MATH Group - MATH AI Platform

Como garantimos confiabilidade, escala e autonomia

AIOps e LLMOps são alguns dos pilares da MATH AI Platform

Eles permitem que agentes, modelos e produtos de AI funcionem em ambientes complexos, com segurança, escalabilidade e previsibilidade.

AIOps

Monitoramento em tempo real

Alertas e automações

Telemetria completa

Suporte a ambientes corporativos

LLMOps

Observabilidade de respostas e qualidade da AI

Versionamento total

Orquestração inteligente entre modelos

XAI e explicabilidade

Gestão de prompts (PromptOPS)

Solicitar diagnóstico

$Site Reliability Engineering Dashboard$

Governança, Segurança e FinOps

Com a MATH AI Platform garantimos que as iniciativas de AI sejam seguras, auditáveis, confiáveis e financeiramente eficientes.

$Governança$

Governança

A governança da Math AI Platform garante controle e consistência por meio de políticas corporativas, organização por domínios, gestão centralizada do conhecimento e controle seguro de acessos, assegurando alinhamento, segurança e escalabilidade.

$Segurança$

Segurança

A segurança da Math AI Platform é garantida de ponta a ponta, com proteção nativa, preservação de contexto e rastreabilidade completa, assegurando controle, transparência e confiança no uso da IA.

$FinOps$

FinOps

A gestão de FinOps na Math AI Platform oferece visão centralizada dos custos de IA, com orquestração inteligente de recursos e governança financeira, garantindo eficiência, previsibilidade e controle dos investimentos.

Solicitar diagnóstico

Integrações, conectividade universal

MATH AI Platform foi projetada para conectar qualquer fonte de dados, qualquer aplicação e qualquer modelo usando uma arquitetura API-first, modular e extensível

Ela funciona como a camada de integração universal da AI dentro da empresa

Dados Estruturados

Dados Não Estruturados

Sistemas Corporativos

$Integrações: SQL Server, MySQL, Databricks, Snowflake, Oracle, PostgreSQL, BigQuery, Word, CSV, PowerPoint, Excel, TXT, PDF, Google Drive, SAP HANA, Salesforce, REST API, Confluence, Jira, HubSpot$

Liberdade com Segurança

Criar produtos de AI reutilizáveis sem abrir mão de governança

Produtos de AI

São unidades de valor prontos para serem consumidos pela empresa

A MATH AI Platform foi projetada para dar autonomia real às áreas de negócio para criarem, evoluírem e reutilizarem produtos de AI, mas sem expor dados, sem abrir brechas de segurança e totalmente alinhada às políticas corporativas

$Produtos de AI$

Produtos de AI para escalar valor

Construa, conecte e orquestre soluções inteligentes de ponta a ponta

A Math AI Platform permite criar assistentes, agentes, workflows, modelos especializados, conexões reutilizáveis e bases de conhecimento, acelerando o desenvolvimento e a escala de produtos de IA de forma integrada e eficiente

$Produtos de AI para escalar valor$

MATH AI Flow

O MATH AI Flow é o orquestrador oficial de agentes, workflows e automações inteligentes dentro da MATH AI Platform

$MATH AI Flow$

Solicitar diagnóstico

MATH AI Field Engineer

O AI Field Engineer é o modelo operacional da MATH para entregar, escalar e sustentar soluções de AI corporativas em alta maturidade.

É o serviço que acompanha a MATH AI Platform e garante que cada iniciativa tenha valor com os produtos de AI.

É uma equipe multidisciplinar de alta especialização, essa equipe trabalha dentro da operação do cliente, mas com apoio total da MATH, para acelerar a inovação de forma segura.

Atuação do AI Field Engineer

Estratégia e Desenho de Soluções

Engenharia e Implementação

Governança, Segurança e LLMOps/AIOps

Adoção, Treinamento e Cultura

Como a MATH AI Platform transforma sua operação com IA

Em poucos minutos, veja como a plataforma integra dados, orquestra modelos e entrega inteligência aplicada de ponta a ponta.

$Demo MATH AI Platform$

CASES

Em produção, não em piloto.

A MATH AI Platform foi testada em produção, em bancos com regulação BACEN e grupos educacionais com escala nacional.

