{"id":35985,"date":"2026-01-26T07:00:00","date_gmt":"2026-01-26T10:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/building.nubank.com\/?p=35985"},"modified":"2026-01-27T18:21:43","modified_gmt":"2026-01-27T21:21:43","slug":"como-o-nubank-usa-modelos-fundacionais-para-gerar-insights-financeiros-e-experiencias-personalizadas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/building.nubank.com\/pt-br\/como-o-nubank-usa-modelos-fundacionais-para-gerar-insights-financeiros-e-experiencias-personalizadas\/","title":{"rendered":"Como o Nubank usa modelos fundacionais para gerar insights financeiros e experi\u00eancias personalizadas"},"content":{"rendered":"\n

Autor: <\/em>Austin McEver<\/em><\/a><\/p>\n\n\n\n

No Nubank, acreditamos em combater a complexidade, empoderar as pessoas e construir solu\u00e7\u00f5es centradas no cliente. Nossa miss\u00e3o nos impulsiona a inovar continuamente, especialmente na forma como entendemos as jornadas financeiras \u00fanicas de cada cliente. Historicamente, institui\u00e7\u00f5es financeiras, incluindo o Nubank, t\u00eam recorrido a abordagens tradicionais de machine learning (ML), transformando grandes volumes de dados dos usu\u00e1rios, como transa\u00e7\u00f5es banc\u00e1rias, eventos dentro do app e registros de atendimento ao cliente, em features tabulares cuidadosamente engenheiradas para tarefas preditivas como previs\u00e3o de risco, detec\u00e7\u00e3o de fraude e recomenda\u00e7\u00f5es personalizadas [3, 4, 11]. Embora eficaz, esse processo costuma ser intensivo em trabalho e enfrenta dificuldades para capturar toda a riqueza e as nuances sutis presentes em dados sequenciais [3].<\/p>\n\n\n\n

O desafio est\u00e1 em ir al\u00e9m das limita\u00e7\u00f5es de features est\u00e1ticas e agregadas para construir uma compreens\u00e3o din\u00e2mica e profunda do comportamento financeiro individual. Isso \u00e9 crucial porque at\u00e9 mesmo pequenos ganhos em performance de modelos centrais podem gerar valor significativo [11, 4]. Inspirados por avan\u00e7os em outros dom\u00ednios, como processamento de linguagem natural (NLP) e vis\u00e3o computacional, onde modelos aprendem representa\u00e7\u00f5es ricas diretamente a partir de dados brutos, iniciamos uma jornada para aplicar Foundation Models a dados financeiros [3, 4]. Esse movimento representa um passo fundamental na dire\u00e7\u00e3o da vis\u00e3o IA-First do Nubank [11].<\/p>\n\n\n\n

Nossa evolu\u00e7\u00e3o acelerou significativamente com a aquisi\u00e7\u00e3o da Hyperplane, em julho de 2024, integrando sua expertise no desenvolvimento de modelos de grande escala para comportamento financeiro \u00e0 cultura de mais de uma d\u00e9cada do Nubank em levar inova\u00e7\u00e3o tecnol\u00f3gica \u00e0 produ\u00e7\u00e3o. Desde ent\u00e3o, times de plataforma e produto t\u00eam colaborado para treinar e implantar large language models em diversos casos de uso de modelagem preditiva, estabelecendo as bases para um futuro financeiro mais inteligente e centrado no cliente [11].<\/p>\n\n\n\n

Desde a introdu\u00e7\u00e3o inicial do nuFormer, j\u00e1 o colocamos em produ\u00e7\u00e3o para resolver problemas de cr\u00e9dito em larga escala no Brasil. Tamb\u00e9m expandimos o uso de foundation models por todo o Nubank, alcan\u00e7ando ganhos expressivos em avalia\u00e7\u00f5es offline em cr\u00e9dito, empr\u00e9stimos, previs\u00e3o de renda e cross-sell. Esse avan\u00e7o demonstra como o trabalho dos nossos times pode ser entregue de forma horizontal em toda a empresa.<\/p>\n\n\n\n

