Brikz Labs · Demo 02 · Graph FM
Esta demo replica a camada de resolução de entidade do Agente FIDC e do Agente PLD/FT. O Graph FM constrói o grafo societário a partir de QSA, identifica o UBO (beneficiário final), detecta partes relacionadas e ciclos societários, e marca riscos (PEP, sanções). Os dados são fictícios e gerados aleatoriamente.
Modo de visualização
Resumo da estrutura
Legenda
Entidade selecionada
Em produção, o Graph FM persiste essa estrutura em Spanner Graph para consultas operacionais com consistência forte e em BigQuery Graph para análise histórica. A resolução de UBO segue o critério de 25% de participação direta ou indireta, padrão de CVM 50 e Bacen. Ver arquitetura técnica.
O que esta demo modela
A estrutura societária é gerada aleatoriamente como uma árvore de holding com ramificações, partes relacionadas cruzadas e, com probabilidade variável, ciclos societários — uma das anomalias mais investigadas em compliance financeiro.
A camada de risco simula: PEPs (Pessoas Expostas Politicamente), sanções (listas OFAC, Bacen, ONU), partes relacionadas e ciclos societários — todos detectáveis por análise de grafo direcionado com pesos de participação.
Cobertura regulatória
Estado da arte e próximos passos
A demo aplica regra clássica de UBO (25% direto ou indireto via produto de pesos), suficiente para CVM 50 e Bacen. Para detecção de estruturas adversariais — controle de fato sem participação majoritária, partes relacionadas implícitas, ofuscação por offshore — a literatura aponta caminhos relevantes.
Embeddings de conhecimento
RotatE, ComplEx, NodePiece
Knowledge Graph Embeddings projetam entidade e relação em espaço vetorial onde rotação ou produto complexo representa a relação. Permite raciocínio sobre relações implícitas — controle indireto, sócio oculto, parte relacionada de segundo grau.
Sun et al., ICLR 2019 · Trouillon et al., ICML 2016 · Galkin et al., ICLR 2022
Grafos heterogêneos
HGT, R-GCN
Cada tipo de aresta (sociedade, controle, prestação de serviço, vínculo familiar) carrega semântica distinta. Heterogeneous GNN aprende essas semânticas separadamente e combina por atenção, ao invés de tratar todas as arestas como equivalentes.
Hu et al., WWW 2020 · Schlichtkrull et al., ESWC 2018
Foundation models de grafo
OFA e GraphGPT
One For All e GraphGPT pretreinam um único modelo sobre múltiplos grafos de domínios distintos. A transferência zero-shot para resolução de entidade em corpus jurídico-financeiro brasileiro é linha ativa de pesquisa.
Liu et al., ICLR 2024 · Tang et al., SIGIR 2024
Resolução de entidade com LLM
GraphRAG sobre regulação e Receita
O grafo societário enriquecido com corpus jurídico (CVM, Receita Federal, jurisprudência) e consultado por RAG sobre grafo permite responder consultas em linguagem natural: "esta entidade tem PEP de segundo grau via cônjuge?".
Edge et al., Microsoft GraphRAG (2024) · Guo et al., LightRAG (2024)
Federated entity resolution
Privacy-preserving record linkage entre instituições
A próxima fronteira regulatória é resolução de UBO compartilhada entre bancos sem expor cadastro completo. Bloom filters criptografados (Schnell et al.), homomorphic comparison sobre hash de QSA, e Trusted Execution Environment para enriquecimento federado de grafos societários estão em fase de adoção em consórcios bancários. Modelos federados sobre grafos heterogêneos preservam soberania de dado por instituição.
Pan et al., IEEE TKDE 2022 (Federated Knowledge Graphs) · Schnell et al., privacy-preserving record linkage