Um banco enxerga as próprias transações. O DracmaTrace enxerga o padrão entre instituições: contas de passagem, circularidade, ocultação patrimonial e redes financeiras suspeitas que nenhuma análise isolada alcança.
O DracmaTrace é uma rede de inteligência financeira compartilhada — inteligência coletiva contra o crime financeiro. Ele conecta sinais de risco de mais de 90 instituições e os cruza com o que o Core move, o Trust prova e o Shield decide, para identificar padrões de lavagem de dinheiro, movimentações atípicas e estruturas de ocultação que só aparecem quando se olha o conjunto.
Correlaciona comportamentos e sinais de risco entre bancos, fintechs e meios de pagamento. O que parece normal em uma instituição vira padrão quando aparece em três.
Cada conta é um nó; cada transferência, uma aresta. O grafo revela intermediários, contas de passagem e circularidade financeira que a lista de extratos esconde.
Segue o dinheiro de ponta a ponta, mesmo quando ele troca de instituição, de titular e de forma. O destino final e as conexões no caminho ficam documentados.
Lavagem de dinheiro atravessa bancos de propósito: cada instituição enxerga um pedaço inofensivo do fluxo e nenhuma vê o desenho inteiro. O DracmaTrace reconstrói esse desenho a partir de sinais — não de extratos — e entrega ao analista a hipótese já montada, com os vínculos e a cronologia.
Nenhum participante acessa os dados brutos de outro. O que circula na rede são sinais de risco pseudonimizados, sob base legal de PLD e com segregação por instituição.
Recebe 37 PIX de 29 pagadores sem vínculo entre si, em 48 horas.
Saldo entra e sai em menos de 4 minutos. Volta a zero toda noite.
Saídas fracionadas, todas logo abaixo do limite de comunicação.
Mesmo dispositivo e mesmo beneficiário final do onboarding original.
Da correlação entre instituições à comunicação ao regulador, tudo roda sobre a mesma rede de sinais — e cada hipótese sai com a evidência que a sustenta.
Correlação de comportamentos e sinais de risco entre bancos, fintechs e adquirentes da rede.
Identificação de redes, intermediários, contas de passagem e circularidade financeira.
Detecção de comportamentos atípicos por histórico, perfil transacional e desvio em relação aos pares.
Acompanhamento do dinheiro de ponta a ponta, com as conexões de cada salto documentadas.
Vínculos entre pessoas, empresas, contas e dispositivos — mesmo quando o nome muda e o CPF não.
Classificação dinâmica do risco de pessoas e operações, recalculada a cada novo sinal da rede.
Hipóteses montadas, evidências reunidas e casos geridos de ponta a ponta — o analista revisa, não garimpa.
Apoio à documentação das análises e à comunicação ao COAF, com a cronologia e os vínculos já organizados.
Uma rede entre instituições só funciona se cada uma puder confiar no que entra e no que sai dela. O DracmaTrace foi desenhado para respeitar o sigilo bancário e as condições legais de tratamento e compartilhamento de dados — não para contorná-los.
O que circula entre instituições são indicadores de risco pseudonimizados, não dados brutos de clientes. Nada de PII trafegando em claro ou saindo da instituição de origem.
Tratamento fundado nas obrigações de prevenção à lavagem (Lei 9.613/98, Circular BCB 3.978/2020), nos limites do sigilo bancário (LC 105/2001) e da LGPD, com finalidade e registro documentados.
Cada participante vê só o que a lei permite: as hipóteses sobre as próprias contas e os vínculos de rede relevantes a elas — nunca a carteira do vizinho.
As regras de participação, o escopo dos sinais compartilhados e o fundamento legal de cada tratamento são formalizados com o jurídico e o compliance de cada instituição antes da adesão à rede.
Quatro etapas que rodam continuamente sobre a rede — ao longo do tempo, não só no instante da transação. O Shield decide em milissegundos; o Trace investiga o que se desenha em dias e semanas.
Recebe os sinais de risco pseudonimizados de cada instituição e os sinais do Core, Trust e Shield.
Resolve entidades, monta o grafo e cruza comportamentos entre instituições e ao longo do tempo.
Levanta a hipótese de PLD, pontua o risco e reúne a evidência — com apoio de IA e revisão do analista.
Documenta a análise, gere o caso e prepara a comunicação ao COAF com cronologia e vínculos.
Etapa contínua: cada caso confirmado ou descartado pelo compliance realimenta os modelos de rede. A inteligência coletiva fica mais precisa a cada instituição que entra.
Cada hipótese sai com a trilha que o regulador espera: quem, quando, por onde, com que vínculos — e por que a rede considerou suspeito.
O número de instituições e o escopo dos sinais compartilhados variam conforme a adesão à rede; validamos a cobertura relevante para a sua operação em prova de conceito, antes de qualquer promessa de contrato.
Em uma prova de conceito, mostramos os vínculos entre instituições, as contas de passagem e a hipótese de PLD que a sua análise isolada não conseguia fechar.