Arquitetando o entendimento: parametrizando nossos modelos fundacionais<\/h2>\n\n\n\n

No n\u00facleo da nossa abordagem est\u00e1 a ado\u00e7\u00e3o de modelos sequenciais baseados em transformers, que s\u00e3o particularmente eficazes para capturar depend\u00eancias de longo prazo em dados sequenciais. Essa caracter\u00edstica \u00e9 essencial para entender varia\u00e7\u00f5es sazonais e c\u00edclicas nos h\u00e1bitos de consumo [1]. Adaptamos esses modelos para lidar tanto com atributos textuais quanto estruturados das transa\u00e7\u00f5es. Chamamos essa abordagem de nuFormer [4].<\/p>\n\n\n\n

Definindo a interface de transa\u00e7\u00f5es: dos dados brutos aos embeddings<\/h3>\n\n\n\n

Transformers operam sobre sequ\u00eancias de embeddings. Por isso, um passo fundamental foi definir como converter uma transa\u00e7\u00e3o do usu\u00e1rio em um formato que o modelo consiga processar [1]. Em vez de atribuir IDs \u00fanicos para cada combina\u00e7\u00e3o poss\u00edvel de transa\u00e7\u00f5es, o que gera espa\u00e7os massivos de IDs e problemas de cold start, optamos por uma vers\u00e3o modificada da abordagem \u201ctext-is-all-you-need\u201d [1, 10].<\/p>\n\n\n\n

Representamos cada transa\u00e7\u00e3o por meio de seus atributos, como:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  • Sinal do valor:<\/strong> um token indicando positivo ou negativo.<\/li>\n\n\n\n
  • Bucket de valor: <\/strong>valores absolutos quantizados em faixas, cada uma associada a um token.<\/li>\n\n\n\n
  • M\u00eas, dia e dia da semana: <\/strong>cada um representado por um token pr\u00f3prio.<\/li>\n\n\n\n
  • Descri\u00e7\u00e3o: <\/strong>tokenizada como linguagem natural usando um tokenizer padr\u00e3o, como BPE [1].<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

    Essa representa\u00e7\u00e3o modular permite a inclus\u00e3o simples de novas features categ\u00f3ricas ou num\u00e9ricas e \u00e9 mais eficiente em termos de tokens do que uma abordagem totalmente baseada em texto. Em seguida, concatenamos as strings de transa\u00e7\u00f5es de uma conta, adicionando tokens separadores e truncando a sequ\u00eancia para um tamanho m\u00e1ximo de contexto [1].<\/p>\n\n\n\n

    Escalando para gerar insight: pr\u00e9-treinamento e par\u00e2metros do modelo<\/h3>\n\n\n\n

    Nosso pr\u00e9-treinamento utiliza tarefas cl\u00e1ssicas de modelagem de linguagem, como next token prediction (NTP) e masked language modeling (MLM). Nesse processo, os tokens das transa\u00e7\u00f5es s\u00e3o incorporados por meio de uma tabela de embeddings [1].<\/p>\n\n\n\n

    Volume de dados de pr\u00e9-treinamento<\/h4>\n\n\n\n

    Embora conjuntos com cerca de 5 milh\u00f5es de linhas de usu\u00e1rios mais r\u00f3tulos j\u00e1 apresentem resultados promissores, observamos ganhos incrementais ao escalar para 20 milh\u00f5es e 40 milh\u00f5es de registros. Isso indica que os modelos continuam se beneficiando de maior exposi\u00e7\u00e3o a padr\u00f5es transacionais.<\/p>\n\n\n\n

    Comprimento de contexto<\/h4>\n\n\n\n

    Compreender o comportamento financeiro frequentemente exige observar um hist\u00f3rico longo do usu\u00e1rio. Contextos maiores tendem a capturar melhor essas depend\u00eancias. No entanto, o custo computacional da aten\u00e7\u00e3o cresce quadraticamente com o tamanho do contexto. Isso traz desafios como lentid\u00e3o no treino e risco de diverg\u00eancia. A Figura 1 ilustra o aumento de performance conforme o comprimento do contexto cresce.<\/p>\n\n\n\n

