Fintech em 2025: arquitetura, código e eficiência para sair do hype

O mercado de fintech saiu da fase de crescimento a qualquer custo e entrou em um ciclo de disciplina. Em 2024 e 2025, relatórios de consultorias como BCG, McKinsey e KPMG mostram aumento de lucratividade, foco em infraestrutura e pressão regulatória. Ao mesmo tempo, pagamentos em tempo real, IA generativa e Open Finance elevaram a barra tecnológica para bancos e novos entrantes.

Imagine a arquitetura de uma fintech como trilhos de trem de alta velocidade. Se o trilho estiver mal desenhado, qualquer novo vagão, como um produto de crédito ou uma carteira digital, chacoalha e coloca o negócio em risco. Aqui acompanhamos uma equipe de produto e tecnologia de uma fintech brasileira que precisa redesenhar sua plataforma para suportar Pix, Open Finance e IA com eficiência operacional.

Nos próximos tópicos, você verá como alinhar modelo de negócios, arquitetura, código e operação para construir uma fintech eficiente, escalável e pronta para atrair capital e parcerias estratégicas.

Por que o modelo de negócios de fintech mudou em 2024 a 2025

Nos últimos dois anos, fintech deixou de ser sinônimo de crescimento a qualquer preço e passou a ser avaliada por lucro, resiliência e qualidade de receita. Estudos de players como o relatório recente da BCG sobre fintech, o Future of Global Fintech do World Economic Forum e análises da KPMG convergem em um ponto: investidores estão mais seletivos e premiam empresas com fundamentos sólidos.

Quatro forças explicam essa virada:

• Capital mais escasso e caro, que exige payback claro de marketing e produto.
• Regulação mais rígida em dados, crédito, cripto e stablecoins.
• Expectativas do cliente moldadas por experiências em tempo real, como Pix e carteiras digitais.
• Modernização da infraestrutura financeira, que abre espaço para B2B infra, embedded finance e novos players de nicho.

Para times de produto e tecnologia, isso se traduz em três indicadores que precisam fazer parte da rotina:

• Payback de CAC por canal, idealmente abaixo de 12 meses em produtos core.
• Margem de contribuição por produto, acompanhada por coorte, levando em conta inadimplência e custo de servir.
• Custo tecnológico por cliente ativo, monitorando quanto de infraestrutura, licenças e suporte cada cliente consome.

Um passo prático é colocar esses três indicadores no mesmo dashboard que NPS e DAU/MAU, com metas trimestrais claras. A equipe de tecnologia deixa de ser apenas um centro de custo e passa a ser responsável direta pelo impacto em margem, latência e risco.

Arquitetura de fintech moderna: dos monolitos aos blocos modulares

Quando a equipe da nossa fintech brasileira olha para o sistema legado, enxerga um monolito único que concentra conta, pagamentos, risco e atendimento. É como ter todos os trilhos de trem soldados em uma única peça: qualquer ajuste em um trecho afeta a operação inteira. A agenda de 2025 precisa quebrar esse bloco em módulos bem definidos, com contratos claros e APIs estáveis.

Uma arquitetura típica de fintech moderna se organiza em camadas:

• Camada de experiência, com apps móveis e web consumindo APIs internas.
• Plataforma de produtos financeiros, com serviços como contas, cartões, crédito, investimentos e câmbio.
• Serviços transversais de risco, compliance e cobrança.
• Plataforma de dados e relatórios, alimentada por eventos em tempo quase real.
• Fundos comuns, como identidade, autenticação, notificações e catálogo de clientes.

Alguns princípios ajudam a guiar o desenho:

• API first: tudo o que é exposto para o app ou parceiros passa por contratos versionados e documentados, idealmente com OpenAPI.
• Operações idempotentes, com uso consistente de chaves de idempotência em transações sensíveis como Pix e TED.
• Comunicação orientada a eventos para casos que exigem baixa latência e escalabilidade, com ferramentas como Kafka ou Pub/Sub.
• Separação explícita entre ledger financeiro e serviços de fachada, evitando acoplamento de regras de negócio ao motor contábil.

Com pagamentos instantâneos como o Pix regulados pelo Banco Central do Brasil, latências de poucos segundos viram requisito básico. Um fluxo operacional recomendado é:

1. O app envia a requisição de pagamento para uma API de orquestração.
2. A API valida limites, saldo e antifraude em serviços dedicados.
3. O serviço de ledger registra a movimentação de forma atômica.
4. Um evento de pagamento liquidado alimenta notificações, relatórios e conciliação.

Esse modelo modular facilita a introdução de novos produtos, parceiros de Open Finance e casos de uso de IA sem refazer a base sempre que o negócio muda.

