KYC inteligente com Gemini Enterprise: case de banco médio (de 4h para 12 min)

KYC (Know Your Customer) é o processo regulatório que bancos brasileiros usam para validar identidade, capacidade financeira e perfil de risco. Exigência da Resolução BCB nº 119/2021 e da Circular 3.978/2020. Manual, é caro: leitura de documentos, cruzamento de bases, análise de mídia adversa, classificação de risco.

Este post detalha como construímos o agente que automatizou esse processo em um banco médio brasileiro. Nome do cliente sob NDA — números são reais.

Antes: o ponto de partida

O problema não era falta de gente — era processo. Cada análise envolvia 7 sistemas diferentes (Receita, Serasa, Sintegra, Detecta, mídia adversa, contrato social, sistema interno). Backlog crônico de ~800 análises pendentes.

Arquitetura do agente

O agente foi construído em Gemini Enterprise Plus (US$ 39/usuário/mês, com acesso a tools customizadas e Vertex AI Agent Builder).

1. Ingest multimodal: contrato social PDF, RG/CNH dos sócios, comprovante de endereço, faturamento. Gemini 2.5 Pro extrai dados estruturados (CNPJ, sócios, capital social, atividade, endereço).
2. Tools de consulta:
   • Receita Federal (CNPJ ativo, situação cadastral, QSA).
   • Serasa (score PJ e dos sócios PF).
   • Sintegra (situação estadual).
   • Lista PEP e sanções (internas + Banco Central).
   • Mídia adversa (estruturada, com filtros temporais).
3. Reasoning: Gemini 2.5 Pro orquestra as tools, monta dossiê, identifica inconsistências (capital social vs faturamento, sócio com restrição, atividade vs histórico).
4. Classificação de risco: agente sugere baixo/médio/alto com justificativa por critério e evidência.
5. Output: dossiê estruturado em PDF + entrada no sistema interno + alertas para o analista humano.

Resultados em 90 dias

O ponto do NPS surpreendeu. Os analistas, que temiam substituição, viraram fãs: o trabalho deixou de ser cópia-cola e passou a ser análise crítica sobre um dossiê pronto.

Governança BACEN: o que precisou estar pronto

• Decisão final humana documentada em cada caso.
• Audit log completo: quem perguntou o quê, quais tools foram chamadas, quais documentos consultados, qual recomendação saiu, quem aprovou.
• Residência de dados em sa-east1 e opt-out de treinamento.
• RIPD detalhado com matriz de riscos (template em RIPD para projetos Gemini Enterprise).
• Plano de continuidade: se o agente cair, processo manual reassume sem ruptura.
• Avaliação trimestral de viés: amostragem de 100 análises/mês comparando agente vs decisão humana.

O que deu errado no caminho

Erro 1: OCR genérico para contratos digitalizados

Primeiro piloto falhou em 22% dos contratos antigos. Migramos para Gemini 2.5 Pro multimodal direto no PDF — taxa de erro caiu para 2%.

Erro 2: prompt sem âncora

Agente "alucinava" classificações quando a base legal não cobria o caso. Reescrevemos obrigando: "se a regra para esse caso não estiver no documento de critérios anexo, classifique como 'requer revisão humana' — não invente". Alucinação → zero verificável.

Erro 3: mídia adversa sem janela temporal

Agente trazia notícias de 2009 com a mesma relevância de 2026. Adicionamos filtro (últimos 3 anos default, 7 anos se sócio com restrição) e ranking por gravidade.

Erro 4: subestimamos o change management

Equipe resistiu nas 2 primeiras semanas — viu como ameaça. Resolvemos com workshop hands-on: cada analista usou o agente em casos reais sob supervisão. A virada foi quando viram que o tempo "economizado" virou trabalho mais interessante (fraude estruturada, análise profunda).

Custo do projeto

Economia direta: 1.800 análises × R$ 166 = R$ 298.800/mês. Payback: ~5 semanas após go-live. Calcule seu cenário com a calculadora de ROI.

Replicabilidade

O padrão se repete em qualquer processo com (a) volume alto, (b) regras claras mas múltiplas, (c) consulta a vários sistemas, (d) decisão final que admite revisão humana. Já aplicamos em conciliação financeira, análise de crédito e onboarding de fornecedor.

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