- Tokenização deve acrescentar programabilidade e negociação à duplicata, que já nasce como um título eletrônico.
- Token precisa permanecer vinculado ao registro oficial para evitar dupla cessão e divergências sobre a titularidade.
- Inteligência artificial pode apoiar decisões de crédito e detectar fraudes, mas depende da modernização dos sistemas e da qualidade dos dados.
A tokenização de duplicatas pode ampliar a negociação e a distribuição de recebíveis, mas não deve criar um registro paralelo ao sistema oficial de escrituração. A avaliação é de Jonatas Leandro, VP de Inovação e Business Development Platform para a América Latina da GFT Technologies.
Em entrevista ao BitNotícias, o executivo explicou que a duplicata escritural já nasce como um título eletrônico, com registro e titularidade definidos. Dessa forma, uma eventual tokenização precisaria oferecer funcionalidades adicionais, em vez de apenas reproduzir digitalmente um ativo que já foi digitalizado.
“A duplicata escritural já resolve o problema do registro eletrônico e da titularidade. Por isso, a tokenização precisa acrescentar alguma coisa além de simplesmente digitalizar o que já é digital”, afirmou.
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Na avaliação de Leandro, o token poderia funcionar como representação do direito econômico sobre o recebível, enquanto a duplicata escritural permaneceria como referência jurídica. Dependendo da regulamentação e da arquitetura utilizada, esse modelo poderia permitir novas formas de distribuição, negociação e fracionamento desses direitos.
A estrutura, entretanto, precisaria impedir registros concorrentes e a dupla cessão de um mesmo recebível. Para isso, qualquer emissão, transferência, bloqueio ou liquidação realizada no ambiente tokenizado deveria produzir uma atualização correspondente no sistema oficial.
“A premissa precisa ser uma única fonte de verdade: o registro oficial. O token não pode criar uma titularidade paralela; ele precisa estar permanentemente vinculado ao que consta na escrituração”, destacou.
Essa sincronização poderia ser feita por meio de redes de registro distribuído, APIs ou outras tecnologias. Segundo o executivo, o mecanismo escolhido é menos importante do que a garantia de que não existam duas versões válidas do mesmo direito econômico.
IA depende da modernização dos sistemas
A inteligência artificial também pode ser utilizada para analisar notas fiscais, contratos, históricos de pagamento e indícios de fraude. A tecnologia poderia apoiar a precificação do crédito, antecipar riscos de inadimplência e identificar anomalias antes da negociação das duplicatas.
Leandro ponderou, contudo, que agentes de IA não corrigem problemas estruturais de sistemas antigos. Plataformas de crédito, cobrança, garantias e liquidação ainda baseadas em processamento em lote ou integrações ponto a ponto precisariam ser modernizadas para fornecer informações completas e atualizadas.
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“O problema, antes de ser de inteligência, é de arquitetura e de dados. Se a informação chega incompleta, atrasada ou em formatos diferentes, o agente também trabalha com uma visão incompleta”, afirmou.
Para decisões envolvendo crédito e prevenção à lavagem de dinheiro, a GFT defende controles de rastreabilidade, explicabilidade, governança de dados e supervisão humana. Bancos também precisariam manter registros dos dados utilizados, versões dos modelos, critérios das decisões e testes periódicos, além de observar os princípios estabelecidos pela Lei Geral de Proteção de Dados.
Confira a entrevista completa
Duplicata escritural
Bitnotícias: A duplicata escritural digitaliza todo o ciclo do título, incluindo emissão, aceite, negociação, registro de gravames e liquidação. Em quais dessas etapas a IA pode gerar ganhos concretos para bancos, financiadores e empresas?
Jonatas Leandro: Os ganhos mais claros estão onde existe grande volume de dados e decisão de risco. Na emissão e no aceite, a Inteligência Artificial (IA) pode cruzar notas fiscais, contratos e outros dados para identificar inconsistências e reduzir erros. Na negociação, pode combinar histórico de pagamento, comportamento do sacado e características da operação para apoiar precificação e concessão de crédito. E, na liquidação, pode ajudar na conciliação, antecipar inadimplência e identificar anomalias.
