Opinião & Análise

Tecnologia de Pagamento

Meios de pagamento, fintechs e big techs: estratégia, estrutura, escala e escopo

Google está desenvolvendo um projeto para prover serviços financeiros a partir de 2020

Crédito: Pixabay

Recentemente, uma informação foi amplamente repercutida na imprensa: a empresa Google está desenvolvendo um projeto para prover serviços financeiros a partir de 2020. Trata-se de mais uma grande empresa de tecnologia a fazer esse tipo de movimento, a exemplo da Apple (com o ApplePay), Uber (com Uber Money, que incluirá carteira digital e cartões de crédito e débito), Samsung (com o Samsung Pay), etc.

Muitos creem que o setor financeiro em geral e, em especial, a indústria de meios de pagamento ainda sofrerão muito mais transformações no futuro próximo. Evidentemente que tal transformação não é limitada à forma pela qual os novos meios de pagamento reduzem fricções nas trocas. Na realidade, a capacidade de capturar e sistematizar as informações reveladas nas próprias trocas que constituem a grande fonte geradora de valor econômico destas tecnologias.

O que temos aprendido com estas grandes plataformas tecnológicas é que elas são capazes de melhorar substancialmente a quantidade e a qualidade das informações comumente envolvidas nas trocas comerciais, endereçando assim muitos problemas associados às falhas de mercado. Isso tem potencial de produzir muito valor econômico. Como esse valor será capturado pelos diferentes agentes? A resposta não é trivial, pois dependerá da dinâmica concorrencial entre incumbentes e entrantes. Imagina-se que os novos entrantes – Fintechs e Big Techs – desfrutam de algumas vantagens competitivas importantes, que seguramente moldarão a forma como faremos negócios nessa indústria em um futuro próximo.

Se por um lado podemos dizer que os incumbentes fizeram vultuosos investimentos em sistemas e tecnologia, segurança de informação, integração etc., o que lhes garantiria a dianteira na corrida competitiva sob alguns aspectos, de outro uma grande vantagem competitiva dos entrantes é a capacidade de acumular informações econômicas sobre preferências e gostos dos usuários, inclusive em termos intertemporais. Importante esclarecer rapidamente a relevância do aspecto intemporal.

Ao longo do ciclo de vida de uma pessoa, pode-se destacar – grosseiramente – três fases econômicas distintas: (i) a fase pré-laborativa, onde o indivíduo consome bens e serviços e investe em acumulação de capital humano com ‘poupança negativa’, antecipando renda futura (crédito educativo, por exemplo); (ii) a fase laborativa, cuja renda do trabalho financia o consumo presente, quita os financiamentos obtidos na fase pré-laborativa e proporciona a acumulação de ativos que gerarão renda futura, na fase pós-laborativa; e (iii) a fase pós-laborativa, cujo consumo é financiado pelo rendimento dos ativos acumulados na fase laborativa. O papel dos mercados financeiros é o de proporcionar instrumentos financeiros para que o indivíduo ou a empresa possa alocar da melhor forma possível seus recursos humanos e materiais ao longo do “ciclo de vida”.

Tivéssemos que criar um algoritmo para simular as escolhas intertemporais dos indivíduos ao longo da vida, quais informações seriam necessárias? Quais hipóteses deveriam ser assumidas? Quais seriam os incentivos (preços, juros, impostos, retornos financeiros, riscos, etc.) para que os indivíduos mantivessem seus planos intertemporais originais de consumo e poupança?

Tenha certeza de que o número de parâmetros e informações necessárias para modelar tal tipo de simulação é grande e o custo para coletar tais informações para um conjunto relevante de pessoas é desproporcionalmente elevado. Qual a motivação para a criação desse algoritmo? Primordialmente, prover pacotes de serviços financeiros totalmente customizados para cada consumidor individual.

O fato é que as plataformas tecnológicas têm coletado uma massa gigantesca de informações econômicas relevantes a um custo relativamente baixo que podem ser usadas para tais fins. Com as informações hoje disponíveis para algumas destas plataformas tecnológicas, a probabilidade de criarem modelos estatísticos mais acurados do que aqueles utilizados atualmente pelos grandes agentes do setor financeiro – sejam bancos, bandeiras ou credenciadoras – não é negligenciável.

Na realidade, elas podem fazer inferências (algumas menos grosseiras que outras) acerca de todas as decisões intertemporais do ciclo de vida de um indivíduo. Por exemplo: consumo presente e futuro, preferências, gostos, parâmetros de impaciência, grau de aversão a risco, potenciais vieses cognitivos de escolha, quantidade e qualidade do capital humano e material acumulados na fase pré-laboral, rendimentos esperados na fase laboral, quantidade e qualidade de colaterais e garantias bancárias disponíveis, portfólio de ativos, hábitos de saúde, condição de risco aumentado para diferentes doenças e acidentes, etc. Os agentes estabelecidos não dispõem deste volume de informações, logo – ao menos teoricamente – não seriam capazes de desenhar, precificar e empacotar produtos e soluções financeiras intertemporais com a mesma eficiência.

