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O sistema de duplicata escritural mal começou a operar e já ganhou uma nova camada voltada a acelerar a transformação de recebíveis em crédito. Em menos de dois meses de funcionamento, ferramentas de inteligência artificial passaram a analisar milhões de dados gerados pelos títulos para identificar operações fora do padrão e estimar, com maior rapidez, a capacidade de pagamento das empresas.
A fintech Delend afirma ter treinado um modelo de IA com mais de 30 milhões de títulos emitidos por pequenas e médias empresas, equivalentes a cerca de R$ 80 bilhões em valor de face. Em testes internos, o sistema alcançou taxa de acerto de 97,7% na previsão do comportamento de pagamento, segundo a companhia.
O resultado, porém, deve ser analisado com cautela. Trata-se de uma métrica produzida pela própria empresa, baseada em sua base de dados, sem validação independente pelo mercado de duplicatas escriturais.
Há também uma limitação temporal importante. Como o novo ecossistema entrou em operação apenas em julho, o treinamento foi realizado principalmente com histórico de boletos, notas fiscais e outros recebíveis, e não com dados gerados ao longo de anos dentro do próprio sistema de duplicata escritural.
Ainda assim, a iniciativa ajuda a ilustrar o próximo estágio da transformação do mercado. Se a primeira fase da duplicata escritural consiste em criar um título digital, único e rastreável, a seguinte será usar esse enorme volume de informações para aprimorar a análise de risco e definir quem terá acesso ao crédito, em que volume e a qual custo.
Leia mais: A “revolução” que pode destravar R$ 11 trilhões em crédito para empresas
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A diferença entre essas duas etapas é relevante. A escrituração comprova a existência do título e sua titularidade, mas não responde se o sacado efetivamente honrará o pagamento no vencimento.
Segundo Fernando Wosniak Steler, cofundador e CEO da Delend, esse sempre foi um dos principais entraves do crédito no Brasil. “Existe um gap de crédito não atendido de R$ 2,5 trilhões apenas entre pequenas empresas. Nosso modelo aprende com a linguagem transacional de duplicatas, notas fiscais, vencimentos, pagamentos e atrasos para prever esse risco e viabilizar a antecipação de crédito”, afirma.
Da rastreabilidade à análise de risco
A tecnologia busca resolver justamente essa segunda camada do problema. Em vez de avaliar apenas quem solicita a antecipação do recebível, o modelo procura entender também o comportamento de quem precisará efetuar o pagamento.
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Para isso, cruza informações como histórico de pagamentos, atrasos, recorrência das relações comerciais, dados de sistemas de gestão (ERP) e informações provenientes do Open Finance para estimar a probabilidade de quitação do título.
A proposta ganha relevância especialmente para pequenas empresas, que muitas vezes possuem histórico bancário limitado ou demonstrações financeiras insuficientes para sustentar uma análise tradicional de crédito. Em vez de olhar apenas para balanços patrimoniais, a tecnologia tenta interpretar o comportamento real das operações comerciais.
Outro ponto central é a velocidade. Segundo Steler, análises que atualmente dependem de documentação e podem levar dias para serem concluídas poderão ser incorporadas ao fluxo da própria operação comercial. Na prática, no momento da emissão de uma nota fiscal, o sistema poderia indicar se vale a pena vender a prazo, manter o recebível até o vencimento ou antecipá-lo. “Tudo em tempo real”, afirma.
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Escala de trilhões
Lançada em 30 de junho pelo Banco Central, a duplicata escritural é considerada uma das principais apostas para ampliar o acesso ao crédito empresarial, especialmente entre pequenas e médias empresas. A expectativa do BC é que o sistema ajude a destravar mais de R$ 11 trilhões em crédito na economia ao longo dos próximos anos.
Essa percepção também aparece entre os participantes do mercado. Pesquisa da Núclea, realizada em parceria com o IBPad e a consultoria Môre, mostrou que 88% das instituições financeiras acreditam que a duplicata escritural ampliará a oferta de crédito. Para 63% dos entrevistados, o principal indicador de sucesso será a expansão do crédito disponível, enquanto 41% citaram a redução do custo das operações.
Ao criar um registro eletrônico vinculado à operação comercial, com informações sobre titularidade e eventuais negociações do recebível, a duplicata escritural reduz uma parcela importante do risco operacional. Na prática, dificulta que um mesmo recebível seja utilizado simultaneamente como garantia em diferentes operações de crédito.
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Segundo o Banco Central, a maior rastreabilidade também tende a ampliar a concorrência entre financiadores, permitindo que empresas negociem seus recebíveis com diferentes instituições. Mas eliminar a dúvida sobre a existência do título não significa eliminar o risco de inadimplência. É justamente nesse ponto que as ferramentas de inteligência artificial podem ganhar relevância.
Segundo Everson Menezes, CTO e COO da CERC, registradora e infraestrutura de mercado especializada em recebíveis, mais de 600 milhões de duplicatas poderão ser administradas durante a fase de obrigatoriedade, envolvendo empresas, escrituradores, registradoras, plataformas, bancos, financiadores e sistemas de gestão empresarial.
“O sistema já nasce com tecnologia capaz de transformar o enorme volume de dados gerado pelas duplicatas em informação para tomada de decisão. Isso abre espaço para modelos mais sofisticados de análise de risco, seleção de garantias e identificação de operações fora do padrão”, afirma Menezes.
A expectativa do mercado é que a combinação entre infraestrutura digital, dados estruturados e inteligência artificial torne a avaliação de risco mais eficiente, amplie a oferta de crédito e ajude a transformar um mercado que movimenta entre R$ 10 trilhões e R$ 13 trilhões por ano em duplicatas.
Para Edson Silva, presidente da Nexxera, empresa de tecnologia voltada a soluções de crédito e gestão de recebíveis, a inteligência artificial pode transformar essa massa de informações em uma espécie de rating dinâmico das empresas. “Os dados reconhecidos pelo Banco Central têm potencial para alimentar modelos capazes de avaliar o risco de forma muito mais precisa, identificando padrões que dificilmente seriam capturados por análises convencionais. Quanto melhor for essa leitura dos recebíveis, maior tende a ser a capacidade de ampliar o acesso ao crédito e substituir linhas mais caras de financiamento”, afirma.
