Tenho volume, mas não tenho crescimento
LGPD, BACEN, disponibilidade de sistema.
Tenho pressão por resultado, mas não tenho clareza sobre a causa raiz
Bancos e fintechs têm os dados. O desafio é fazer esses dados moverem o ponteiro onde importa: crédito, retenção, compliance e inteligência de produto.
O desafio era escalar a originação sem degradar o risco. A solução foi uma arquitetura de decisão em tempo real com ciência de dados integrada ao CRM.
O banco não sabia que R$ 21,6 milhões em receita de canais estava sendo atribuída erroneamente. O modelo de atribuição tradicional apagava o rastro
O ambiente de analytics coletava PII sem mapeamento completo. O risco regulatório estava latente não visível nos relatórios de compliance existentes
A equipe de produto não tinha inteligência sistemática sobre o ecossistema de apps concorrentes. Decisões de roadmap eram feitas sem referência competitiva consistente.
IA genérica implementada sem contexto de negócio gerava outputs que precisavam de revisão extensiva antes de serem utilizáveis. O custo do retrabalho anulava o ganho de produtividade
Governança de tags era um processo manual que consumia simultaneamente equipes de analytics e engenharia. Cada nova campanha era um projeto separado.
A MATH atua em quatro camadas do ecossistema de dados do setor financeiro.
Arquiteturas de dados escaláveis para ambientes de banco, legado, cloud ou híbrido. Migração sem incidente, pipelines confiáveis, qualidade de dado garantida na entrada.
Modelos de crédito, LeadScoring, atribuição de canal, análise de churn, scoring de cross-sell. Machine learning que vai ao ar, não que fica no ambiente de staging
LGPD, BACEN, auditoria de analytics, qualidade de dado e observabilidade de sistemas críticos. Risco gerenciado como estado contínuo, não como auditoria pontual
A MATH AI Platform está em produção em Santander e YDUQS, com módulos de automação de conteúdo, governança de tags e inteligência de SEO desenvolvidos para escala bancária.
O Diagnóstico MATH começa pelo problema, não pela tecnologia. 60 minutos de sessão estruturada com saída clara: causa identificada, impacto mapeado, hipóteses priorizadas.
Sem proposta comercial no primeiro contato. Para executivos que precisam de clareza antes de decidir, não de pitch antes de entender.