Por Marco Antonio Pereira*
O Brasil construiu um dos sistemas de pagamentos instantâneos mais sofisticados do mundo, desenvolveu uma infraestrutura bancária capaz de operar em escala continental e formou empresas que passaram a fornecer tecnologia para instituições do setor em diferentes mercados. No campo da inovação aplicada às finanças, essa trajetória posiciona o país como produtor relevante de infraestrutura para o sistema financeiro.
No entanto, embora tenhamos aprendido a exportar tecnologia capaz de movimentar dinheiro com eficiência, segurança e disponibilidade, ainda não produzimos, com a mesma projeção internacional, soluções especializadas na etapa mais complexa do sistema financeiro: transformar informações empresariais heterogêneas em conhecimento suficiente para sustentar decisões de crédito. Essa diferença não é casual. Ela decorre da natureza profundamente distinta dos dois problemas tecnológicos.
Infraestruturas de pagamento lidam com eventos essencialmente padronizados. Uma transação possui origem, destino, valor, autenticação e liquidação. Mesmo considerando diferenças regulatórias entre países, existe um conjunto relativamente estável de protocolos capazes de organizar essas operações em larga escala. O desafio tecnológico está na disponibilidade, na velocidade, na segurança e na capacidade de integração entre sistemas. Em outras palavras, trata-se de construir plataformas resilientes para transportar informação financeira.
No crédito corporativo, a lógica é completamente diferente. Antes que qualquer decisão seja tomada, é preciso compreender a realidade econômica de uma empresa a partir de demonstrações financeiras produzidas em formatos distintos, estruturas contábeis variadas e níveis muito diversos de qualidade informacional. O objeto central deixa de ser a transação e passa a ser a interpretação. Por essa razão, uma parcela significativa do esforço operacional não está na análise de risco propriamente dita, mas na reconstrução da informação necessária para que essa análise possa existir.
Essa característica ajuda a explicar por que a recente expansão da inteligência artificial produziu resultados tão diferentes daqueles imaginados inicialmente. Durante algum tempo prevaleceu a expectativa de que modelos generativos resolveriam, por si só, os principais gargalos da análise financeira.
A prática demonstrou exatamente o contrário. Quanto mais sofisticados se tornam os modelos, mais evidente fica que sua capacidade de produzir respostas consistentes de forma contínua e condicionadas à qualidade, organização e confiabilidade dos dados que recebem. O problema central deixou de ser produzir textos convincentes e passou a ser construir informação financeira suficientemente estruturada para que qualquer inferência tenha valor analítico.
Isso é o que começa a diferenciar a inteligência de crédito da inteligência artificial de propósito geral. Enquanto modelos amplamente difundidos aprendem padrões estatísticos presentes em volumes massivos de texto, sistemas especializados em análise financeira precisam incorporar conhecimento acumulado sobre contabilidade, classificação patrimonial, demonstrações de resultado, notas explicativas, exceções documentais e critérios de validação desenvolvidos ao longo de anos de operação.
O ativo mais importante deixa de ser o algoritmo isoladamente considerado e passa a ser o processo contínuo de aprendizagem construído sobre milhares de situações concretas.
Essa diferença torna a internacionalização da inteligência de crédito substancialmente mais complexa do que a exportação de uma infraestrutura de pagamentos. Uma plataforma transacional pode adaptar integrações, protocolos e requisitos regulatórios mantendo praticamente inalterada sua arquitetura tecnológica.
Já uma plataforma voltada à interpretação de demonstrações financeiras precisa aprender como diferentes economias representam contabilmente suas empresas, como determinados conceitos aparecem em documentos locais e quais critérios cada instituição utiliza para transformar essas informações em decisões de risco. O conhecimento necessário para operar nesse ambiente não pode ser simplesmente traduzido; precisa ser reconstruído.
Paradoxalmente, é justamente essa complexidade que pode representar uma vantagem competitiva para as empresas brasileiras. Poucos mercados reúnem um sistema financeiro sofisticado convivendo diariamente com empresas de médio porte que apresentam enorme diversidade documental. Bancos, cooperativas, FIDCs, securitizadoras, seguradoras e fintechs desenvolveram tecnologias em um ambiente onde praticamente nenhuma demonstração financeira chega pronta para análise.
Ao longo dos anos, isso obrigou o mercado a construir métodos capazes de lidar com ambiguidades, inconsistências, exceções e múltiplas formas de representação da mesma realidade econômica.
A consequência desse processo talvez seja mais relevante do que parece à primeira vista. À medida que modelos de inteligência artificial se tornam amplamente acessíveis, a vantagem competitiva tende a migrar do acesso ao algoritmo para o domínio do conhecimento especializado. Se praticamente todos poderão utilizar modelos semelhantes, o diferencial passará a residir na qualidade das bases de aprendizagem, nos mecanismos de validação, na capacidade de explicar decisões e na experiência acumulada para transformar documentos financeiros imperfeitos em informação comparável.
Talvez a próxima etapa da internacionalização da tecnologia financeira brasileira não esteja relacionada aos sistemas que movimentam dinheiro, mas às tecnologias capazes de compreender o risco antes que esse dinheiro seja movimentado. Essa exportação provavelmente será menos visível, exigirá ciclos de maturação mais longos e dependerá muito menos de capacidade computacional do que de conhecimento especializado acumulado. Exatamente por isso, poderá produzir uma vantagem competitiva muito mais difícil de reproduzir.
*Marco Antonio Pereira é CEO e cofundador da Itera
