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AntifraudeFintech · Barte

Barte adota IA da Oscilar e reduz detecção de fraudes de semanas para minutos

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· 2 min

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A Barte, plataforma de pagamentos e serviços financeiros de São Paulo que atende mais de 5 mil empresas, adotou a plataforma de decisão de risco com IA da Oscilar para transformar suas operações de fraude e compliance. A integração reduziu o tempo de ajuste em políticas antifraude de semanas para minutos, com decisões de risco rodando em menos de 100 milissegundos.

Transformação da operação antifraude
Antes Agora (Oscilar)
Políticas Regras estáticas, dependentes de engenharia Low-code, equipe de risco autônoma
Deploy Semanas de desenvolvimento Minutos com A/B testing
Decisão Batch, pós-transação <100ms, em tempo real
Dados Internos + Mastercard Identity

Mastercard Identity integrada

A Barte integrou dados de risco transacional da Mastercard Identity diretamente à plataforma da Oscilar. As decisões rodam em paralelo para atender às demandas de baixa latência dos pagamentos, bloqueando fraude sem adicionar fricção no checkout ou no onboarding.

“Um dos objetivos da Mastercard é garantir que segurança nunca seja obstáculo para inovação”, disse Marcelo Tangioni, presidente da Mastercard Brasil. A parceria tripartite entre Barte, Oscilar e Mastercard combina dados globais de risco com modelos de IA locais, criando uma camada de proteção que seria difícil de implementar isoladamente.

“Na Barte, nosso objetivo é simplificar como empresas acessam e usam serviços financeiros, ajudando-as a reduzir custos”, disse César Gomes, diretor de risco da Barte. A empresa, fundada em 2022, processa centenas de milhares de transações mensais e compete no segmento de gestão de pagamentos para PMEs.

IA nativa vs regras estáticas

A Oscilar, cofundada por Neha Narkhede (ex-LinkedIn, cocriadora do Apache Kafka), oferece uma plataforma AI-native que unifica defesa contra fraude, underwriting de crédito, risco de onboarding e compliance de AML. O diferencial é a capacidade de equipes não técnicas criarem e ajustarem regras de decisão via ferramentas low-code, com A/B testing integrado para medir o impacto de cada mudança.

O modelo contrasta com sistemas tradicionais baseados em regras, onde cada ajuste de política exige ciclos de desenvolvimento. No contexto brasileiro, onde fraudes crescem em volume e sofisticação e o BC pressiona por mais prevenção, a velocidade de resposta se torna vantagem competitiva.

O que observar

A combinação de IA nativa com dados da Mastercard cria um modelo replicável para outras gestoras de pagamento no Brasil. Se a Barte demonstrar redução mensurável em taxas de fraude e falsos positivos, a solução Oscilar pode se tornar referência para o segmento.

Vale acompanhar se outras fintechs brasileiras de pagamentos adotarão plataformas AI-native de risco ou se continuarão construindo soluções internas. A tendência global aponta para terceirização da camada de decisão de risco, permitindo que as empresas foquem em produto e experiência.

Fontes: TI Inside · Business Wire

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