{"id":84816,"date":"2026-08-28T17:24:20","date_gmt":"2026-08-28T20:24:20","guid":{"rendered":"https:\/\/economiasa.com.br\/blog\/?p=84816"},"modified":"2026-08-28T17:24:21","modified_gmt":"2026-08-28T20:24:21","slug":"neo4j-leva-a-febraban-tech-2026-a-plataforma-de-graph-intelligence-resolvendo-problemas-de-dados-conectados-e-fundamentando-agentes-de-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/economiasa.com.br\/blog\/neo4j-leva-a-febraban-tech-2026-a-plataforma-de-graph-intelligence-resolvendo-problemas-de-dados-conectados-e-fundamentando-agentes-de-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"Neo4j leva \u00e0 Febraban Tech 2026 a plataforma de Graph Intelligence, resolvendo problemas de dados conectados e fundamentando agentes de intelig\u00eancia artificial"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><em>Empresa reuniu apresenta\u00e7\u00f5es sobre como grafos resolvem problemas complexos de forma simplificada, incluindo demonstra\u00e7\u00f5es e atividades ao vivo na constru\u00e7\u00e3o de um agente com contexto<\/em><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A Neo4j, empresa l\u00edder em Banco de Dados Grafos & Analytics, participou da FEBRABAN TECH 2026 com uma programa\u00e7\u00e3o dedicada \u00e0 aplica\u00e7\u00e3o de dados conectados em preven\u00e7\u00e3o a fraudes, an\u00e1lise de risco, vis\u00e3o 360 de clientes e intelig\u00eancia artificial generativa. A companhia reuniu executivos do Banco Central do Brasil, Bradesco, iFood, iFood Pago, Ita\u00fa, Serasa, Sulam\u00e9rica, BAT e outras organiza\u00e7\u00f5es que apresentaram projetos desenvolvidos a partir da conex\u00e3o de dados atrav\u00e9s dos Grafos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Entre os casos apresentados estavam o uso de grafos de conhecimento na preven\u00e7\u00e3o a fraudes no Pix, a constru\u00e7\u00e3o de uma vis\u00e3o conectada para o onboarding de clientes, uma prova de conceito que alcan\u00e7ou entre 85% e 95% de assertividade na previs\u00e3o da satisfa\u00e7\u00e3o em aproximadamente 80 jornadas digitais e uma arquitetura de GraphRAG composta por 18 milh\u00f5es de entidades e 54 milh\u00f5es de relacionamentos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A participa\u00e7\u00e3o da Neo4j foi conduzida pelo conceito de Context Graphs, abordagem que conecta diferentes fontes de dados e seleciona as informa\u00e7\u00f5es relevantes para cada decis\u00e3o. Enquanto um grafo registra entidades e os v\u00ednculos entre elas, um grafo de conhecimento acrescenta significado a essas rela\u00e7\u00f5es. O Context Graph disponibiliza esse conhecimento no momento em que um profissional ou sistema precisa tomar uma decis\u00e3o, considerando fatores como hist\u00f3rico, regras de neg\u00f3cio, permiss\u00f5es, inten\u00e7\u00e3o do usu\u00e1rio e estado atual de cada processo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">De acordo com o vice-presidente para a Am\u00e9rica Latina na Neo4j, Paulo Farias, fraude, risco, comportamento de clientes e alucina\u00e7\u00f5es da intelig\u00eancia artificial est\u00e3o nas entrelinhas dos dados. \u201cOs grafos da Neo4j utilizam contexto para identificar padr\u00f5es e conex\u00f5es escondidos em rela\u00e7\u00f5es profundas, contribuindo para reduzir falsos positivos e o risco de respostas incorretas que bancos de dados tradicionais t\u00eam dificuldade para detectar\u201d, afirma o executivo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Fraude, lavagem de dinheiro e vis\u00e3o conectada de clientes e grupos econ\u00f4micos<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">No setor financeiro, a aplica\u00e7\u00e3o mais frequente da tecnologia est\u00e1 na preven\u00e7\u00e3o a fraudes, na qual a an\u00e1lise transacional avalia se determinada opera\u00e7\u00e3o \u00e9 suspeita e a an\u00e1lise em grafo avalia a rede \u00e0 qual essa opera\u00e7\u00e3o pertence. Em uma avalia\u00e7\u00e3o isolada, uma compra, uma transfer\u00eancia ou a abertura de uma conta pode apresentar caracter\u00edsticas aparentemente leg\u00edtimas, e o padr\u00e3o se revela quando se observam as rela\u00e7\u00f5es entre os diferentes pontos da opera\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A mesma l\u00f3gica \u00e9 aplicada \u00e0 identifica\u00e7\u00e3o de redes de lavagem de dinheiro, com cadeias de titularidade final que atravessam jurisdi\u00e7\u00f5es, redes de contas intermedi\u00e1rias com v\u00e1rias contrapartes de profundidade e identidades sint\u00e9ticas que compartilham a mesma impress\u00e3o digital de dispositivo entre dezenas de contas. H\u00e1 tamb\u00e9m um ganho na etapa de investiga\u00e7\u00e3o, uma vez que a rede de entidades relacionadas pode ser disponibilizada ao analista j\u00e1 montada, reduzindo o trabalho de reconstru\u00e7\u00e3o manual das evid\u00eancias.