Pilha de tecnologia: decisões práticas de código e implementação

Escolher a pilha tecnológica de uma fintech é menos sobre modismos e mais sobre maturidade, ecossistema e talento disponível. Linguagens como Java e Kotlin com Spring Boot, C# com .NET ou Go oferecem boa combinação de performance, bibliotecas e suporte de mercado. No front, React ou Flutter resolvem a maior parte dos cenários móveis e web.

Para uma fintech em estágio de crescimento, uma combinação pragmática poderia ser:

• Backend de contas, cartões e ledger em Kotlin com Spring Boot, banco relacional como PostgreSQL gerenciado em nuvem.
• Camada de mensageria com Apache Kafka para eventos de transação, risco e conciliação.
• API gateway gerenciado em provedores como AWS ou Google Cloud, com rate limiting e autenticação centralizada.
• Cache distribuído com Redis para dados de sessão, limites de pagamento e configurações dinâmicas.
• Frontend em React Native, compartilhando boa parte do código entre Android e iOS.

Na prática, muitos times se beneficiam de começar com um monolito modular bem organizado antes de partir para dezenas de microservices. Um critério útil é fragmentar apenas quando um domínio cumpre pelo menos três condições: escala ou custo relevantes, necessidade de ciclo de deploy independente e fronteiras de dados bem definidas.

Em operações financeiras, idempotência e consistência são tão importantes quanto performance. Um esboço simples de endpoint de transferência pode incluir:

POST /api/v1/transfers
Idempotency-Key: 123e4567-e89b-12d3-a456-426614174000

O serviço de backend precisa registrar e controlar essa chave, garantindo que a mesma requisição não gere duas transferências se o app repetir a chamada. Boas práticas de desenvolvimento seguro, como seguir as recomendações do OWASP e os padrões do PCI DSS, evitam que decisões de código comprometam o negócio no futuro.

Como usar IA e automação para ganhar eficiência em fintech

Relatórios do World Economic Forum e de consultorias como a McKinsey mostram que uma parcela relevante das fintechs já usa IA em múltiplas frentes. A boa notícia é que não é preciso construir um laboratório de pesquisa para capturar ganhos de eficiência. O foco deve estar em problemas concretos de risco, operações e engenharia.

Três campos costumam gerar impacto rápido:

• Risco e crédito: modelos de score que combinam dados tradicionais com fluxos de conta, comprovantes e dados alternativos.
• Fraude e monitoramento em tempo real: detecção de anomalias em transações e comportamento de login.
• Automação de atendimento e backoffice: chatbots, sumarização de atendimentos e classificação automática de solicitações.

Um plano de implementação em quatro etapas ajuda a reduzir ruído:

1. Escolher um caso de uso com dor mensurável, como chargeback, tempo médio de atendimento ou fraude por canal.
2. Mapear quais dados já existem com qualidade suficiente e quais precisam ser coletados ou saneados.
3. Definir se faz sentido usar uma solução de mercado ou desenvolver internamente, considerando MLOps, explainability e requisitos regulatórios.
4. Implantar em piloto, medindo impacto e riscos antes de escalar.

Ferramentas e provedores especializados, como plataformas de IA aplicada a serviços financeiros e consultorias técnicas como a Codewave, podem acelerar a jornada, desde que a empresa mantenha governança de modelos e dados. Indicadores como redução de fraudes, ganho de produtividade por colaborador e diminuição do tempo de desenvolvimento precisam ser acompanhados com a mesma disciplina de métricas de negócio.

Open Finance, dados alternativos e personalização

Open Finance transformou dados financeiros em insumo acessível via APIs, o que muda radicalmente como fintechs analisam risco e constroem produtos. Empresas como a Plaid documentam aumento de uso de dados de conta, fluxo de caixa e comprovantes de renda para decisões de crédito e personalização. No Brasil, o Banco Central estruturou um ecossistema com padrões claros de consentimento, segurança e interoperabilidade.

Para capturar esse potencial, a equipe de produto precisa tratar dados como parte central do design do produto. Três decisões são críticas:

• Modelo de consentimento: telas simples, linguagem clara e granularidade suficiente para cumprir LGPD e reguladores.
• Modelo de dados unificado: mapear diferentes fontes em um esquema consistente de pessoa, conta, relacionamento e transação.
• Estratégia de enriquecimento: definir quais atributos derivar, como score de renda, volatilidade de saldo ou concentração de receita.

Um fluxo típico de onboarding com Open Finance pode seguir estes passos:

1. O usuário escolhe compartilhar dados de conta via provedor de iniciação de transação ou agregador.
2. A fintech redireciona para a jornada de autenticação segura do banco original.
3. Após o consentimento, os dados são sincronizados e normalizados em um data lake ou warehouse.
4. Serviços de risco e recomendação consomem esses dados em tempo quase real para aprovar crédito, sugerir limites ou ofertas.