Nos processos mais transacionais, como registro de gravames, o ganho muitas vezes vem mais da automação do que da IA propriamente dita. É uma distinção importante: nem todo ganho de eficiência precisa de IA.
Bitnotícias: O modelo depende da interoperabilidade entre escrituradores, registradoras, depositários centrais, bancos e sistemas de pagamento. Quais sistemas legados precisam ser modernizados para suportar essa comunicação e por que simplesmente adicionar agentes de IA sobre a infraestrutura atual não resolve o problema?
Jonatas Leandro: O principal desafio está nos sistemas de crédito, cobrança, garantias, liquidação, mensageria e backoffice, muitos deles ainda baseados em processamento em lote e integrações ponto a ponto. A duplicata escritural exige que informações de diferentes participantes sejam consistentes e estejam disponíveis com muito mais agilidade.
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Colocar um agente de IA sobre essa estrutura não resolve porque o problema, antes de ser de inteligência, é de arquitetura e de dados. Se a informação chega incompleta, atrasada ou em formatos diferentes, o agente também trabalha com uma visão incompleta. É preciso modernizar integrações, APIs, arquitetura orientada a eventos e qualidade de dados para depois extrair todo o potencial da IA.
Tokenização
Bitnotícias: Como a duplicata escritural já nasce como um título eletrônico registrado, o que uma eventual tokenização acrescentaria ao produto? O token representaria a própria duplicata, o direito econômico sobre o recebível ou apenas uma camada adicional para negociação?
Jonatas Leandro: A duplicata escritural já resolve o problema do registro eletrônico e da titularidade. Por isso, a tokenização precisa acrescentar alguma coisa além de simplesmente digitalizar o que já é digital. O valor potencial está principalmente em criar uma camada de programabilidade e negociação sobre esse ativo.
Nesse desenho, faz mais sentido pensar no token como uma representação do direito econômico sobre o recebível, mantendo a duplicata e sua escrituração como referência jurídica. Dependendo da regulamentação e da arquitetura adotada, isso poderia facilitar novos modelos de distribuição, negociação e até fracionamento desses direitos, ampliando a liquidez e o alcance desse mercado.
Bitnotícias: Como integrar uma duplicata tokenizada aos sistemas oficiais de escrituração sem criar registros concorrentes, dupla cessão do mesmo recebível ou divergências sobre quem possui a titularidade e o direito de receber o pagamento?
Jonatas Leandro: A premissa precisa ser uma única fonte de verdade: o registro oficial. O token não pode criar uma titularidade paralela; ele precisa estar permanentemente vinculado ao que consta na escrituração.
Isso exige identificadores únicos e uma integração que faça com que emissão, cessão, bloqueio ou liquidação no ambiente tokenizado tenham correspondência no ambiente oficial. Se o recebível estiver comprometido, o token não pode continuar circulando como se estivesse livre. A tecnologia pode usar DLT, APIs ou outros mecanismos para fazer essa sincronização, mas o princípio é mais importante que a tecnologia: não podem existir duas versões válidas do mesmo direito.
Inteligência Artificial
Bitnotícias: A IA poderia analisar notas fiscais, comportamento de pagamento e indícios de fraude antes da negociação de duplicatas tokenizadas. Quais controles de governança, auditoria e proteção de dados seriam necessários para que bancos utilizassem esses agentes em decisões de crédito e prevenção à lavagem de dinheiro?
Jonatas Leandro: Eu colocaria quatro pontos principais: rastreabilidade, explicabilidade, governança dos dados e supervisão humana. O banco precisa conseguir reconstruir uma decisão: quais dados foram utilizados, qual modelo estava ativo naquele momento e porque determinada operação foi aprovada, recusada ou sinalizada. Isso exige logs, controle de versões dos modelos, monitoramento de desempenho e degradação, testes periódicos e regras claras de alçada.
Do lado dos dados, é fundamental aplicar os princípios da LGPD, como finalidade, necessidade e controle de acesso. Em crédito e prevenção à lavagem de dinheiro, o agente pode ampliar muito a capacidade de análise, correlação e identificação de riscos, mas decisões de maior impacto precisam permanecer dentro de uma governança claramente definida.
