Novo sistema de duplicatas escriturais começa a ser combinado com inteligência artificial para avaliar riscos, antecipar recebíveis e ampliar o acesso das empresas ao crédito.
A inteligência artificial começa a ganhar espaço em uma das maiores transformações recentes do mercado brasileiro de crédito empresarial. Pouco tempo depois da entrada em operação do novo ecossistema de duplicatas escriturais, empresas de tecnologia financeira passaram a explorar os dados desses recebíveis para avaliar riscos, identificar comportamentos fora do padrão e tornar mais rápida a decisão sobre a concessão de crédito.
Um dos primeiros exemplos vem da fintech Delend. A companhia afirma ter treinado um modelo de inteligência artificial utilizando informações de mais de 30 milhões de títulos, que representam aproximadamente R$ 80 bilhões em valor de face. Segundo a própria empresa, testes internos alcançaram índice de 97,7% de acerto na previsão do comportamento de pagamento. O resultado, porém, é uma métrica fornecida pela companhia e ainda não possui validação independente do mercado.
A oportunidade é relevante porque o mercado brasileiro de duplicatas possui escala de trilhões de reais. Estimativas apresentadas por participantes do setor apontam movimentação anual entre R$ 10 trilhões e R$ 13 trilhões. A digitalização desses títulos cria uma grande quantidade de informações estruturadas que, combinadas com IA, pode ajudar instituições financeiras e fintechs a compreender melhor o risco associado a cada operação.
Para pequenas e médias empresas, a expectativa é que essa transformação facilite principalmente a antecipação de recebíveis. Em vez de depender apenas do histórico bancário e de demonstrações financeiras tradicionais, modelos tecnológicos podem incorporar informações sobre notas fiscais, vencimentos, pagamentos, atrasos e relações comerciais para avaliar a capacidade de pagamento envolvida em cada título.
Como a inteligência artificial pode mudar a análise das duplicatas?
A duplicata é um título relacionado a uma venda mercantil ou prestação de serviço. Para uma empresa que vende a prazo, esse recebível pode ser utilizado para conseguir dinheiro antes do vencimento. A instituição financeira antecipa o recurso e recebe posteriormente o valor correspondente ao título, cobrando pelo financiamento da operação.
O novo modelo escritural procura tornar esse processo mais organizado e rastreável. A regulamentação do Banco Central estabelece um sistema eletrônico capaz de emitir a duplicata, controlar informações de pagamento, registrar mudanças de titularidade e permitir o registro ou depósito centralizado dos títulos. O objetivo é substituir processos fragmentados por uma infraestrutura digital padronizada. (Banco Central do Brasil)
A inteligência artificial entra em uma etapa diferente. Saber que uma duplicata existe e quem é seu titular não significa, por si só, saber se ela será efetivamente paga no vencimento. Para conceder crédito, bancos, fintechs e outras instituições precisam estimar esse risco.
Modelos de IA podem analisar grandes volumes de informações e identificar padrões que seriam difíceis de encontrar manualmente. Entre os elementos utilizados estão histórico de pagamentos, frequência de atrasos, recorrência das relações comerciais e informações provenientes de sistemas de gestão empresarial. Dados do Open Finance também podem complementar a avaliação quando disponíveis e utilizados dentro das regras aplicáveis.
A Delend afirma que seu modelo foi treinado com mais de 30 milhões de títulos emitidos por pequenas e médias empresas, correspondentes a aproximadamente R$ 80 bilhões. Como o ecossistema de duplicatas escriturais ainda é recente, grande parte desse treinamento utilizou históricos de boletos, notas fiscais e outros recebíveis, e não exclusivamente um histórico acumulado dentro da nova infraestrutura escritural. (InfoMoney)
Por que isso pode facilitar o crédito para pequenas empresas?
Um dos maiores desafios das pequenas empresas é demonstrar capacidade financeira utilizando os critérios tradicionais de análise de crédito. Negócios menores nem sempre possuem balanços extensos, relacionamento bancário de longa duração ou garantias suficientes para conseguir financiamento em condições competitivas.
Os dados transacionais podem acrescentar uma nova dimensão a essa análise. Uma pequena empresa que mantém vendas recorrentes para clientes que historicamente pagam seus compromissos em dia, por exemplo, possui informações comerciais que podem ajudar a instituição financiadora a avaliar a qualidade dos seus recebíveis.
