamicamente, antes de o gerente intervir.

    O que entrega

    • Oferta 100% personalizada por perfil
    • Redução do superendividamento
    • Mais aprovações entre clientes subatendidos
    • Integração sem substituir o sistema existente
  3. 03
    MAIS RECUPERAÇÃO

    Propensão ao pagamento

    Otimização da cobrança

    Prevê quais clientes inadimplentes têm maior probabilidade de pagar nos próximos dias, para priorizar a cobrança e concentrar recursos onde o impacto é maior.

    O que entrega

    • Priorização inteligente da carteira
    • Maior recuperação com a mesma equipe
    • Segmentação por probabilidade e valor
  4. 04
    MAIS CONTATO EFETIVO

    Melhor momento e canal de contato

    Otimização da gestão

    Determina, para cada cliente, o canal ideal e o horário com maior probabilidade de contato efetivo.

    O que entrega

    • Maior taxa de contato efetivo
    • Experiência menos intrusiva para o cliente
    • Menos tentativas malsucedidas
  5. 05
    MELHORES DECISÕES

    Segmentação inteligente de carteira

    Visão estratégica do portfólio

    Clustering e classificação automática por comportamento, risco e potencial, para desenhar estratégias diferenciadas por segmento e antecipar o comportamento da carteira.

    O que entrega

    • Segmentos acionáveis, não apenas descritivos
    • Detecção de oportunidades em clientes subatendidos
    • Base para estratégias de retenção e cross-sell

Primeiro modelo

Scores em tempo real, explicáveis caso a caso

Dados do modelo de Probabilidade de inadimplência (PD) e da plataforma onde ele está sendo testado.

instituições financeiras usam a plataforma onde testamos o modelo PD
500+
Plataforma de gestão de crédito e cobrança · América Latina e Espanha
de tempo de resposta via API
<200ms
Modelo PD · em fase de testes
probabilidade de inadimplência contínua, não uma decisão binária
0–100%
Modelo PD · em fase de testes
explicação incluída em cada score
SHAP
Modelo PD · em fase de testes

Desenvolvimento ativo

Nosso primeiro modelo — Probabilidade de inadimplência (PD) — está em fase de testes com dados históricos reais, em uma plataforma de gestão de crédito e cobrança que opera em mais de 500 instituições financeiras da América Latina e da Espanha. Buscamos ativar este e os próximos casos de uso do ciclo de crédito por meio de alianças de distribuição com plataformas semelhantes.

Cada score que geramos vem acompanhado de uma explicação baseada em SHAP, pensada para ambientes em que decisões de crédito automatizadas precisam ser explicáveis.

Por que ScAIfe?

As empresas sabem que precisam de tecnologia, mas não sabem por onde começar nem como transformá-la em resultados concretos.

A ScAIfe nasceu para fechar essa lacuna, com dois perfis complementares: negócio e execução técnica.

  • 15+ anos em bancos e fintechs
  • Prêmio Fintech Américas
  • IA aplicada a processos reais
Conheça a equipe

  • Sergio Orcellet

    Founder & CEO

    15+ anos no Banco Galicia liderando produtos e operações digitais em bancos e fintechs. Prêmio de Inovação Financeira, Fintech Américas 2026.

  • Kevin Soulier

    Co-Founder & CTO

    10+ anos em engenharia de software empresarial. Atualmente desenvolve IA em produção na EY. Mestrado em Inteligência Artificial em andamento (Universidad de San Andrés).

Perguntas frequentes

IA para bancos e fintechs: o que você precisa saber

Quais modelos de IA vocês estão desenvolvendo para bancos e fintechs?

Cinco modelos para o ciclo de crédito: Probabilidade de inadimplência (PD), Valor ótimo de crédito, Propensão ao pagamento, Melhor momento e canal de contato, e Segmentação inteligente de carteira.

Qual é a diferença entre o modelo PD e o score dos birôs de crédito?

Ele substitui o score estático dos birôs de crédito por uma probabilidade de inadimplência contínua (0–100%), calculada em tempo real com dados próprios e variáveis alternativas. Em vez de uma decisão binária, você tem um score contínuo.

Cada score pode ser explicado?

Sim. Cada score que geramos vem acompanhado de uma explicação baseada em SHAP, pensada para ambientes em que decisões de crédito automatizadas precisam ser explicáveis.

Em que estágio está o desenvolvimento?

Nosso primeiro modelo, Probabilidade de inadimplência (PD), está em fase de testes com dados históricos reais, em uma plataforma de gestão de crédito e cobrança que opera em mais de 500 instituições financeiras da América Latina e da Espanha. Buscamos ativar este e os próximos casos de uso por meio de alianças de distribuição com plataformas semelhantes.

Preciso implementar todos os modelos de uma vez?

Não. Você pode começar por uma única etapa do ciclo: partimos do modelo com maior impacto na sua operação hoje.

Contato

Por qual etapa do ciclo você quer começar?

Não é preciso implementar tudo de uma vez. Começamos pelo modelo com maior impacto na sua operação hoje.

Como começar?

  1. 01

    Discovery call

    Entendemos seu negócio e detectamos onde a tecnologia pode gerar maior impacto.

  2. 02

    Análise de negócio e tecnologia

    Avaliamos o problema do ponto de vista de negócio e de tecnologia para definir a melhor abordagem.

  3. 03

    Proposta

    Desenhamos uma solução alinhada a resultados concretos.

  4. 04

    Implementação

    Executamos e entregamos uma solução pronta para gerar valor.

  • Validamos antes de construir
  • Experiência em soluções reais de negócio
  • Acompanhamento de ponta a ponta

Respondemos em menos de 24h

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