    \"\"<\/figure>\n\n\n\n

    Figura 1: AUC de teste do nuFormer para diferentes comprimentos de contexto, 512, 1024 e 2048, com modelos de 24M e 330M par\u00e2metros.<\/p>\n\n\n\n

    Tamanho do modelo<\/h4>\n\n\n\n

    Demonstramos melhorias significativas de performance ao escalar o tamanho do modelo. Benchmarks iniciais mostram ganhos claros ao passar de 24 milh\u00f5es para 330 milh\u00f5es de par\u00e2metros [1]. Enquanto modelos de 24M s\u00e3o \u00fateis para experimenta\u00e7\u00e3o r\u00e1pida, os de 330M geralmente apresentam melhor desempenho nos tasks finais. Estamos ativamente trabalhando para escalar ainda mais, visando modelos de 700 milh\u00f5es e 1,5 bilh\u00e3o de par\u00e2metros. O objetivo \u00e9 capturar sinais comportamentais ainda mais complexos e propriedades emergentes [3, 11].<\/p>\n\n\n\n

    \"\"<\/figure>\n\n\n\n

    Figura 2: AUC de teste do nuFormer para diferentes volumes de dados de treino, 5M, 20M, 40M e 100M, com modelos de 24M e 330M par\u00e2metros.<\/p>\n\n\n\n

    Construindo a narrativa do usu\u00e1rio: sele\u00e7\u00e3o estrat\u00e9gica de dados<\/h2>\n\n\n\n

    A abordagem digital-first e multi-pa\u00eds do Nubank gera volumes massivos de dados transacionais ricos, al\u00e9m de outras intera\u00e7\u00f5es dos usu\u00e1rios, como eventos no app [3, 11]. Construir narrativas de usu\u00e1rio ideais para nossos foundation models envolve tratar a sele\u00e7\u00e3o e a representa\u00e7\u00e3o de dados como um problema de busca em hiperpar\u00e2metros. O objetivo \u00e9 incluir o m\u00e1ximo de informa\u00e7\u00e3o \u00fatil poss\u00edvel usando o menor n\u00famero de tokens, respeitando a janela de contexto limitada dos transformers [6].<\/p>\n\n\n\n

    Diversidade de fontes e sele\u00e7\u00e3o de dados<\/h4>\n\n\n\n

    Dividimos nossos dados em diversas fontes. Embora seja poss\u00edvel pr\u00e9-treinar com um conjunto mais amplo, o alinhamento entre as fontes usadas no pr\u00e9-treinamento e no fine-tuning melhora a performance. Utilizamos um framework modular de pr\u00e9-processadores que convertem atributos das transa\u00e7\u00f5es em tokens [6]. Por exemplo:<\/p>\n\n\n\n

      \n
    • Atributos padr\u00e3o como valor, data, descri\u00e7\u00e3o, origem, status, motivo de nega\u00e7\u00e3o e modo de entrada possuem pr\u00e9-processadores dedicados<\/li>\n\n\n\n
    • Para produtos financeiros espec\u00edficos, como Caixinhas, inclu\u00edmos tokens para tipo de transa\u00e7\u00e3o, tipo de investimento e saldo da conta<\/li>\n\n\n\n
    • Transa\u00e7\u00f5es relacionadas a empr\u00e9stimos utilizam atributos como taxa de juros, n\u00famero de parcelas pagas e saldo remanescente<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

      De forma crucial, incorporamos dados do Sistema de Informa\u00e7\u00f5es de Cr\u00e9dito (SCR) em nossos modelos brasileiros, oferecendo insights valiosos sobre o hist\u00f3rico financeiro dos usu\u00e1rios e suas rela\u00e7\u00f5es com outras institui\u00e7\u00f5es financeiras antes (e depois) de ingressarem no Nubank [6]. Essa inclus\u00e3o nos ajuda a entender melhor nossos clientes e a construir solu\u00e7\u00f5es mais adequadas \u00e0s suas necessidades.<\/p>\n\n\n\n

