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Startup brasileira NL.AI apresenta IA anti-corrupção em Stanford

A startup brasileira NL.AI participou do Hackathon LLM Law CodeX 2026 da Universidade de Stanford, apresentando uma solução de inteligência artificial para detectar e mapear esquemas de lavagem de dinheiro e corrupção.

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Foto: InfoMoney
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17/04 às 18:02

Pontos principais

  • A NL.AI foi a única startup brasileira no Hackathon LLM Law CodeX 2026 da Universidade de Stanford.
  • A solução de IA da NL.AI detecta e mapeia esquemas de lavagem de dinheiro e corrupção, integrando dados de múltiplas fontes.
  • A tecnologia utiliza múltiplos agentes de IA especializados e explica os motivos dos alertas, agentes envolvidos e evidências, criando um rastro auditável.
  • A startup está em negociações com grandes bancos brasileiros para testar a tecnologia, com foco no sistema financeiro.
  • A expectativa é que a empresa comece a operar em 12 meses, utilizando bases de dados públicas e regulatórias.

A startup brasileira NL.AI representou o Brasil no Hackathon LLM Law CodeX 2026 da Universidade de Stanford, onde apresentou uma ferramenta inovadora de inteligência artificial desenvolvida para combater a lavagem de dinheiro e a corrupção. A solução se destaca por sua capacidade de integrar e analisar dados de diversas fontes, utilizando uma estrutura de múltiplos agentes de IA, cada um com funções específicas como leitura de normas, coleta de dados e cruzamento de informações. Diferente de outras tecnologias, a ferramenta da NL.AI não apenas identifica irregularidades, mas também detalha os motivos dos alertas, os agentes envolvidos e as evidências, garantindo um rastro auditável.

Liderada por Ricardo Fernandes (pesquisador-chefe de IA) e Helano Matos (doutor e pós-doutor), a NL.AI está atualmente em negociações com grandes bancos brasileiros para iniciar testes de sua tecnologia no sistema financeiro. A expectativa é que a empresa esteja operacional em 12 meses, utilizando diversas bases de dados públicas e regulatórias para aprimorar suas análises e contribuir para a detecção e prevenção de crimes financeiros.

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