Tengo volumen, pero no tengo crecimiento
LGPD, BACEN, disponibilidad de sistema.
Tengo presión por resultado, pero no tengo claridad sobre la causa raíz
Los bancos y fintechs tienen los datos. El desafío es hacer que esos datos muevan la aguja donde importa: crédito, retención, compliance e inteligencia de producto.
















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.
MATH actúa en cuatro capas del ecosistema de datos del sector financiero.
Arquitecturas de datos escalables para ambientes de banco, legado, cloud o híbrido. Migración sin incidente, pipelines confiables, calidad de dato garantizada en la entrada.
Modelos de crédito, LeadScoring, atribución de canal, análisis de churn, scoring de cross-sell. Machine learning que va al aire, no que se queda en el ambiente de staging
LGPD, BACEN, auditoría de analytics, calidad de dato y observabilidad de sistemas críticos. Riesgo gestionado como estado continuo, no como auditoría puntual
La MATH AI Platform está en producción en grandes bancos y grupos educacionales, con módulos de automatización de contenido, gobernanza de tags e inteligencia de SEO desarrollados para escala bancaria.
El Diagnóstico MATH comienza por el problema, no por la tecnología. 60 minutos de sesión estructurada con salida clara: causa identificada, impacto mapeado, hipótesis priorizadas.
Sin propuesta comercial en el primer contacto. Para ejecutivos que necesitan claridad antes de decidir, no de pitch antes de entender.