      Valida\u00e7\u00e3o experimental<\/h4>\n\n\n\n

      A inclus\u00e3o de diferentes fontes de dados e representa\u00e7\u00f5es \u00e9 validada por meio de experimenta\u00e7\u00e3o rigorosa e avalia\u00e7\u00e3o emp\u00edrica usando m\u00e9tricas offline [6]. Esse processo iterativo mostra que simplesmente adicionar mais tokens nem sempre melhora a performance. Em alguns casos, devido \u00e0s limita\u00e7\u00f5es de contexto, pode at\u00e9 piorar os resultados. Nosso framework permite ir de uma fonte de dados bruta at\u00e9 resultados experimentais em poucos dias. Isso reduz drasticamente o esfor\u00e7o e a incerteza associados ao feature engineering tradicional [6].<\/p>\n\n\n\n

      Medindo impacto: avaliando nossos modelos pr\u00e9-treinados<\/h2>\n\n\n\n

      As avalia\u00e7\u00f5es iniciais dos modelos pr\u00e9-treinados envolveram o treino de \u00e1rvores de gradient boosting<\/em> sobre os embeddings gerados. No entanto, observamos que essa abordagem capturava pouco sinal. Al\u00e9m disso, os ganhos nem sempre se propagavam para os modelos downstream. Para liberar todo o potencial desses modelos, passamos a realizar fine-tuning supervisionado diretamente para tarefas espec\u00edficas [3].<\/p>\n\n\n\n

      Ajuste fino supervisionado<\/h3>\n\n\n\n

      O processo consiste em adicionar uma prediction head linear a um transformer pr\u00e9-treinado. Essa camada prev\u00ea um r\u00f3tulo, bin\u00e1rio, multiclasse ou de regress\u00e3o, a partir do embedding final do token, tamb\u00e9m chamado de embedding do usu\u00e1rio.<\/p>\n\n\n\n

      Para maximizar a performance downstream, o modelo fine-tuned geralmente inclui features tabulares espec\u00edficas da tarefa. Essas features s\u00e3o combinadas por um m\u00f3dulo de blending que integra as informa\u00e7\u00f5es tabulares com os embeddings transacionais. Essa abordagem gera resultados excepcionais, mas avalia o poder da combina\u00e7\u00e3o entre embeddings e features tabulares.<\/p>\n\n\n\n

      Para avaliar isoladamente os modelos pr\u00e9-treinados, congelamos o backbone e alimentamos o modelo apenas com transa\u00e7\u00f5es. Nesse cen\u00e1rio, as features tabulares s\u00e3o exclu\u00eddas do blending head. Isso ajuda a isolar o impacto dos embeddings transacionais. Ainda assim, esse processo exige fine-tuning, o que demanda tempo e recursos computacionais adicionais. No futuro, buscamos criar benchmarks melhores para modelos pr\u00e9-treinados standalone, capazes de gerar embeddings n\u00e3o supervisionados para m\u00faltiplas tarefas.<\/p>\n\n\n\n

      Uma fronteira ativa de pesquisa<\/h3>\n\n\n\n

      Modelos fundacionais aplicados a finan\u00e7as formam um campo em r\u00e1pida evolu\u00e7\u00e3o. Apesar dos avan\u00e7os expressivos, esta continua sendo uma \u00e1rea de pesquisa ativa, com muito espa\u00e7o para inova\u00e7\u00e3o. Seguimos explorando novas arquiteturas, estrat\u00e9gias de pr\u00e9-treinamento, casos de uso e metodologias de avalia\u00e7\u00e3o para expandir os limites do que \u00e9 poss\u00edvel.<\/p>\n\n\n\n

      O caminho \u00e0 frente<\/h2>\n\n\n\n

      Nossos primeiros sucessos ao implantar modelos fundacionais preditivos na plataforma de IA do Nubank representam um passo inicial, por\u00e9m significativo, rumo \u00e0 nossa vis\u00e3o AI-First [11]. Nossa estrat\u00e9gia permanece clara e ambiciosa:<\/p>\n\n\n\n

        \n
      • Ingerir e validar mais fontes de dados n\u00e3o estruturados.<\/li>\n\n\n\n
      • Treinar foundation models mais avan\u00e7ados.<\/li>\n\n\n\n
      • Implant\u00e1-los em casos de uso cada vez mais cr\u00edticos.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

