No Nu DS & MLE Meetup #6, realizado pelo Nu México, tivemos a oportunidade de ouvir Moisés Rojo, físico e cientista de dados com mais de 12 anos de experiência. Sua trajetória no Nu passa por diferentes marcos: ele foi responsável pelos primeiros modelos de crédito no México, liderou a construção da infraestrutura global de aprendizado de máquina para aumento de linhas e hoje dirige a área de Ciência de Dados em Cobrança a nível global. 

Antes de chegar ao Nu, atuou como diretor de inovação em ciência de dados na Kantar e também colaborou com veículos de imprensa em projetos de jornalismo de dados. No encontro, Moisés compartilhou uma visão que vai além da técnica e mergulha em algo mais profundo: a cultura de dados e inteligência artificial que sustenta o Nubank. 

Mais do que algoritmos e modelos, é essa filosofia que cria vantagem competitiva, permitindo que a empresa simplifique a vida de milhões de clientes de forma radicalmente diferente.

Tecnologia a serviço do cliente

A tese central do Nubank é clara: tecnologia gera eficiência, e essa eficiência retorna para os clientes na forma de produtos melhores e preços mais justos. Mas, dentro do campo da ciência de dados, a tecnologia se traduz em sistemas de decisão. Cada escolha feita ao longo da jornada do cliente, desde a análise inicial para conceder um cartão até a definição de estratégias de cobrança, é apoiada por modelos de machine learning.

Esses modelos atuam de maneira invisível, mas decisiva. Ao solicitar um cartão, por exemplo, é a inteligência artificial que estima o risco de crédito, define limites e aprova a proposta em segundos, sem a necessidade de burocracia ou intervenção humana. A mesma lógica vale para a detecção de fraudes, garantindo segurança logo no primeiro contato com o cliente.

Uma vez ativado, esse relacionamento evolui com o suporte de dados. Perguntas enviadas pelo aplicativo são respondidas com rapidez graças ao uso de processamento de linguagem natural. Se for necessário falar com uma pessoa, o sistema direciona automaticamente ao atendente mais adequado. A mesma inteligência que aprova crédito ou identifica fraudes também personaliza o atendimento.

E à medida que o cliente amadurece no uso do cartão, os modelos continuam atuando: eles analisam padrões de uso, calculam a probabilidade de inadimplência e ajudam a definir quando e como aumentar o limite de crédito. Até mesmo a cobrança se torna uma experiência menos traumática, com estratégias adaptadas à realidade de cada pessoa. Essa mesma filosofia é aplicada a outros produtos, como empréstimos pessoais. Em todas as etapas, a tecnologia está ali para reduzir a complexidade e devolver tempo ao cliente.

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As engrenagens invisíveis

Para que tudo isso seja possível, existe uma engrenagem invisível, sustentada por equipes multidisciplinares e uma plataforma de dados robusta.

Engenheiros de dados transformam bilhões de eventos em conjuntos acionáveis de informação. Engenheiros de machine learning garantem que modelos sejam escaláveis e possam ser aplicados em larga escala. Cientistas de dados desenvolvem predições a partir desses conjuntos, enquanto analistas de negócio traduzem predições em impacto financeiro concreto.

Esse modelo, baseado em squads multidisciplinares que são donos de ponta a ponta de suas soluções, elimina barreiras tradicionais entre áreas. Não há um time de tecnologia isolado e distante: todos trabalham juntos para transformar dados em produtos que fazem diferença real na vida dos clientes.

Cultura como arquitetura

Se a tecnologia oferece a base, é a cultura que molda a forma como construímos e operamos esse ecossistema. Moisés falou uma frase que resume bem esse espírito: “a cultura é o que fazemos quando ninguém está olhando”.

No Nubank, nossas escolhas arquiteturais em dados refletem diretamente nossos valores. Em vez de centralizar tudo em um único time, optamos por um modelo de Data Mesh, em que cada equipe é dona de seus domínios e tem autonomia para construir e remodelar. Essa descentralização aumenta a responsabilidade, mas também potencializa a inovação, pois dá a cada squad liberdade para ajustar e evoluir seus próprios produtos de dados.

Autonomia, porém, não é sinônimo de desordem. Ao mesmo tempo em que estimulamos a independência, construímos catálogos e padrões de governança que permitem compartilhar features, dados e boas práticas entre times. Dessa forma, cada contribuição fortalece não apenas um produto, mas todo o ecossistema, criando um efeito de interesse composto que multiplica valor para o negócio.

Outro pilar é a eficiência inteligente. Em vez de limitar recursos, preferimos dar visibilidade e responsabilidade sobre custos. Acreditamos que quem está mais próximo do problema é quem tem melhores condições de decidir. Isso significa confiar que cada nubanker vai buscar eficiência com inteligência, sabendo equilibrar economia com impacto.

Escala e impacto

A combinação de tecnologia robusta com cultura forte gera impacto em uma escala impressionante: são mais de 100 modelos de machine learning em produção apenas no último ano, mais de 30 petabytes de dados processados, 1 bilhão de eventos ingeridos mensalmente e uma rede de 200 cientistas de dados que trabalham globalmente. Tudo isso para apoiar mais de 122 milhões de clientes.

Esses números não são apenas métricas técnicas: representam decisões automatizadas que evitam burocracia, reduzem a ansiedade financeira e permitem que pessoas usem melhor seu tempo e seu dinheiro.

Conclusão

Ao encerrar sua fala, Moisés reforçou que a tecnologia é a alavanca que permite escalar o impacto do Nubank. Mas é a cultura, expressa nos valores, nas escolhas de arquitetura e na forma como confiamos nas equipes, que transforma essa tecnologia em uma verdadeira vantagem competitiva.

O que diferencia o Nubank não é apenas a adoção de machine learning ou de inteligência artificial, mas a maneira como valores, pessoas e plataformas se combinam para criar produtos financeiros radicalmente diferentes. Produtos que simplificam a vida dos nossos clientes e tornam a relação com o dinheiro mais justa e transparente.

No fim das contas, é isso que nos move: usar dados e inteligência artificial não como fim em si mesmos, mas como instrumentos de transformação para milhões de pessoas.

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