Nesse modelo, a análise deixa de olhar somente para quem pede dinheiro e passa a considerar também quem deverá pagar a duplicata. Esse detalhe é especialmente importante na antecipação de recebíveis, pois o comportamento do sacado influencia diretamente o risco da operação.
Segundo a Delend, seu sistema busca interpretar informações sobre duplicatas, notas fiscais, vencimentos, pagamentos e atrasos para estimar esse comportamento. A empresa sustenta que, no futuro, análises que atualmente podem demandar documentação e tempo poderiam ser incorporadas ao próprio fluxo comercial. (InfoMoney)
Na prática, uma empresa poderia receber uma avaliação praticamente no momento em que realiza uma venda a prazo. O sistema poderia ajudar a indicar o risco do recebível e fornecer informações para decidir entre aguardar o vencimento ou buscar antecipação. A definição do crédito e das condições financeiras, entretanto, continuaria dependendo das políticas das instituições envolvidas.
Essa possibilidade explica por que a duplicata escritural está atraindo atenção do setor financeiro. Pesquisa mencionada pelo mercado aponta que 88% das instituições financeiras consultadas acreditam que a nova infraestrutura poderá ampliar a oferta de crédito. Para 63%, o principal indicador de sucesso será justamente a expansão do crédito disponível. (IstoÉ Dinheiro)
Qual pode ser o impacto no mercado brasileiro de crédito?
A escala potencial é um dos elementos mais importantes dessa transformação. O Banco Central estabeleceu regras para que duplicatas sejam emitidas, registradas, negociadas e acompanhadas eletronicamente, criando uma infraestrutura comum para diferentes participantes do mercado financeiro. (Banco Central do Brasil)
Segundo estimativas citadas pelo setor, mais de 600 milhões de duplicatas poderão ser administradas durante a fase de obrigatoriedade. O ecossistema deverá conectar empresas, escrituradores, registradoras, instituições financeiras, plataformas de crédito e sistemas de gestão empresarial. (InfoMoney)
Esse volume de informações cria terreno para modelos mais sofisticados de análise de risco. A IA pode ser utilizada não apenas para prever pagamentos, mas também para identificar operações fora do padrão, avaliar garantias e construir indicadores dinâmicos sobre o comportamento financeiro das empresas.
Para o tomador de crédito, o resultado esperado é uma avaliação mais eficiente. Se instituições financeiras conseguirem estimar o risco de um recebível com maior precisão, empresas consideradas boas pagadoras ou que possuam recebíveis de qualidade podem encontrar mais opções de financiamento. Isso não significa, entretanto, que a tecnologia automaticamente reduzirá juros para todas as empresas.
Também existem desafios importantes. Modelos de inteligência artificial dependem da qualidade dos dados utilizados, precisam ser continuamente avaliados e podem produzir erros. Decisões financeiras automatizadas também exigem governança, segurança da informação, transparência e cumprimento das normas aplicáveis ao sistema financeiro e à proteção de dados.
Outro ponto é que os resultados iniciais ainda precisam ser observados por mais tempo. O índice de 97,7% divulgado pela Delend foi obtido em testes internos e não deve ser interpretado como uma taxa comprovada para todo o mercado brasileiro de duplicatas. (InfoMoney)
Mesmo com essas ressalvas, a combinação entre duplicatas escriturais e inteligência artificial aponta para uma mudança estrutural. A primeira etapa é transformar um mercado historicamente fragmentado em uma infraestrutura digital rastreável. A segunda é transformar os dados produzidos por essa infraestrutura em informação para decisões financeiras.
Se essa combinação funcionar em grande escala, pequenas e médias empresas poderão encontrar novas formas de transformar vendas a prazo em capital de giro. Bancos e fintechs, por sua vez, ganharão ferramentas adicionais para precificar risco. A evolução nos próximos meses mostrará se a promessa de mais informação, velocidade e competição conseguirá efetivamente se traduzir em mais crédito e melhores condições para as empresas brasileiras.
Fontes principais: InfoMoney — IA entra na duplicata escritural e promete acelerar o crédito às empresas · Banco Central — regulamentação das duplicatas escriturais · Banco Central — notícias sobre o ecossistema de duplicatas escriturais · IstoÉ Dinheiro — Duplicata escritural acelera concessão de crédito com IA