        Continuaremos explorando par\u00e2metros \u00f3timos de modelo, incorporando fontes de dados ainda mais diversas e refinando nossas t\u00e9cnicas de avalia\u00e7\u00e3o. Essa transforma\u00e7\u00e3o profunda em tecnologia e produto permitir\u00e1 ao Nubank entender seus clientes muito al\u00e9m das capacidades dos m\u00e9todos tradicionais. Isso nos ajuda a atender \u00e0s suas necessidades financeiras no momento certo e a oferecer solu\u00e7\u00f5es verdadeiramente personalizadas e inteligentes [3].<\/p>\n\n\n\n

        O futuro das finan\u00e7as \u00e9 inteligente. No Nubank, estamos construindo esse futuro uma transa\u00e7\u00e3o cheia de insight por vez.<\/p>\n\n\n\n

        <\/p>\n\n\n\n

        Refer\u00eancias<\/h3>\n\n\n\n
          \n
        1. Braithwaite, D., & Udagawa, H. (2025a). Defining an interface between transaction data and foundation models – Building Nubank<\/em>.<\/li>\n\n\n\n
        2. Braithwaite, D., Cavalcanti, M., & Udagawa, H. (2025b). Fine-tuning transaction user models – Building Nubank<\/em>.<\/li>\n\n\n\n
        3. Braithwaite, D., & Udagawa, H. (2025c). Understanding our customers\u2019 finances through foundation models – Building Nubank<\/em>.<\/li>\n\n\n\n
        4. Braithwaite, D. T., Cavalcanti, M., McEver, R. A., Udagawa, H., Silva, D., Ramanath, R., Meneses, F., Yoshida, A., Wingert, E., Ramos, M., Zanfelice, B., & Gupta, A. (2025d). Your spending needs attention: Modeling financial habits with transformers. arXiv preprint arXiv:2507.23267<\/em>.<\/li>\n\n\n\n
        5. Dao, T., Fu, D., Ermon, S., Rudra, A., & R\u00e9, C. (2022). Flashattention: Fast and memory-efficient exact attention with io-awareness. In Advances in Neural Information Processing Systems<\/em> (Vol. 35, pp. 16344\u201316359).<\/li>\n\n\n\n
        6. Foust, T. (2025). Optimizing user narratives for foundation models – Building Nubank<\/em>.<\/li>\n\n\n\n
        7. Gorishniy, Y., Rubachev, I., & Babenko, A. (2022). On embeddings for numerical features in tabular deep learning. In Advances in Neural Information Processing Systems<\/em> (Vol. 35, pp. 24991\u201325004).<\/li>\n\n\n\n
        8. Imrie, F., Denner, S., Brunschwig, L. S., Maier-Hein, K., & Van Der Schaar, M. (2025). Automated ensemble multimodal machine learning for healthcare. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics<\/em>.<\/li>\n\n\n\n
        9. Kazemnejad, A., Padhi, I., Ramamurthy, K. N., Das, P., & Reddy, S. (2023). The impact of positional encoding on length generalization in transformers. In Advances in Neural Information Processing Systems<\/em> (Vol. 36, pp. 24892\u201324928).<\/li>\n\n\n\n
        10. Li, J., Wang, M., Li, J., Fu, J., Shen, X., Shang, J., & McAuley, J. (2023). Text is all you need: Learning language representations for sequential recommendation. In Proceedings of the 29th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining<\/em> (pp. 1258\u20131267).<\/li>\n\n\n\n
        11. Udagawa, H. (2025). Building foundation models into Nubank\u2019s AI platform – Building Nubank<\/em>.<\/li>\n\n\n\n
        12. Wang, R., Shivanna, R., Cheng, D., Jain, S., Lin, D., Li, L., & Chi, E. H. (2021). Dcn v2: Improved deep & cross network and practical lessons for web-scale learning to rank systems. In Proceedings of the Web Conference 2021<\/em> (pp. 1785\u20131797).<\/li>\n<\/ol>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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