À primeira vista, siglas como GPT, PaLM e LLaMA podem parecer apenas uma sopa de letrinhas. Na prática, esses Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs, na sigla em inglês) estão no centro da revolução global impulsionada pela Inteligência Artificial (IA).
No artigo de hoje, você vai entender qual é a influência dessa tecnologia – também chamados de grandes modelos de linguagem – nos negócios e, um dos melhores exemplos dessa transformação, que é a gestão de riscos.
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O poder dos modelos de linguagem de grande escala
Com capacidade de compreender e gerar linguagem natural de forma inédita, esses algoritmos estão por trás de soluções que já transformam o cotidiano — seja no atendimento automatizado, na automação documental ou em decisões críticas de negócio.
Antes de falar sobre soluções amplamente conhecidas, como ChatGPT, Copilot e Perplexity, é fundamental entender como essas tecnologias operam. Todos esses sistemas têm em comum a arquitetura Transformer, uma rede neural projetada para aprender o contexto e o significado de dados sequenciais — como as palavras nessa frase, por exemplo. Essa arquitetura permite que o modelo identifique relações sutis e relevantes entre elementos do texto.
Os LLMs são, essencialmente, implementações práticas dessa arquitetura Transformer. Cada modelo é treinado com bilhões (ou até trilhões) de parâmetros, absorvendo padrões linguísticos complexos a partir de volumes massivos de dados.
No Brasil, temos o exemplo do BERTimbau, desenvolvido pela Unicamp, treinado exclusivamente em português. Esse modelo nacional elevou o nível das aplicações locais, viabilizando desde atendimentos automatizados mais precisos até a interpretação avançada de contratos e documentos técnicos.
LLMs: muito além do ChatGPT
Um equívoco comum é imaginar que os LLMs servem apenas para criar textos curtos ou realizar buscas em formato conversacional. Essa visão limitada nasceu da popularidade do ChatGPT, que gerou uma onda de curiosidade — muitas vezes mais focada na ferramenta do que nos problemas que a tecnologia pode resolver de forma estratégica.
Hoje, a pergunta certa já não é se as empresas devem explorar LLMs, mas como aplicá-los de forma inteligente e segura. O diferencial competitivo está em ir além do básico — saindo do chatbot ou da geração automática de conteúdo — e integrar esses modelos de linguagem de grande escala a processos críticos, nos quais dados e decisões precisam caminhar juntos.
Um exemplo claro é o Indicador de Mídias Adversas da Neoway, que usa uma versão do BERTimbau aprimorada internamente por nossos cientistas de dados. A solução identifica relações entre palavras, além de ser capaz de detectar, por exemplo, se um CPF ou CNPJ aparece associado a termos negativos em mídias diversas.
Imagine a seguinte manchete de jornal: “Coaf aciona Banco X e Banco Y por conta de tarifas.” Nesse caso, o modelo entende que o Coaf (Conselho de Controle de Atividades Financeiras) é o “agente”, enquanto os bancos X e Y são os “alvos”, e que as tarifas são o “motivo” da ação.
A solução não apenas identifica as palavras-chave, mas também compreende suas relações semânticas, algo essencial para análises de risco mais robustas. Mas, tal análise não se limita ao conteúdo das manchetes: a ferramenta analisa o conteúdo das notícias, capturando nuances e ampliando o escopo da pesquisa.
Falando em riscos, confira o nosso episódio do podcast Fatos & Fraudes com Kendji Wolf, Diretor de Data Analytics da Neoway, e saiba como a tecnologia de dados pode revolucionar o compliance, a gestão de riscos e a prevenção a fraudes, trazendo a reflexão: até onde é possível usar IA nas tomadas de decisão?
Associando palavras, riscos e contexto
O funcionamento da solução parte dos inputs que nossos parceiros definem combinando CPF/CNPJ e palavras adversas, como: roubo, corrupção e diversas outras.
Um uso frequente é monitorar se sua própria empresa — ou parceiros estratégicos — estão associados a temas sensíveis, como lavagem de dinheiro, estelionatos ou indícios de corrupção. Os gestores de risco e compliance podem relacionar um nome fantasia ou razão social com mais de 200 categorias temáticas.
A partir desses parâmetros, a ferramenta varre conteúdos na internet, cruzando informações estruturadas e não-estruturadas para identificar menções relevantes em tempo real.
Para cada correspondência encontrada, o modelo gera um score de associação entre o nome da empresa/pessoa e os termos adversos identificados. Quanto maior o score, maior a probabilidade de relação direta, ajudando os profissionais a priorizar análises de diligência e reduzir riscos operacionais.
Aproveite para conhecer o nosso case de sucesso com a Claro, o qual mostra como as ferramentas da Neoway ajudam a companhia na área de compliance e fraudes para mitigar riscos:
Conclusão
Ao integrar essa tecnologia com outras soluções analíticas, as empresas criam esteiras de compliance e prevenção de fraudes muito mais eficazes.
Um exemplo já implementado por diversos parceiros da Neoway é a combinação do Indicador de Mídias Adversas com motores de decisão, oferecendo análises aprofundadas e automáticas para compliance e gestão de riscos.
O impacto é certeiro: dados bem tratados e IA robusta economizam tempo, ampliam a precisão e elevam a eficiência operacional. A equação produzir mais, com maior qualidade e agilidade soa como música para qualquer gestor, não é mesmo?
A solução de Mídias Adversas é apenas uma amostra de como a união de inteligência analítica às novas tecnologias pode impulsionar a competitividade. Essa é a nova fronteira que os LLMs tornam possível — e as empresas que já estão aproveitando essa oportunidade colhem ganhos em agilidade, segurança e inovação.
Para saber mais sobre a tecnologia de mídias adversas e outras soluções de gerenciamento de risco, prevenção à lavagem de dinheiro e compliance, fale com um de nossos especialistas.
