A Core AI é uma fintech de crédito brasileira, sediada em São Paulo, que nasceu com a missão de democratizar o acesso ao capital por meio da tecnologia. A empresa atua no setor financeiro, fornecendo uma solução que permite que qualquer empresa ofereça crédito personalizado aos seus próprios clientes de forma simples.

Antes de adotar as soluções que escalaram o negócio, o cenário para empresas que desejavam fornecer crédito era desanimador: estruturar uma operação interna poderia levar cerca de 300 dias e exigia a contratação de grandes equipes de análise e infraestrutura pesada.

O principal desafio técnico residia na dificuldade de processar, em tempo real, grandes volumes de dados não estruturados, como contratos de aluguel e documentos de comportamento de consumo, mantendo taxas de inadimplência sob controle e uma operação economicamente viável.

A escolha pelo Google Cloud, feita desde a fundação da empresa (no final de 2024), foi motivada pelo desempenho das ferramentas de dados e segurança, além do suporte estratégico oferecido. A Core AI buscava uma infraestrutura 100% em nuvem que permitisse agilidade máxima. A meta era transformar o ciclo de estruturação de crédito de quase um ano para apenas 25 dias. Assim, o ecossistema da nuvem foi visto como o único capaz de oferecer a integração necessária entre bancos de dados e inteligência artificial para viabilizar esse modelo de negócio.

A parte técnica foi desenhada para ser 100% operada em nuvem, utilizando uma combinação estratégica de serviços para suportar o processamento em tempo real.

O núcleo da aplicação reside em instâncias de Cloud Run, que orquestram a comunicação entre o back-end e os serviços de inteligência. Para o gerenciamento de dados, a empresa adotou o AlloyDB como banco de dados transacional e o BigQuery para a camada analítica, permitindo consultas federadas que eliminam a necessidade de movimentações de dados complexas.

Quando se trata da inovação da Core AI, o foco está no uso intensivo de IA generativa para lidar com o desafio de dados não estruturados. A empresa utiliza o modelo Gemini e LLMs customizadas para identificar e extrair informações de documentos complexos, como contratos de aluguel e procurações. Esse processo, que antes dependia de analistas humanos e levava horas, agora é executado em segundos por agentes automatizados, construídos com o auxílio do ADK.

Para a análise de risco e concessão de crédito, a fintech utiliza o Gemini Enterprise Agent Platform como sua principal plataforma de predição. O fluxo de trabalho começa em ambientes de desenvolvimento dentro do Gemini Enterprise Agent Platform, evoluindo para pipelines automatizados que geram endpoints para predições em tempo real ou em lote. Essa estrutura permite que dados extraídos pelas LLMs sejam processados instantaneamente para gerar pontuações de crédito precisas.

Já o Gemini Code Assist e o Antigravity são utilizados pelos desenvolvedores da Core AI para acelerar a escrita de código, descrever funções complexas e realizar revisões automatizadas. Segundo a empresa, essa facilidade fornecida pelos recursos integrados triplicou a velocidade de desenvolvimento dos projetos e elevou o padrão de qualidade das entregas.

A integração nativa entre as ferramentas é o que garante a baixa latência da operação. O uso do Datastream, por exemplo, permite que os dados transacionais cheguem ao BigQuery em tempo real, alimentando continuamente os modelos no Gemini Enterprise Agent Platform. Outros componentes como o Pub/Sub garantem que as mensagens e dados transitem de forma assíncrona e segura entre os diferentes microsserviços.

A operação 24/7, totalmente automatizada, garante disponibilidade constante para quem precisa de crédito imediato. E, a capacidade de lidar com dados não estruturados de forma eficiente, transformou documentos brutos em decisões de negócio em segundos, validando a arquitetura baseada em múltiplos agentes.

Hoje, a Core AI afirma que planeja expandir as capacidades de sua inteligência artificial para lidar com múltiplos documentos de uma só vez, aumentando a complexidade e a acurácia das análises. Um dos projetos mais ambiciosos em desenvolvimento é um módulo de cobrança totalmente operado por agentes autônomos. Esses agentes serão capazes de realizar interações humanas para renegociações e cobranças, reduzindo ainda mais os custos operacionais, com uma abordagem mais fluida e personalizada para os clientes inadimplentes.