A Neo4j apresentou sua plataforma de Graph Intelligence durante a FEBRABAN TECH 2026, realizada em São Paulo, destacando o uso de bancos de dados em grafo e Context Graphs para prevenir fraudes no Pix, mitigar riscos no Open Finance, criar visões 360 de clientes e mitigar alucinações em sistemas de inteligência artificial generativa. A empresa reuniu casos práticos desenvolvidos para instituições como Banco Central do Brasil, Bradesco, iFood, Itaú, Serasa e Sulamérica. A aplicação da tecnologia permitiu a construção de arquiteturas de GraphRAG compostas por 18 milhões de entidades e 54 milhões de relacionamentos, atingindo entre 85% e 95% de assertividade preditiva no setor financeiro.

A tecnologia baseia-se na abordagem de Context Graphs, metodologia que conecta fontes heterogêneas de dados e seleciona a camada de conhecimento necessária para cada tomada de decisão em milissegundos. Enquanto um grafo convencional armazena entidades e seus vínculos digitais, o grafo de conhecimento adiciona significado de negócios, regras de permissão, histórico e estado operacional dos processos às interações.

A transição de bancos de dados relacionais tradicionais para motores de grafos nativos responde à necessidade de analisar transações financeiras em tempo real. A identificação de padrões ocultos em redes complexas combate fraudes sofisticadas e melhora a experiência do usuário durante o onboarding e o atendimento digital.

Prevenção a ilícitos financeiros e detecção de redes transacionais complexas

Na segurança do sistema bancário, a análise transacional isolada muitas vezes falha em identificar operações ilegítimas, pois transferências e aberturas de contas individuais podem aparentar conformidade com as regras operacionais. A análise baseada em grafos avalia a totalidade da rede e a relação entre múltiplos pontos, revelando anomalias estruturais.

As principais frentes de aplicação da análise de dados conectados no setor bancário incluem:

• Detecção de fraudes no Pix: Mapeamento de vínculos entre contas destinatárias, chaves transacionais e endereços IP em frações de segundo.

• Desmantelamento de redes de lavagem de dinheiro: Identificação de cadeias de titularidade final que atravessam diferentes jurisdições e contas intermediárias.

• Identificação de identidades sintéticas: Localização de contas que compartilham as mesmas impressões digitais de dispositivos móveis ou computadores.

• Automação de investigações: Construção automatizada da árvore de relacionamentos para analistas de compliance, reduzindo o tempo de reconstrução manual de evidências.

A velocidade de execução nas pesquisas de rede é crucial para interceptar transações suspeitas antes do término da janela temporal de liquidação dos pagamentos instantâneos.

Arquitetura de resposta em tempo real e consolidação do cadastro de clientes

A arquitetura de banco de dados em grafo nativo executa travessias de múltiplos saltos relacionais em milissegundos, sem depender das custosas operações de junção (JOINs) características de bancos de dados relacionais baseados em SQL. Essa eficiência processual viabiliza a unificação do cadastro de clientes em ecossistemas de Open Finance.

A tabela a seguir consolida os indicadores operacionais e arquiteturais das aplicações de grafos apresentadas durante o encontro do setor financeiro:

A consolidação da visão 360 do cliente permite integrar o histórico de atendimentos na central telefônica, navegações no aplicativo e contratos antigos. Essa visão unificada facilita a verificação de participações societárias e registros de sanções durante o processo de onboarding de novos correntistas.

Fundamentação contextual e rastreabilidade para modelos de linguagem

A integração entre modelos de linguagem em grande escala (LLMs) e grafos de conhecimento atende à demanda por governança, precisão e auditabilidade em projetos de inteligência artificial generativa. A plataforma atua como uma camada de contexto que fornece aos agentes autônomos as regras de negócio, glossários corporativos e históricos operacionais da instituição.

Ao utilizar o Context Graph, o sistema seleciona exclusivamente as informações relevantes para responder a uma solicitação específica. Como cada entidade, atributo e relacionamento permanece identificado no grafo, o sistema garante a rastreabilidade total da resposta, permitindo auditores e reguladores identificarem os dados exatos que fundamentaram uma recomendação.

Durante a feira, a atividade prática Build your Agent demonstrou a construção de agentes inteligentes dotados de contexto e governança. As demonstrações ao vivo focaram em mostrar como o motor em grafo impede respostas incorretas em assistentes virtuais bancários.

Estratégia de mercado e adesão de lideranças do ecossistema financeiro

A consolidação da tecnologia no mercado latino-americano é impulsionada pela necessidade de adaptação às regulamentações de inteligência artificial e proteção de dados. De acordo com os executivos da empresa, a participação em eventos do setor visa dialogar com decisores que definem a arquitetura de TI das principais instituições do país.

A adoção de inteligência em grafos por organizações globais reflete a transição de um modelo de análise focado em dados isolados para um modelo focado em conexões contextuais. Essa mudança estrutural atende tanto às exigências operacionais de combate ao crime cibernético quanto às metas comerciais de hiperpersonalização do atendimento ao cliente.

Com o avanço dos agentes autônomos no setor bancário, a camada de dados conectados passa a funcionar como a memória operacional e o guia regulatório que garante a conformidade e a segurança das decisões automatizadas.

Análise Brasil Inovador

A demonstração da tecnologia de inteligência em grafos para o setor financeiro reflete uma mudança estrutural na forma como as organizações gerenciam a complexidade dos dados corporativos. A transição de silos relacionais estáticos para redes dinâmicas e conectadas atende não apenas à urgência operacional de combater fraudes transacionais em milissegundos no ambiente do Pix e do Open Finance, mas estabelece a infraestrutura essencial para a adoção segura da inteligência artificial generativa.

Ao fornecer contexto, rastreabilidade e governança para os modelos de linguagem, os grafos de conhecimento resolvem o gargalo da alucinação das IAs, permitindo que agentes autônomos tomem decisões financeiras com precisão e transparência regulatória. A médio e longo prazo, as instituições que dominarem a análise de dados conectados e a arquitetura de GraphRAG obterão uma vantagem competitiva sustentável, reduzindo drasticamente custos com falsos positivos, prevenindo perdas operacionais por fraudes e oferecendo produtos hiperpersonalizados em tempo real dentro do ecossistema de finanças abertas.