Houve um tempo em que eu achava que cartão de crédito era simplesmente uma ferramenta para pagar agora e pagar depois. Mais tarde, quando comecei a ver tudo sob a perspectiva de um engenheiro — se já precisava gastar, por que não otimizar o fluxo de caixa? — comecei a me interessar por cashback. E assim, de um único cartão, fui construindo um “stack” próprio para cada tipo de despesa. 😅 Não para exibir a quantidade de cartões. Mas como ao construir uma tech stack: cada ferramenta deve fazer apenas o que ela faz melhor. Atualmente, minha configuração é mais ou menos assim: - Laptop / Online: VP Step Up - 15% - Mobilidade / Restaurantes / GrabMart: Sacombank Bạch Kim - 16,8% - Supermercado: Sacombank Uniq - 20% - Alimentação: Momo mDigi - 20% - Viagens: Sacombank Amex - 20% - Eletrodomésticos: Cake Premium - 20% - Entretenimento: alguns cartões MB / VIB com 8–12% Tenho alguns outros cartões guardados como backup ou para usar quando os principais atingem o limite de cashback. No Web2, aprendi a otimizar desempenho. Com IA, aprendi a otimizar fluxos de trabalho. No Web3, comecei a me preocupar mais com propriedade e o funcionamento do fluxo de caixa. E na vida real… comecei a otimizar até o ato de passar o cartão. 😂 No fim, cashback de 10%, 15% ou 20% não me torna rico. Mas me criou uma mentalidade bem interessante: Dinheiro que você não otimiza é dinheiro deixado na mesa. #CreditCard #Cashback #PersonalFinance #Optimization #AIEngineer