Uma preocupação adicional aqui que precisa ser destacada diz respeito ao uso ético de tais dados pelos sistemas algorítmicos, especialmente aqueles que de alguma forma trabalham com inteligência artificial. Se é evidente que a automação cria um sem número de eficiências e possibilidades, também é verdade que a utilização dos dados pelos agentes econômicos precisa se dar de forma consciente. A preocupação internacional com essa questão é imensa1, e nosso ordenamento já tem caminhado no mesmo nesse sentido, com normas como a Lei do Cadastro Positivo (Lei nº 12.411/2011), que em seu artigo 3º, §3º proíbe o uso de informações sensíveis ou excessivas para formação de credit score, e a Lei Geral de Proteção de Dados, que veda o tratamento de dados pessoais quando seu fim seja discriminatório ilícito ou abusivo (art. 6º, IX).

Deste modo é possível compreender as razões para a aflição entre incumbentes e a avidez entre os potenciais entrantes (expressa nos valores de mercado destas empresas). Alguns autores preveem um ‘combate já ganho’ pelos entrantes, inclusive trazendo como repercussão mercados muito mais concentrados do que conhecemos hoje. Pior: preveem que os instrumentos de política concorrencial disponíveis atualmente não terão grande efetividade para lidar com tais situações. O poder econômico, político e de edição (Gatekeeper Power) de executivos como Jeff Bezos e Sundar Pichai os colocariam em um patamar de influência civilizatória só comparada ao da Famiglia Médici de Florença, durante o período da Renascença.

De fato, o prognóstico mais provável é amplamente favorável aos entrantes, principalmente para as Big Techs. A regulação financeira mais restritiva após a crise financeira global de 2008 tem elevado significativamente os custos operacionais de bancos e das instituições de pagamento. A forma como alguns governos e reguladores resgataram grandes instituições financeiras durante a crise passou uma sinalização ao mercado de que tais instituições seriam socorridas a qualquer preço (“Too big to Fail”), garantindo-lhes assim um subsídio implícito, na forma de riscos e custos de captação menores (Luigi Zingales).

Vale observar também que os reguladores estão lidando com um grupo de entradas razoavelmente heterogêneo. Há tanto Fintechs que já adquiriram volume e escala relevantes no mercado, quanto as próprias Big Techs, cuja capacidade operacional sem dúvida é distinta daquela de pequenas startups. Assim, é importante pensar que regras a serem criadas pensando no novo ambiente competitivo precisam garantir um equilíbrio entre entrantes e incumbentes, e igualmente entre as diversas modalidades de entrantes.

Contudo, nada está ganho ou perdido. A história econômica tem catalogado um conjunto fascinante de fatos estilizados a respeito das estratégias empresariais. Alfred D. Chandler, autor dos clássicos da estratégia “Scale and Scope” e “Strategy and Structure”, mostra que não há uma única empresa na história manufatureira recente que tenha liderado mercados de forma perene. John Roberts, autor do inspirador “The Modern Firm”, mostra que é possível que diferentes empresas possam alcançar resultados igualmente fantásticos com formas e recursos completamente diferentes. O ponto fundamental é que estratégia e estrutura sejam coerentes e supermodulares. Finalmente, Clayton Christensen, autor do best-seller “The Innovator’s Dilemma”, sugere que incumbentes podem estabelecer respostas estratégicas críveis e bem-sucedidas quando ameaçados por entrantes disruptivos.

Esse tipo de batalha entre incumbentes e entrantes disruptivos só terá valido a pena se proporcionar maior eficiência econômica e geração de valor para os consumidores, seja na forma de maior inclusão financeira, seja na forma de menor racionamento de crédito, seja na forma de soluções mais customizadas a preços módicos.

*Este texto é o oitavo artigo da série Tecnologia de Pagamentos, que está sendo publicada pelo JOTA a cada três semanas, às quintas-feiras.

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1 Para citar apenas um exemplo muito recente, a autoridade de proteção de dados pessoais do Reino Unido lançou consulta pública sobresseu guia a respeito da “explicabilidade” das decisões tomadas por sistemas de inteligência artificial: https://ico.org.uk/about-the-ico/ico-and-stakeholder-consultations/ico-and-the-turing-consultation-on-explaining-ai-decisions-guidance/


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