Case EvoluServices & Pipefy: Como reduzir 95% do SLA de análise com automação e biometria

Webinar (14/10/2025) — Conversa com Alessandra e Pedro (EvoluServices) mediada por Renato (Pipefy) sobre prevenção a fraude, KYC/KYB e automação com IA.

• Desafio: processo de onboarding e prevenção à fraude fragmentado e manual, com múltiplas ferramentas e análises dispersas.

• Objetivo: acelerar a análise (foco em experiência do cliente e consultor) e elevar segurança com biometria — sem esperar um pico de fraude para agir.

• Solução: centralização no Pipefy + integração com plataforma de fraude parceira + biometria (face match + documento) + padronização de relatórios.

• Impacto: SLA de espera caiu de 53h para 2h40 (−95%); meta de D0 atingida (cadastros analisados no mesmo dia).

• Abordagem de implantação: rollout gradual por marca, coleta de feedbacks e ajustes contínuos.

Contexto do mercado

• Ambiente regulatório brasileiro é complexo (Bacen, PLD, ESG, trabalhista, fiscal etc.).

• Risco e fraude são dores transversais a qualquer segmento; decisões de risco precisam ser revalidadas continuamente.

• Em pagamentos, a disputa por velocidade é crítica: quem ativa primeiro ganha a transação e reduz a chance de o cliente “esfriar”.

Antes da transformação

• Pipeline já no Pipefy, porém com consultas manuais a diversos birôs e fontes.

• Fragmentação: pelo menos 4 ferramentas distintas para compor a análise.

• Sem biometria: exigia checagens adicionais para compensar a ausência de prova de vida/identidade.

• Efeito na operação: maior tempo de análise, atrito para analistas e follow-up constante dos consultores para manter o lead aquecido.

A decisão de mudar

• A Evolution não vivia um pico de fraude — a motivação foi manter-se no “oceano azul”: antecipar riscos e evoluir continuamente.

• Foco duplo: tempo de go‑live do cliente (experiência) + robustez de segurança (biometria).

O que foi implementado

1. Centralização no Pipefy

   • Orquestração do fluxo de KYC/KYB e prevenção à fraude.

   • API flexível para integrar regras internas e parceiros.

2. Nova plataforma antifraude (parceira do Pipefy)

   • Consolidação das consultas, redução de saltos entre sistemas.

3. Biometria (face match + documento)

   • Camada adicional contra falsidade ideológica e abuso de dados vazados.

4. Padronização de relatórios e critérios

   • Menos variabilidade entre analistas; análise mais rápida e auditável.

Como foi a implantação

• Visão de projeto: mitigar riscos, proteger experiência de times internos e clientes.

• Rollout por etapas/branding:

  • Começo por uma marca com menor volume → proximidade para aprender com erros e fricções.

  • Ciclos de feedback (usuários finais e consultores) → correções rápidas.

  • Escalonamento para as marcas de maior volume quando o processo ficou robusto.

• Maleabilidade do Pipefy ajudou a acomodar regras internas de compliance e variações necessárias.

• Tempo de adoção: cerca de 3 meses até o estágio atual.

Resultados e impactos

• SLA de espera de análise: 53h → 2h40 (−95%).

• Meta de D0: cadastros analisados no mesmo dia em que entram para prevenção.

• Experiência do consultor: menos follow-up para “não esfriar” o lead; ativação no mesmo dia em muitos casos.

• Efeito de negócio: aceleração reduz inativação (cliente contrata e usa), melhora time-to-revenue e diminui risco de churn para concorrentes mais rápidos.

Lições aprendidas (na prática)

• Arrisque com controle: experimente, mas com guard-rails (pilotos, feature flags, etapas por público/marca).

• Defina um objetivo claro: automação sem norte só automatiza o problema.

• Ouça a voz do cliente continuamente para priorizar melhorias que geram valor imediato.

• Parcerias importam: alinhamento entre equipe de prevenção, comercial e tecnologia + fornecedores integrados acelera a entrega.

• Padronize critérios/relatórios para reduzir variância entre analistas.

Dicas para quem vai começar

1. Mapeie dores (tempo de análise, retrabalho, retriagens, níveis de fraude) e ** priorize 1–2 metas** (ex.: D0 e redução de SLA em X%).

2. Escolha a esteira piloto (marca, região ou segmento com menor volume) para testar biometria e orquestração.

3. Integre o essencial primeiro (parceiro de antifraude + biometria) e deixe integrações secundárias para rodadas seguintes.

4. Crie painéis de acompanhamento (SLA, aprovação, inativação, retrabalho, acionamentos ao consultor).

5. Itere rápido com feedbacks quinzenais das áreas de negócio.

Perguntas frequentes do webinar (FAQ)

“Biometria não é só para quem já tem fraude alta?”
Não. Aqui, a biometria foi adotada de forma preventiva, reduzindo checagens paralelas e elevando a confiança na identidade.

“Quanto tempo leva para ver resultados?”
Nesta jornada, em ~3 meses já havia ganhos claros — inclusive atingindo D0.

“Isso substitui pessoas?”
Não. A meta é liberar analistas do trabalho manual, para decisões de risco com mais qualidade.

Queremos saber: qual etapa do seu onboarding mais consome tempo hoje? Deixe nos comentários para trocarmos aprendizados com a comunidade.