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Colaboração no trabalho remoto: O hackathon da Sardine

Kazuki Nishiura
Kazuki Nishiura
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Colaboração no trabalho remoto: O hackathon da Sardine
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Este ano, a Sardine realizou seu primeiro hackathon interno.

Aqui estão algumas estatísticas rápidas

  • 49 pessoas de 7 países participaram 🌎
  • 2 pessoas criaram um PR pela primeira vez 🎉
  • 20 projetos! 🚀

Foi um hackathon bem-sucedido que gerou muitas ideias que já lançamos ou que estamos lançando para nossos clientes nas próximas semanas.

Foi um hackathon totalmente remoto de 2 dias. Tivemos 20 equipes participando e cada equipe teve 4 minutos para apresentar suas ideias junto com demonstrações. Nossos jurados, assim como o público, votaram nas soluções favoritas com base em quatro critérios: criatividade, impacto no negócio, apresentação e implementação. Os vencedores ganharam ótimos prêmios usando os serviços dos nossos clientes: cartão-presente da raise.com, criptomoedas da coinbase ou blockchain.com, e uma carteira ledger nanoX.

Apresentando os jurados

Sempre preferimos construir coisas junto com nossos clientes. Desta vez, convidamos alguns dos nossos clientes para serem jurados no nosso hackathon.

Ilan Zimmer - Director, Payments Fraud Risk at coinbase
Ilan Zimmer - Director, Payments Fraud Risk at coinbase
Matt Chiogioji - Product manager at blockchain.com
Matt Chiogioji - Product manager at blockchain.com
Matt Vega - Director of Fraud Strategy at novo.co
Matt Vega - Director of Fraud Strategy at novo.co

Prêmio de criatividade 1: KYC com prova de conhecimento zero

Com o processo de KYC atual, todas as PIIs (informações pessoais identificáveis) são compartilhadas com os comerciantes para que eles possam realizar o KYC. Isso significa que existem múltiplos pontos com potencial para vazamento de dados e invasão de privacidade.

Nesta sessão, Chandan apresentou uma demonstração usando o Snarky JS

snarky JS
KYC report

Prêmio de criatividade 2: Visualização do movimento do mouse

A Sardine coleta diversos dados de comportamento do usuário, incluindo movimento do mouse, e os usa para prevenção de fraude. No entanto, hoje é difícil para nossos clientes entenderem por que determinada sessão é marcada como arriscada.

Este projeto consiste em criar um painel voltado para o cliente para visualizar o movimento do mouse e um mapa de calor de uma determinada sessão

heatmap visualization
Biometric Visualization Dashboard

Prêmio de solução de negócio: Evidência de disputa

Prevê-se que o chargeback será um problema de US$ 50 bilhões somente nos EUA. Alguns relatórios apontam que 85% dos chargebacks são ilegítimos. O comerciante precisa contestar esses chargebacks, mas isso exige um trabalho intenso que também requer conhecimento e experiência específicos.

A Sardine já coleta diversas informações e acompanha o fluxo de transações. Podemos automatizar grande parte dos processos de evidência de disputa. Neste hackathon, construímos um fluxo em que os analistas podem redigir facilmente evidências de disputa com base em modelos pré-preenchidos com vários pontos de dados e documentos convincentes, e enviá-las ao processador com um clique.

Chargebacks
Dispute dashboard
Dispute dashboard 2

Melhor apresentação: ATO

A apropriação de contas é um dos problemas que podemos resolver com inteligência de dispositivo e biometria comportamental. Cat e Nadya apresentaram algumas melhorias relacionadas à exibição de dados históricos de sessão de um determinado usuário, facilitando a identificação de mudanças na localização de IP, informações do dispositivo, etc.

ATO references
Challenges
Session Data

Melhor implementação: barra de ações

Nossos clientes passam horas usando nosso painel nas operações do dia a dia. Hoje, certas navegações ou ações exigem vários cliques.

Este projeto oferece uma paleta de barra de ações que permite navegação rápida pelo teclado e proporciona 10x mais produtividade.

Navigation

Grande campeão: IA de suporte da Sardine

Em nossos canais do Slack, as mesmas perguntas tendem a ressurgir repetidamente. Isso acontece tanto nos canais internos quanto nos externos. Às vezes, o conhecimento fica restrito a poucas pessoas. Apesar de nossa documentação conter várias respostas para perguntas frequentes, elas costumam passar despercebidas, o que gera redundância.

Criamos um bot para o Slack usando tecnologia LLM. O bot é treinado com documentação interna e externa.

Aqui estão alguns exemplos do bot em ação.

Support bot
Slack Conversation

Quando o bot não consegue encontrar a resposta, ele também pode criar um chamado de suporte.

Slack conversation 2

Os LLMs também são bons em gerar resumos, então aqui está outro caso de uso.

Slack conversation 3

Outros projetos notáveis

Customer 360

Um dos valores da Sardine é "o cliente em primeiro lugar". Hoje, as informações sobre o cliente ficam armazenadas em vários sistemas diferentes (asana, notion, zendesk, salesforce, serviço de autenticação, serviço de feature flags etc.). A ferramenta Customer 360 oferece um local único para todas as informações sobre o cliente.

Customer 360

Rule Revealer (será lançado em 6 de julho)

Quando os usuários estão revisando uma sessão, eles conseguem ver quais regras foram acionadas, mas não sabem o motivo.

Para cada regra, agora exibimos os valores das features, bem como a definição da regra no momento da sessão, facilitando o entendimento do motivo pelo qual as regras foram acionadas.

Rule Revealer

Rule Changelog (será lançado em 6 de julho)

Uma configuração incorreta de regras pode ser custosa para o negócio. Criamos uma experiência de usuário para comparar facilmente o antes e o depois de uma alteração, facilitando a revisão da mudança.

Rule Changelog

KBA dinâmico (autenticação baseada em conhecimento)

A autenticação baseada em conhecimento (por exemplo, onde foi feita a sua última transação) é uma medida de segurança para verificar a identidade do usuário fazendo perguntas com base em seu conhecimento. Elas costumam ser implementadas de forma baseada em regras e apresentam alguns problemas, incluindo:

  • É difícil criar e manter perguntas úteis
  • Frequentemente exige uma correspondência exata (por exemplo, o local da última transação foi registrado no sistema como "Whole Foods Market", e o usuário pode digitar "whole foods")

Construímos um protótipo de KBA dinâmico usando LLM tanto para elaborar perguntas quanto para avaliar respostas.

Dynamic KBA

Recursos sociais do painel

Há muita demanda por colaboração entre especialistas em risco. Construímos um protótipo de chat dentro do nosso painel.

Dashboard Social Features

Nota final

No geral, sentimos que nosso hackathon foi um grande sucesso. Algumas das ideias apresentadas aqui já estão sendo implementadas ou estão em desenvolvimento ativo. Por exemplo, o Rule Revealer e o Rule Changelog foram lançados em 6 de julho. Adoramos lançar recursos com base no feedback dos clientes, então, se você tiver interesse em alguma das ideias apresentadas aqui, entre em contato com o seu contato na Sardine.