$Governança de analytics em escala bancária$

Beyond Banking Reduzir Custo Operacional

Governança de analytics em escala bancária

Banco de varejo com regulação BACEN, múltiplas equipes de analytics e ciclo contínuo de campanhas

500 h por mês de trabalho manual eliminado

Santander TagHub

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$Produção de landing pages com Code Scribe$

Beyond Banking Reduzir Custo Operacional

Produção de landing pages com Code Scribe

Banco com múltiplas campanhas simultâneas e restrições técnicas específicas de implementação

234h para 60h ciclo de produção

Santander LP AI Tools

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$AI Campaign Builder$

Beyond Education Reduzir Custo Operacional

AI Campaign Builder

Grupo educacional com mais de 100 unidades e campanha de captação contínua integrada ao Salesforce Marketing Cloud e Databricks

7.492h /ano devolvidas

10 min por régua (era 2h30)

YDUQS

Ver case completo

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Dúvidas frequentes

Tire suas dúvidas sobre o MATH AI Platform

Plataforma em geral Visão geral, versão, arquitetura

A MATH AI Platform é a plataforma modular de IA da MATH, criada para tornar a AI escalável, governável, observável e alinhada ao negócio.

A versão atual da plataforma evolui continuamente seguindo um modelo de releases planejadas. Entre em contato para mais detalhes.

Não. A arquitetura API-first permite uso de múltiplos providers e clouds, evitando lock-in.

Suportamos GCP, Microsoft Azure e AWS, com customização por cliente.

Integrações e conectividade Providers, clouds, bancos de dados

Suportamos OpenAI, Anthropic Claude, Google Vertex AI, Azure OpenAI e modelos open-source.

SQL Server, MySQL, PostgreSQL, Oracle, BigQuery, Snowflake, Databricks e mais.

A plataforma se conecta ao SharePoint via Microsoft Graph API, com permissões granulares e respeito às políticas corporativas.

Chaves de autenticação máquina-a-máquina para integração segura entre sistemas, com rotação automática e auditoria.

AI services e agentes Agentes, orquestração, modelos

É o orquestrador oficial de agentes, workflows e automações inteligentes dentro da MATH AI Platform.

Através do AI Flow, configurando contexto, ferramentas e regras de governança do agente.

Claude, GPT-4, Gemini, e modelos open-source customizáveis por cliente.

Retrieval-Augmented Generation com recuperação de contexto antes da geração, eliminando alucinação e aumentando precisão.

FinOps e custos Budget rules, tokens, scoring

Através de FinOps com visão centralizada, budget rules e orquestração inteligente de recursos.

Um indicador composto de custo, performance e qualidade que ajuda a priorizar otimizações.

Cada requisição é rastreada por tokens consumidos, custo, latência e qualidade da resposta.

Políticas de orçamento que limitam consumo por agente, equipe ou projeto, com alertas e auto-throttling.

Segurança & Permissões RBAC, SSO, guardrails, criptografia

Role-Based Access Control granular por usuário, equipe e projeto, integrado ao SSO corporativo.

SSO via SAML, OAuth2, Azure AD, Okta, e Access Keys M2M para sistemas.

Políticas automáticas que evitam vazamento de dados, prompts inseguros e respostas fora de escopo.

Criptografia em trânsito e repouso, isolamento por tenant e conformidade com LGPD/GDPR.

Observabilidade e SRE Logs, health checks, dashboards

Através do dashboard SRE com métricas de disponibilidade, latência e qualidade dos modelos.

Endpoint público que retorna status de uptime e dependências da plataforma para monitoring externo.

Dashboards customizáveis com métricas de negócio, custos e qualidade dos agentes.

Logs estruturados de requisições, prompts, respostas, erros e auditoria, exportados via API ou stream.

MATH AI Platform

Proposta da MATH AI Platform

O que resolvemos

O que entregamos

Como garantimos confiabilidade, escala e autonomia

AIOps

LLMOps

Governança, Segurança e FinOps

Governança

Segurança

FinOps

Integrações, conectividade universal

Liberdade com Segurança

Produtos de AI

Produtos de AI para escalar valor

MATH AI Flow

MATH AI Field Engineer

Atuação do AI Field Engineer

Como a MATH AI Platform transforma sua operação com IA

Em produção, não em piloto.

Dúvidas frequentes

Se você quer ver a plataforma funcionando no seu contexto, não em demo genérica.