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">O tempo de resposta \u00e9 outro fator relevante nesses cen\u00e1rios, uma vez que em pagamentos instant\u00e2neos \u00e9 preciso identificar o v\u00ednculo entre contas e dispositivos dentro da janela em que a transa\u00e7\u00e3o ainda pode ser analisada ou interrompida. No Open Finance, a aplica\u00e7\u00e3o segue princ\u00edpio semelhante, j\u00e1 que diferentes institui\u00e7\u00f5es precisam reconhecer e conectar informa\u00e7\u00f5es relacionadas \u00e0 mesma pessoa ou empresa, o que envolve resolu\u00e7\u00e3o de entidades e de relacionamentos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A abordagem tamb\u00e9m \u00e9 utilizada na constru\u00e7\u00e3o da vis\u00e3o 360 de clientes, que consiste em reconhecer que o cliente que entra em contato com a central de atendimento, o que acessa o aplicativo e o que assinou contrato anos antes s\u00e3o a mesma pessoa, e considerar esse hist\u00f3rico durante a intera\u00e7\u00e3o. No onboarding, o mesmo princ\u00edpio se aplica \u00e0s entidades com as quais o potencial cliente mant\u00e9m rela\u00e7\u00f5es, como empresas, contas banc\u00e1rias, participa\u00e7\u00f5es societ\u00e1rias e registros de san\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Segundo o diretor de Engenharia de Solu\u00e7\u00f5es para a Am\u00e9rica Latina na Neo4j, Jos\u00e9 Eduardo Machado, a arquitetura do banco de dados est\u00e1 diretamente relacionada ao tempo dessa resposta. \u201cO motor de grafo nativo da Neo4j percorre m\u00faltiplos saltos de relacionamento em milissegundos, sem depender das sucessivas opera\u00e7\u00f5es de jun\u00e7\u00e3o que podem comprometer o desempenho em outras arquiteturas. \u00c9 essa velocidade que permite montar uma vis\u00e3o 360 hiperpersonalizada do cliente e calcular a pr\u00f3xima melhor oferta em tempo real, no momento da intera\u00e7\u00e3o\u201d, explica.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Contexto e rastreabilidade para agentes de IA<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Durante a feira, al\u00e9m dos casos relacionados a fraudes e clientes, a Neo4j apresentou aplica\u00e7\u00f5es de grafos voltadas \u00e0 intelig\u00eancia artificial generativa e \u00e0 ado\u00e7\u00e3o de agentes aut\u00f4nomos. A proposta \u00e9 fornecer aos modelos de linguagem, os LLMs, informa\u00e7\u00f5es sobre processos, regras, conceitos e decis\u00f5es espec\u00edficas de cada organiza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Um grafo de conhecimento pode registrar o significado atribu\u00eddo a cada termo dentro de uma institui\u00e7\u00e3o, representar como os processos acontecem e preservar o hist\u00f3rico das decis\u00f5es. O Context Graph seleciona a parcela desse conhecimento necess\u00e1ria para uma determinada solicita\u00e7\u00e3o. Como cada entidade, relacionamento e atributo pode ser identificado, o sistema tamb\u00e9m permite demonstrar quais dados e conex\u00f5es fundamentaram uma resposta ou recomenda\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">No estande, os visitantes puderam acompanhar demonstra\u00e7\u00f5es divididas em quatro \u00e1reas tem\u00e1ticas, sendo elas preven\u00e7\u00e3o a fraudes, vis\u00e3o conectada de clientes, an\u00e1lise de redes e intelig\u00eancia artificial. A atividade Build your Agent permitiu que os participantes constru\u00edssem um agente de IA e acompanhassem como um grafo de conhecimento fornece contexto e rastreabilidade para as decis\u00f5es geradas pelo sistema.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para Farias, a participa\u00e7\u00e3o n\u00e3o esteve relacionada ao perfil de quem participou do evento. \u201cEm 2025, 36% dos visitantes vieram de bancos e 34% de empresas de tecnologia, fintechs e startups, a maioria em posi\u00e7\u00f5es de lideran\u00e7a. S\u00e3o as pessoas que est\u00e3o decidindo agora como dados e intelig\u00eancia artificial v\u00e3o evoluir nas institui\u00e7\u00f5es financeiras brasileiras, e foi com elas que buscamos conversar durante os tr\u00eas dias\u201d, conclui.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Empresa reuniu apresenta\u00e7\u00f5es sobre como grafos resolvem problemas complexos de forma simplificada, incluindo demonstra\u00e7\u00f5es e atividades ao vivo na constru\u00e7\u00e3o de um&#8230;<\/p>\n","protected":false},"author":13,"featured_media":84817,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1970],"tags":[],"ppma_author":[13237],"class_list":["post-84816","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","category-tecnologia"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.2 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Neo4j 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