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Nesta semana, a coluna conta com a participação de Sandro Sponchiado como autor convidado. Economista, engenheiro de software e Perito Criminal Federal, Sandro contribui para o debate trazendo uma visão técnica e pragmática sobre risco, opacidade informacional e o papel que tecnologias como a blockchain e a tokenização podem desempenhar na antecipação de problemas em estruturas financeiras complexas.
Quando uma instituição financeira entra em colapso, o impacto vai muito além dos números. Empresas perdem acesso a crédito, projetos são interrompidos, fornecedores deixam de receber, empregos ficam em risco e economias familiares são diretamente afetadas. O dano não é abstrato; ele se espalha pela economia real.
Casos de crises financeiras reacendem um debate recorrente: seria possível enxergar esse risco antes? E, se sim, teriam faltado instrumentos mais eficientes para organizar e acompanhar garantias e lastros ao longo do tempo?
É nesse ponto que a tokenização se torna relevante.
A tokenização é hoje um dos temas mais importantes no universo blockchain, justamente porque trata de algo concreto: a forma como ativos, direitos e garantias são registrados, acompanhados e compreendidos. Sempre que um problema desse porte vem à tona, surge a sensação de que o risco só ficou evidente quando já era tarde demais. Isso aumenta o interesse por ferramentas capazes de reduzir surpresas e melhorar a qualidade da informação ao longo do tempo.
De forma simples, tokenizar significa representar um ativo, um direito ou uma garantia em formato digital, geralmente em uma infraestrutura baseada em blockchain ou tecnologias de registro distribuído. O ativo continua sendo o mesmo. O risco também. O que muda é a forma como a informação sobre esse ativo é organizada, integrada e monitorada continuamente.
Isso faz diferença em operações de crédito. Informação mal estruturada gera assimetria, dificulta auditorias e cria zonas de opacidade onde problemas podem crescer sem serem percebidos. Estruturas mais organizadas tendem a reduzir esses ruídos. Ferramentas melhores de acompanhamento poderiam permitir que sinais de estresse surgissem antes.
A história está cheia de exemplos que mostram o custo da opacidade:
Nesses casos, a informação até existia, mas estava fragmentada, complexa ou mal estruturada. O problema não era apenas a falta de dados, mas o excesso desorganizado, que tornava sinais críticos praticamente invisíveis.
Estruturas tokenizadas atacam exatamente esse ponto, permitindo uma cadeia de custódia digital com dados estruturados. Em vez de buscar manualmente informações dispersas, eventos relevantes e degradação de valor podem ser sinalizados de forma automatizada, tornando o risco visível antes do colapso.
Para entender por que isso importa, vale recorrer à distinção clássica do mercado de crédito entre operações prime e subprime. Operações prime são concedidas a tomadores com maior previsibilidade, histórico consistente e garantias sólidas. Operações subprime envolvem maior risco, menor previsibilidade e garantias mais difíceis de avaliar ou executar.
Crédito subprime não é errado ou proibido. Ele apenas envolve mais risco, exigindo disciplina maior, monitoramento constante e precificação compatível. Problemas surgem quando operações subprime são tratadas como se tivessem o mesmo perfil de risco de operações prime, especialmente quando estruturas complexas dificultam a leitura clara do que está acontecendo.
É exatamente nesse ponto que a tokenização pode fazer diferença no acompanhamento de operações de crédito. Existem muitas garantias que podem ser representadas por tokens. O ponto crítico não é a tecnologia, mas a correta apuração do valor do ativo que serve de lastro e a atualização contínua dessa informação. Tokens podem carregar não apenas a representação do ativo, mas também metadados relevantes, como critérios de avaliação, data do laudo, premissas utilizadas, histórico de revisões e eventos que impactam o valor da garantia.
Imagine uma operação de crédito lastreada em vários imóveis. Em estruturas tradicionais, documentos ficam espalhados por diferentes sistemas, avaliações podem estar desatualizadas e o acompanhamento do conjunto vira um processo fragmentado. Em uma estrutura tokenizada, essas garantias podem ser registradas de forma padronizada, com histórico e eventos relevantes claramente vinculados à operação. Isso não torna os imóveis melhores, mas torna o risco mais legível ao longo do tempo.
O mesmo vale para recebíveis, que são direitos a fluxos futuros de pagamento. Tokenizar recebíveis pode facilitar o acompanhamento da adimplência, dos prazos e dos valores esperados. Ainda assim, se o pagador não honra o compromisso, o risco se materializa do mesmo jeito. A tecnologia organiza o acompanhamento, mas não garante o pagamento.
Em instrumentos como CRA e CRI, essa lógica é particularmente útil. É razoável imaginar estruturas em que tokens agreguem, de forma padronizada, dados sobre recebíveis, garantias associadas e avaliações ao longo do tempo. Isso não elimina risco, mas reduz ambiguidades e melhora significativamente a qualidade da informação disponível para quem está exposto ao crédito.
É importante ser claro: a tokenização não elimina risco nem transforma crédito ruim em crédito bom. Seu valor está em antecipar a visibilidade do problema, não em alterar a realidade econômica da operação. Em estruturas complexas, mudar o momento em que o risco se torna visível pode ser decisivo para permitir ajustes, correções e mudanças de rota.
Casos de crise financeira deixam claro por que esse debate importa. Quando o risco só aparece no fim, o custo não é apenas financeiro. Ele recai sobre empresas que perdem crédito, projetos que não saem do papel, empregos que desaparecem e famílias que veem suas economias afetadas por decisões que não tomaram.
A tokenização, por si só, não elimina o risco. Mas pode ajudar a iluminar a estrada que conduz ao precipício, permitindo que o motorista enxergue antes, freie a tempo ou mude de rota. No fim, é esse tipo de uso da tecnologia blockchain que faz diferença: menos opacidade, mais informação e melhores decisões.
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