Persona de Usuário: O Profissional de Serviços Financeiros

Perfil: Bancos, crédito, seguros e gestão de patrimônio — correspondência com clientes, pareceres de crédito, notas de sinistro, documentos de apólice e material regulatório. Objetivo principal: Ter a velocidade de um modelo grande sem colocar os dados dos clientes onde eles não deveriam estar.

Seu problema não é escrever. É que quase tudo sobre o que você escreve contém o nome, o número da conta ou a data de nascimento de alguém. Este guia trata de configurar o Rephlo para que isso permaneça na sua máquina.

O Rephlo é uma ferramenta, não um programa de conformidade. Ele oferece controles técnicos — processamento local, ocultação de dados e roteamento — que ajudam você a trabalhar com cuidado. Ele não torna você nem sua instituição conforme a nenhuma norma, e nada aqui é aconselhamento jurídico. Confirme sua configuração com quem responde pela política de dados na sua organização antes de passar dados reais de clientes por qualquer ferramenta de IA.

Configuração recomendada

Provedores

• Trabalho do dia a dia sem dados de clientes (rascunhos internos, pesquisa geral, formatação): GPT-5.4 ou Claude Sonnet 4.6.
• Dados de clientes ou de contas: um modelo na nuvem com a ocultação ativada (veja abaixo), ou um modelo no dispositivo quando você preferir que nada saia da máquina.
• Residência de dados corporativa: OpenAI-Compatible apontando para o seu endpoint do Azure OpenAI, para que as requisições permaneçam no tenant e na região da sua própria organização.

Observação: O Azure OpenAI se conecta pelo tipo de provedor OpenAI-Compatible — escolha OpenAI-Compatible, informe o endpoint do seu deployment do Azure como Base URL e o nome do deployment como Model Name.

Ative isto primeiro

Abra Settings ▸ Privacy e configure três coisas antes da sua primeira tarefa real:

1. Scrub PII Before Cloud — remove as informações pessoais detectadas de uma requisição antes que ela chegue a um provedor na nuvem.
2. Also detect dates & addresses (on-device AI) — acrescenta as categorias que mais importam no seu trabalho. Veja na tabela abaixo o que cada camada detecta.
3. Block send if redaction is uncertain — quando o detector não tem certeza de ter capturado tudo, o Rephlo retém a requisição em vez de enviá-la assim mesmo. Em atividade regulada, é esse ajuste que transforma a ocultação de "quase sempre" em "ou então para".

Camada de ocultação	Detecta	Requer
Correspondência de padrões (sempre ativa)	E-mail, telefone, SSN, dados completos de cartão (número, validade, código de segurança)	Nada — sem download
IA no dispositivo (opcional)	Nome, data de nascimento, endereço e outros identificadores — CNH, passaporte, identidade nacional, identificação fiscal, números de conta bancária	Download único de um modelo de ~1,16 GB

Números de conta bancária, identificações fiscais e datas de nascimento estão todos na segunda camada. Se você pular esse download, eles não estão sendo ocultados — e o Rephlo exibirá essas categorias como indisponíveis, em vez de ignorá-las em silêncio.

Knowledge Spaces

• Space: Product & Policy Terms (tabelas de taxas, condições gerais de apólices, materiais de produto).
• Space: Regulatory Guidance (circulares, ofícios da supervisão, memorandos internos de interpretação).
• Space: Templates & Approved Language (textos obrigatórios, redação de recusas, modelos de resposta a reclamações).
• Mantenha material específico de clientes fora das Spaces compartilhadas. Anexe esses arquivos a uma única conversa, onde são ocultados na saída e não ficam guardados como índice.

Comandos essenciais

1. "Plain-Language Explainer"

   • Prompt: "Reescreva esta cláusula para que um cliente sem formação financeira consiga entendê-la. Mantenha intactas todas as condições relevantes, tarifas e prazos. Não suavize obrigações nem acrescente tranquilizações que não estejam no texto."
   • Uso: Selecione uma cláusula de apólice, uma condição de empréstimo ou um parágrafo informativo.

2. "Complaint Response Draft"

   • Prompt: "Redija uma resposta a esta reclamação de cliente. Reconheça o ponto específico levantado, informe o que foi apurado e apresente os próximos passos com datas. Tom neutro e factual — sem admissão de responsabilidade e sem especular sobre a causa."
   • Uso: Selecione o texto da reclamação depois de confirmar que a ocultação está ativa.

3. "Credit Memo Skeleton"

   • Prompt: "Transforme estas anotações em um parecer de crédito estruturado: perfil do tomador, finalidade, fontes de pagamento, principais riscos, mitigantes e recomendação. Marque como 'não informado' tudo o que as anotações não cobrirem, em vez de inferir."
   • Uso: Selecione anotações brutas do analista ou o resumo de uma reunião.

4. "Claims Note Summary"

   • Prompt: "Resuma este processo de sinistro em: o que aconteceu, datas, cláusulas de cobertura citadas, valores, pendências e próxima providência. Preserve todos os números exatamente."
   • Uso: Selecione a correspondência do sinistro ou as notas do regulador de sinistros.