Padrões internacionais, como as especificações de Open Banking do Reino Unido, oferecem boas referências de modelos de API, escopos de consentimento e práticas de segurança. Adaptar esses aprendizados à realidade regulatória e de UX do Brasil ajuda a reduzir retrabalho e acelerar integrações.

Governança, risco e conformidade desde o primeiro commit

Fintech atua em setores altamente regulados, o que torna arriscado tratar compliance como algo que será resolvido depois de escalar. Temas como prevenção à lavagem de dinheiro, proteção de dados pessoais, capital regulatório e gestão de parceiros precisam estar refletidos na arquitetura e no código desde o início. Isso vale tanto para players regulados quanto para empresas que operam em parceria com instituições financeiras.

Uma forma prática de pensar governança é em três camadas:

• Políticas e limites: definições claras de apetite de risco, perfis de cliente aceitos, listas de sanção e regras de onboard.
• Processos e controles: KYC, monitoramento transacional, revisões periódicas de carteira, gestão de terceiros e incidentes.
• Ferramentas e telemetria: sistemas de triagem e monitoramento, trilhas de auditoria e alertas em tempo real.

No Brasil, a LGPD define padrões mínimos de tratamento de dados, enquanto reguladores como o Banco Central e a CVM detalham regras específicas para cada segmento. No cenário internacional, organismos como o GAFI orientam boas práticas de combate à lavagem de dinheiro e financiamento ao terrorismo.

Um roadmap de implementação pode seguir quatro ondas:

1. Fundamentos: classificação de dados, inventário de sistemas, trilhas de auditoria em operações sensíveis.
2. Controles mínimos viáveis: KYC básico, listas de sanção, logs imutáveis de transações críticas.
3. Automação de conformidade: regras automatizadas, alertas, workflows de revisão e relatórios para reguladores.
4. Otimização e analytics: uso de IA para priorizar alertas, reduzir falsos positivos e identificar padrões complexos.

Medir tempo médio de resposta a alertas, número de incidentes relevantes e aderência a SLAs regulatórios ajuda a manter o tema na pauta do comitê executivo, não apenas do time jurídico.

Otimização contínua: como medir e melhorar eficiência na arquitetura

Depois de colocar os trilhos principais no lugar, a próxima etapa é otimizar o fluxo. Em fintech, isso significa equilibrar custo de infraestrutura, confiabilidade e desempenho, sem comprometer segurança e velocidade de entrega. Esse trabalho é contínuo e deve estar conectado ao roadmap de produto, não isolado na área de operações.

Alguns indicadores técnicos e de negócio que valem ser acompanhados:

• Latência p95 por tipo de operação crítica, como login, consulta de saldo e pagamento.
• Disponibilidade por domínio de produto, medida em SLOs, como 99,9 por cento para pagamentos.
• Custo de infraestrutura por receita ou por cliente ativo.
• Taxa de erros por mil transações em APIs internas e externas.

Ferramentas de observabilidade como Datadog, New Relic ou stacks open source baseadas em Prometheus e Grafana ajudam a transformar logs e métricas em decisões de engenharia. O objetivo é identificar gargalos, picos de consumo e dependências frágeis na jornada do cliente.

Um ciclo trimestral de otimização pode seguir três passos:

1. Descobrir: analisar métricas, incidentes e feedback de negócio para definir os maiores desperdícios de tempo ou dinheiro.
2. Priorizar: estimar esforço e impacto de melhorias em arquitetura, como introdução de filas assíncronas, refino de índices de banco ou cache mais agressivo.
3. Executar e medir: realizar ajustes em sprints dedicados, monitorar indicadores antes e depois e documentar o aprendizado.

Ao tratar otimização como rotina institucional, a fintech reduz surpresas, mantém o custo sob controle e abre espaço para investir em inovação com mais segurança.

Ao longo deste texto, vimos que construir uma fintech competitiva em 2025 passa por alinhar modelo de negócios, arquitetura, código e operação com a mesma disciplina. O mercado saiu do entusiasmo genérico e passou a premiar empresas que combinam infraestrutura moderna, uso inteligente de dados e IA e governança robusta. Em vez de colecionar features, a prioridade é escolher bem os trilhos que sustentam produtos rentáveis e confiáveis.

O passo seguinte é transformar essas ideias em um plano concreto de 90 dias: revisar métricas e dashboards, mapear o estado atual da arquitetura, selecionar um ou dois casos de uso de IA com impacto mensurável e estruturar um backlog de melhorias de eficiência. Com uma visão clara de prioridades e responsabilidade compartilhada entre negócio e tecnologia, a fintech deixa o hype para trás e constrói um motor sustentável de crescimento e lucro.