SentinelHackathon 2026 · 1 / 6

“Não reconheço esta cobrança.” Cada uma custa ao banco tempo e confiança.

Duas formas em que hoje dá errado

Um chatbot pode inventar. Afirma um fato que não verificou, ou diz que um caso existe quando não existe.

Um atendente começa do zero. A transferência não traz fatos verificados, então o cliente repete tudo.

Clientes no México, na Colômbia e na Argentina, que escrevem em espanhol ou português.

O tamanho do problema

Sintético 79.000+

ligações sobre uma cobrança contestada, de 464.000+ ligações na janela de desenvolvimento.

390+

horas de atendente por mês em disputas

43,6%

das chamadas por disputas terminam resolvidas

Dados bancários do hackathon. São sintéticos. evidence/problem/dev-v1/summary.json

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Conheça o Sentinel. Um caso verificado em uma conversa, ou um atendente que já tem os fatos.

No app do banco
Cafe Central320,00 MXN
Fato verificado na sua conta
  • Fala espanhol (es-MX, es-CO, es-AR) e português (pt-BR).
  • Abre uma disputa só quando a política permite e o cliente confirma.
  • Dá um número de caso só depois de reler o caso.

Quatro casos de demonstração

Normal

Uma cobrança, uma confirmação, um número de caso.

Ambíguo

Duas compras iguais. Pergunta qual.

Valor alto

Passa o caso a um atendente, com os fatos.

Não fui eu

Não julga a fraude. Um atendente julga.

Projeto de hackathon arquivado. A demo e o vídeo foram retirados.

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A IA conversa. As regras decidem.

Arquitetura do Sentinel. O modelo rotula a intenção. O código mascara, decide, age e verifica. As partes estão marcadas como reais ou mock.
Política em códigoO modelo não pode aprovar o que a política recusa.
Primeiro, mascararOs dados pessoais nunca chegam ao modelo.
Um modelo pequenoSó lê a intenção. Se falhar, responde um reserva por palavras-chave.
Um serviçoUm serviço FastAPI no Azure. Simples de operar e de auditar.
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Confiança que se pode medir. Cada número tem sua fonte.

Segurança

Suíte de testes 0/42

ataques terminam em um resultado inseguro. O código bloqueia 38. Os 3 que passam só com um modelo simulado também são seguros com o modelo real (0/3 inseguros).

Simulação 0/56

casos de contestação terminam inseguros. Resolve cada caso que a política permite (16 de 16) e transfere o resto.

Compreensão

Simulação 81,8%

de 308 turnos de teste selados entendidos bem. Um sistema de palavras-chave obtém 69,2%.

Simulação

Segurança antes da acurácia. Um prompt mais novo obteve 97,4%, mas escreveu 4 rascunhos inseguros de 93. Não o colocamos em serviço.

Fontes: evidence/adversarial, evaluation-runs/2024Q4-eval-v8, 2024Q4-resolution-v2 e -gap-v1. Uma simulação não é uma medição de produção. router_v2 · prompt v2 · bundle_hash 2efe5962…

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Pronto para sua equipe de risco. Cada decisão tem um motivo.

O atendente recebe um dossiê, não um formulário em branco

Valor altoMX · es-419
SolicitaçãoO cliente não reconhece uma cobrança.
Fatos verificadosElectrónica Norte · 8.200,00 USD · 2026-06-13
Regraamount.high: acima do limite do país
TentadoBusca da cobrança ✓ · nenhuma contestação aberta
Pergunta abertaO cliente autorizou esta compra?

Dados de demonstração. O pacote não leva o id do cliente nem dados pessoais brutos.

Controles que sua equipe de risco pode auditar

  • A política é código. Cada decisão guarda o id da sua regra.
  • O modelo nunca vê o id do cliente. O código mascara antes os dados pessoais.
  • Um número de caso aparece só depois que o código relê o caso.
  • Cada turno fica registrado com seu rastro, custo e latência, por país.
  • Sua marca: o nome e a cor do banco vêm da configuração.
Simulação USD 0,0006

custo do modelo por cada caso resolvido sem atendente.

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O que vem a seguir, e o que precisa.

Limites

  • Dados: sintéticos, só em espanhol, três países. Um modelo escreveu os casos em português.
  • Teto: a política deixa resolver 16 de 56 casos simulados (Simulação). O sistema resolve todos, e nenhum outro.
  • Simulados: armazém Gold, login, atendente, armazém de casos e valores de política. Cada um tem seu substituto em produção.
  • Números: nenhum destes números é uma medição de produção.

Roteiro

  • Customer 360: o saldo não tem uma data de referência utilizável.
  • Investigação de uma cobrança: precisa de dados reais do banco.
  • Dados de feedback: aprender com o resultado de cada transferência.
  • Assistente de gastos: precisa de saldos e histórico.
  • Consulta de políticas: precisa dos documentos de política do banco.
  • Roteamento de transferências: por idioma e especialidade.

README.md#roadmap · docs/architecture/mocks.md

Cada mock, em produção

Armazém Gold → Gold no Databricks Login → provedor de identidade do banco Visão do atendente → atendente humano e CRM do banco Armazém de casos → PostgreSQL Valores da política → política aprovada pelo banco