5. "Regulatory Change Impact"

   • Prompt: "Leia esta atualização regulatória e liste: o que mudou, a quem se aplica, a data de vigência e quais dos nossos processos ela plausivelmente afeta. Separe o que o texto diz do que você está inferindo."
   • Uso: Selecione uma circular ou nota de orientação, com a Space Regulatory Guidance anexada.

6. "Figure Check"

   • Prompt: "Liste todos os números deste documento com seu rótulo e unidade. Sinalize os que forem internamente inconsistentes, aparecerem com outro valor em outro trecho ou estiverem sem referência de período."
   • Uso: Selecione um rascunho de relatório antes de enviá-lo.

Exemplo de fluxo: Responder a uma reclamação de cliente

1. Confirme: Verifique na aba Privacy que a ocultação está ativa e a camada no dispositivo baixada.
2. Anexe: Anexe o arquivo da reclamação a um chat, em vez de adicioná-lo a uma Space.
3. Resuma: Execute "Claims Note Summary" para fixar os fatos e as datas.
4. Redija: Execute "Complaint Response Draft".
5. Reponha: Coloque você mesmo os nomes e números de conta reais de volta, no seu sistema de registro. A ocultação os removeu na saída — o modelo nunca os teve, portanto não pode devolvê-los.
6. Revise: Uma pessoa aprova. Sempre.

Exemplo de fluxo: Documentos digitalizados e extratos

Boa parte do que chega é digitalizado — um formulário assinado, um extrato fotografado, um aviso de sinistro enviado por fax.

1. Confira o idioma: Settings ▸ Privacy ▸ Scanned document language deve corresponder ao documento, não ao aplicativo. Ler uma página em japonês ou coreano com o reconhecedor errado produz texto inutilizável.
2. Anexe a digitalização: O Rephlo reconhece o texto no seu próprio computador — nada é enviado para ser lido. Digitalizações longas são indexadas até o limite de 200 páginas e marcadas com Partial OCR.
3. A ocultação vale também para imagens: se uma imagem anexada contiver informações pessoais, ela é substituída pelo seu texto ocultado em vez de ser enviada como imagem.
4. Conheça a limitação: o OCR lê texto. Ele não capta um rosto, uma assinatura nem uma caligrafia que não consiga ler. Para uma digitalização em que isso importe, mantenha Block send if redaction is uncertain ativado e o Rephlo reterá o que não conseguir ler.

Onde executar cada requisição

Com o que você trabalha	Configuração recomendada	Por quê
Comentário de mercado, rascunhos de processos internos	Qualquer modelo na nuvem	Não há dados de clientes envolvidos
Correspondência com clientes, notas de sinistro	Modelo na nuvem + ocultação + block-if-uncertain	Qualidade total do modelo, identificadores removidos localmente
Informação relevante não divulgada, dossiês de operações	Modelo no dispositivo, ou Force Local for Sensitive	Nenhum conteúdo seu sai da máquina
Dados de carteira em massa, números de conta em escala	Reavalie a ferramenta	A ocultação atua por requisição, não é um pipeline de dados

A combinação que vale conhecer

A configuração à qual a maioria das pessoas em atividade regulada acaba chegando é ocultar localmente e depois usar um modelo grande na nuvem: os identificadores pessoais são removidos na sua máquina, e o restante da requisição — justamente a parte que precisa de um modelo capaz — continua indo para um. Você obtém qualidade de modelo de ponta no raciocínio sem entregar os identificadores.

A alternativa, rodar tudo em um modelo no dispositivo, mantém todo o seu conteúdo local, mas entrega um modelo sensivelmente menor. Veja Modelos no dispositivo x na nuvem para uma comparação honesta do que você abre mão.

Dicas para Serviços Financeiros

A ocultação não é reversível do seu lado

A ocultação protege a requisição; ela não devolve uma tabela de correspondência. Trabalhe no padrão acima: envie ocultado, receba a estrutura de volta e reponha você mesmo os identificadores no seu próprio sistema.

Nunca deixe um modelo inventar um número ou uma referência

Modelos produzem números fluentes e errados, além de referências confiantes a normas que não dizem o que se afirma. Trate cada número e cada referência como não verificados até conferir na fonte. O "Figure Check" ajuda a encontrar inconsistências — ele não confirma que algo está correto.

Defina a retenção do histórico de forma deliberada

Settings ▸ Privacy ▸ History retention oferece Forever, 90 dias, 30 dias ou Immediate. O histórico é um registro útil de quando o trabalho foi feito — e também uma cópia das suas entradas. Escolha a opção que corresponde às regras de retenção da sua organização, em vez de deixar o padrão.

A exportação não inclui suas chaves

O Export Data gera um ZIP com comandos, modelos, Spaces e histórico de uso. Chaves de API e segredos criptografados são deliberadamente excluídos, então a exportação pode ser entregue a uma auditoria ou guardada como backup com segurança.

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