Construindo inteligência de risco com rigor e responsabilidade
A Tatu Labs nasceu da convicção de que modelos de avaliação de risco precisam ser desenvolvidos com atenção ao contexto — não apenas aos dados.
← Voltar ao InícioDa academia ao contexto operacional brasileiro
A Tatu Labs foi fundada em Belo Horizonte por profissionais com trajetórias em pesquisa aplicada e gestão de risco corporativo. A percepção que motivou a criação da empresa era clara: a maioria das ferramentas de avaliação de risco disponíveis no mercado brasileiro era desenvolvida em outros contextos e adaptada de forma superficial à realidade local.
O nome "Tatu" foi escolhido deliberadamente. O tatu-bola — animal nativo do cerrado brasileiro — é conhecido por sua capacidade de recolher-se e avaliar o ambiente antes de reagir. É uma metáfora para a abordagem que adotamos: antes de qualquer modelagem, analisamos o contexto com cuidado.
Desde 2021, desenvolvemos modelos de inteligência de risco para organizações de setores variados — instituições financeiras de médio porte, cooperativas de crédito, empresas industriais e prestadoras de serviços. Cada projeto parte do zero porque cada contexto é diferente.
Tornar a avaliação de risco mais fundamentada
Nossa missão é desenvolver modelos que ajudem as organizações a tomar decisões mais informadas sobre risco — não decisões automáticas, mas decisões com melhor suporte analítico.
Acreditamos que inteligência artificial aplicada à gestão de risco deve ser transparente quanto às suas limitações. Por isso, cada modelo que entregamos inclui um relatório de validação que demonstra seu desempenho e especifica as condições em que deve ser utilizado.
4+
Anos de operação
60+
Modelos entregues
12
Estados atendidos
3
Setores principais
Equipe
Profissionais com formação em ciência de dados, finanças e engenharia, reunidos pelo interesse comum em modelagem de risco aplicada.
Rodrigo Figueiredo
Cofundador & Diretor Técnico
Doutor em Estatística pela UFMG, com experiência em modelagem de risco de crédito em instituições financeiras de médio porte antes de fundar a Tatu Labs.
Camila Monteiro
Cofundadora & Diretora de Dados
Especialista em engenharia de dados e arquitetura de sistemas de decisão, com passagem pelo setor de seguros e cooperativismo de crédito.
Thiago Andrade
Líder de Engajamento
Gestor de projetos com background em consultoria de risco corporativo. Conduz o diagnóstico inicial e o relacionamento com as organizações parceiras.
Padrões de Qualidade e Metodologia
Os critérios que aplicamos em cada projeto, independentemente do seu escopo ou volume.
Validação Empírica
Todo modelo é testado contra casos históricos antes da entrega. O relatório de validação documenta métricas de desempenho e condições de aplicabilidade.
Confidencialidade e LGPD
Todos os projetos são conduzidos sob acordo de confidencialidade. O tratamento de dados pessoais segue as diretrizes da Lei Geral de Proteção de Dados.
Documentação Completa
Cada entrega inclui documentação técnica do modelo — pressupostos, variáveis, limitações conhecidas e instruções de uso para a equipe de risco.
Recalibração Programada
Modelos são revisados periodicamente. O desempenho preditivo se deteriora ao longo do tempo — a recalibração mantém a relevância operacional do modelo.
Transferência de Conhecimento
A equipe de gestão de risco recebe treinamento formal sobre o modelo — não apenas sobre como usar os resultados, mas sobre como interpretá-los criticamente.
Alinhamento Regulatório
Desenvolvemos com atenção às diretrizes do Banco Central do Brasil e às normas setoriais pertinentes ao contexto de cada organização.
Gestão de risco no Brasil: por que o contexto importa
O ambiente de risco brasileiro apresenta características que tornam difícil a aplicação direta de modelos desenvolvidos em outros mercados. A volatilidade do ciclo econômico, a estrutura tributária complexa, a concentração setorial em algumas regiões e as especificidades do sistema financeiro nacional criam padrões que modelos genéricos tendem a não capturar adequadamente.
A Tatu Labs opera a partir de Belo Horizonte — um ponto de convergência entre o agronegócio mineiro, a indústria metalúrgica e um ecossistema financeiro diversificado. Essa localização não é acidental: ela nos coloca próximos a organizações que enfrentam perfis de risco variados e que raramente encontram soluções desenvolvidas especificamente para seu contexto.
Nossa abordagem distingue entre tipos de risco com metodologias distintas: risco de crédito exige modelos de probabilidade de inadimplência calibrados à carteira específica; risco operacional demanda identificação de processos críticos e histórico de falhas; risco de mercado requer análise de sensibilidade a variáveis econômicas relevantes para o setor. Cada dimensão recebe tratamento próprio — e quando são combinadas, a integração é feita com atenção à correlação entre categorias.
O resultado que buscamos não é um número de risco — é uma perspectiva analítica que a equipe de gestão da organização possa utilizar de forma crítica e informada.
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