O que são Entidades?
Entidades são os objetos principais no gu1 que representam os sujeitos da sua análise de risco. Uma entidade pode ser uma empresa, um indivíduo, uma transação ou qualquer tipo personalizado relevante para o seu negócio. Cada entidade contém:- Informações de identidade (nome, ID externo, tipo)
- Avaliação de risco (pontuação de risco, status)
- Dados personalizados (JSON flexível para seus campos específicos)
- Relacionamentos (conexões com outras entidades)
- Resultados de análise (insights gerados por IA)
- Linha do tempo (histórico de mudanças e eventos)
Tipos de Entidades
Empresa
Entidades corporativas para análise KYB
Pessoa
Entidades individuais para análise KYC
Transação
Transações financeiras para monitoramento
Personalizado
Qualquer tipo de entidade personalizado para o seu negócio
Ciclo de Vida da Entidade
1
Criação
Entidade é criada via API com informações básicas e dados personalizados opcionais
2
Enriquecimento
Dados adicionais são adicionados através de atualizações ou integrações
3
Análise
Análise de risco alimentada por IA é gerada automaticamente
4
Avaliação de Regras
Regras de risco são aplicadas para calcular a pontuação de risco e gerar alertas
5
Investigação
Alertas acionam investigações para revisão manual
6
Resolução
Status da entidade é atualizado com base nos resultados da investigação
Status da Entidade
Entidades pessoa e empresa usam o enum Postgresentity_status. Não há um grafo de transições obrigatório: depois da criação, um rótulo da matriz de risco, uma ação de regra (updateEntityStatus), uma automação ou um PATCH manual podem mover a entidade para qualquer status permitido (salvo se changeStatusManual estiver travado).
Padrão na criação
- Se você omitir
statusna criação (manual ou automática), o Gu1 defineunder_review. - Você pode enviar outro valor explicitamente, por exemplo
status: "not_started". Esse valor substitui o padrão, a menos que depois a matriz/regra/automação altere o status novamente.
Valores canônicos
Não existe o status
approved. Em produto, “aprovado” é active. pending_verification é um status de ciclo de vida suportado (aguardando conclusão de KYC/KYB); awaiting_information é espera de dados pedidos ao cliente (por exemplo documentos de onboarding por e-mail), não captura de identidade. Ambos são distintos de not_started (análise ainda não iniciada) e de under_review (revisão de compliance em andamento). Rótulos legacy V2: NOT_STARTED → not_started, IN_PROGRESS → under_review, APPROVED → active, DENIED → rejected.Fluxos de exemplo (incluindo matriz de risco)
Não há status intermediário obrigatório entre a criação e a aprovação/negação. O que acontece depende dos rótulos da matriz e das regras:- Criar com
not_started→ matriz/regras não alteram o status → permanecenot_startedaté algo atualizar. - Criar com
not_started→ faixa de score ou regra defineunder_review→ precisa de análise manual antes deactive/rejected/ etc. - Criar com
not_started→ matriz/regra defineactivedireto → aprovado sem passar porunder_review. - Criar com
not_started→ matriz/regra definerejectedoublockeddireto → negado/bloqueado sem status intermediário de revisão. - Criar com o padrão
under_review→ depois matriz/manual paraactiveourejected.
updateEntityStatus para alinhar ao comportamento da V2.
Bloqueio de operações
Somenteblocked, suspended e rejected bloqueiam operações da entidade por padrão. not_started, under_review, pending_verification e awaiting_information não bloqueiam da mesma forma.
Pontuação de Risco
Cada entidade tem uma pontuação de risco (0-100) calculada com base em:Análise de IA
Análise de IA
Modelos de machine learning analisam comportamento, padrões e anomalias da entidade
Pontuação Baseada em Regras
Pontuação Baseada em Regras
Regras personalizadas avaliam condições específicas e atribuem pontos de risco
Verificações de Compliance
Verificações de Compliance
Listas de sanções, PEPs, resultados de triagem de mídia adversa
Comportamento Histórico
Comportamento Histórico
Padrões de transações, atividade da conta e mudanças ao longo do tempo
Análise de Relacionamentos
Análise de Relacionamentos
Entidades conectadas e seus perfis de risco
- 0-25: Baixo risco (verde)
- 26-50: Risco médio (amarelo)
- 51-75: Alto risco (laranja)
- 76-100: Risco crítico (vermelho)
Estrutura de Dados da Entidade
Campos Principais
Dados Personalizados da Entidade
O campoentityData é um objeto JSON flexível onde você pode armazenar quaisquer campos personalizados relevantes para o seu caso de uso:
Exemplo KYB:
Operações Comuns
Criar Entidade
POST /entities - Criar nova entidade
Obter Entidade
GET /entities/:id - Recuperar detalhes da entidade
Listar Entidades
GET /entities - Consultar entidades com filtros
Atualizar Entidade
PUT /entities/:id - Atualizar dados da entidade
Excluir Entidade
DELETE /entities/:id - Remover entidade
Importação em Massa
POST /entities/bulk - Importar múltiplas entidades
Melhores Práticas
Use IDs Externos
Use IDs Externos
Sempre defina
externalId com seu identificador interno para facilitar a reconciliação e atualizaçõesTipos de Entidade Consistentes
Tipos de Entidade Consistentes
Use valores de tipo de entidade consistentes em toda a sua organização (ex: “company” vs “corporate”)
Defina Códigos de País
Defina Códigos de País
Sempre inclua códigos de país ISO para avaliação de risco adequada e verificações de compliance
Estruture os Dados da Entidade
Estruture os Dados da Entidade
Organize
entityData com nomes de campos consistentes e objetos aninhados para dados complexosRastreie Atualizações
Rastreie Atualizações
Use o timestamp
updatedAt para detectar mudanças e sincronizar com seus sistemasOperações em Massa
Operações em Massa
Use importação em massa para criar múltiplas entidades (>10) para melhorar o desempenho
Recursos Avançados
Análise Alimentada por IA
Cada entidade pode ter análise de risco gerada por IA:- Resumo executivo
- Padrões comportamentais
- Fatores de risco identificados
- Recomendações
- Pontuação de confiança
Relacionamentos de Entidades
Conecte entidades para mostrar propriedade, transações ou outros relacionamentos:Anexos de Documentos
Anexe documentos (carteiras de identidade, licenças, contratos) às entidades:Fluxos de Trabalho de Exemplo
Onboarding KYB
Fluxo de trabalho completo de onboarding de empresas
Verificação KYC
Processo de verificação de clientes individuais
Monitoramento de Transações
Triagem de transações em tempo real
Monitoramento Contínuo
Configuração de monitoramento contínuo de entidades
Próximos Passos
1
Crie Sua Primeira Entidade
Siga o guia Criar Entidade para adicionar uma entidade
2
Configure o Mapeamento de Dados
Use Schemas Personalizados para importações estruturadas
3
Configure Regras
Aplique regras de risco através do painel para calcular pontuações de risco
4
Monitore e Aja
Configure webhooks para receber alertas quando as pontuações de risco mudarem