As finanças tradicionais, as criptomoedas e a IA estão convergindo para remodelar o sistema financeiro e a nossa relação com o dinheiro. Grande parte das discussões financeiras recentes tem se concentrado em como finanças e cripto trabalham juntas e em como a infraestrutura cripto pode dar suporte à IA, mas a mudança mais profunda virá da combinação desses três pilares. Na nossa visão, essa grande convergência vai alterar tanto a infraestrutura por meio da qual o sistema financeiro opera quanto a interface pela qual o utilizamos. Nosso relatório inaugural de Convergência aborda os primitivos financeiros por trás dessa evolução, além dos fatos e números sobre a adoção de tecnologias blockchain e IA pelas instituições de finanças tradicionais (TradFi). Todas as afirmações são rigorosamente referenciadas.
Principais números sobre a escala da Convergência.
Introdução à Grande Convergência
A rápida evolução dos ativos digitais, em paralelo com uma explosão cambriana de agentes de IA de alto desempenho, lançou as bases para a disrupção das finanças globais. Stablecoins e ativos tokenizados permitem que softwares transfiram recursos, liquidem operações e movimentem garantias sob regras predefinidas, enquanto a IA consegue interpretar a intenção do usuário e coordenar essas atividades em um sistema financeiro fragmentado. À medida que essas capacidades se combinam, esperamos que os agentes se tornem nossa principal interface financeira, com as pessoas definindo o que querem alcançar em vez de operarem cada serviço manualmente.
Os ativos programáveis já representam volumes substanciais de valor: em 23 de setembro de 2026, a RWA.xyz registrou cerca de $306,3 bilhões em capitalização de mercado de stablecoins e $14,9 bilhões em produtos tokenizados distribuídos do Tesouro dos EUA \[4, 57]. Esses são indicadores de valor em circulação, sendo que a liquidez depende do mercado e dos acordos de resgate.
Além de adotarem ativos digitais, as instituições financeiras estão atentas aos agentes de IA. O Relatório Global de IA em Serviços Financeiros de 2026, de Cambridge, revelou que 52% das empresas de serviços financeiros pesquisadas estavam testando ou implementando IA agêntica, embora apenas 23% dos respondentes tivessem alcançado estágios mais avançados de escalonamento ou transformação desse uso [[21]](https://www.jbs.cam.ac.uk/faculty-research/centres/alternative-finance/publications/2026-global-ai-in-financial-services-report/). Esses dados indicam uma experimentação expressiva e alguma implantação operacional, enquanto a execução totalmente autônoma ainda é rara \[22,70].
As primeiras aplicações institucionais dessa convergência provavelmente unirão as três capacidades dentro de estratégias bem definidas: a TradFi fornece os ativos, custódia, distribuição e responsabilidade legal; as finanças descentralizadas (DeFi) tornam a execução programável e o estado financeiro observável; e os agentes de IA interpretam as informações e coordenam as ações necessárias. Os casos analisados neste relatório incluem liquidação em tempo real, uso de garantias e IA corporativa, mas ainda não significam que os três elementos operem juntos em escala institucional.
Nossa visão na Cambrian é que a automação dentro de limites definidos oferece o caminho de adoção mais crível no curto prazo, pois uma instituição pode ampliar a autoridade de um agente conforme ele demonstra desempenho confiável dentro de um mandato específico. As cinco seções a seguir examinam como essa convergência pode evoluir de aplicações isoladas para um sistema financeiro no qual os agentes coordenam serviços entre diferentes provedores. Começamos pela infraestrutura e pelas evidências de uso atuais, depois avaliamos quanta autoridade pode ser delegada aos agentes e quais dados e controles são necessários para sustentar essa delegação. Concluímos analisando como isso pode mudar a relação entre usuários e provedores financeiros, e o que isso significa para instituições, desenvolvedores e alocadores de capital.
1. Infraestrutura financeira programável
O ciclo fundamental de ação dos agentes de IA é o seguinte: o agente observa o estado relevante, interpreta um objetivo e decide o que fazer, usa as ferramentas permitidas para agir e verifica o resultado antes de continuar. Os agentes poderiam coordenar as finanças de um usuário entre vários provedores por meio de softwares que atuam em seu nome. A onda de "desagregação" das fintechs na última década separou os serviços financeiros em produtos especializados, enquanto a reagregação posterior os reuniu em plataformas maiores. Azeem Khan (@azeemk), da Forbes, conecta esse movimento à convergência entre bancos, fintechs e infraestrutura de ativos digitais [[63]](https://www.forbes.com/sites/azeemkhan/2026/06/23/the-rebundling-of-finance-is-really-a-story-about-digital-assets/). Um agente poderia permitir que o usuário definisse um objetivo e suas restrições, e então coordenaria os serviços relevantes.
Do ponto de vista humano, a mudança passa de escolher e operar cada serviço financeiro individualmente para supervisionar o resultado de um processo que abrange vários serviços. Nesse cenário, as camadas individuais da arquitetura continuam existindo: o banco ainda pode manter a conta, o gestor de ativos continua responsável pelo fundo, a corretora executa a ordem e, quando aplicável, uma blockchain registra a transação. O papel do agente é traduzir a intenção do usuário em instruções que cada provedor esteja autorizado e apto a executar, de modo que o controle da interface pode mudar sem que as instituições subjacentes desapareçam.
O que cada sistema contribui para a Convergência
Pilar
Contribuição atual
O que a convergência exige
TradFi
Capital e ativos financeiros, apoiados por custódia, regulação, distribuição, responsabilidade legal e mecanismos de recurso
Processos financeiros programáveis e dados que possam ser lidos e reconciliados de forma consistente entre provedores
DeFi
Estado observável, mercados combináveis, execução contínua e dados financeiros abertos
Exigibilidade legal, identidade confiável, relatórios institucionais e distribuição
IA
Interpretação, monitoramento, roteamento e suporte à decisão
Dados financeiros confiáveis, autoridade explícita e execução que possa ser verificada em relação ao mandato
Uma instituição pode escolher quais dessas capacidades precisa para um processo específico. Uma rede permissionada pode oferecer liquidação programável sem depender de DeFi público, enquanto um protocolo aberto de empréstimos pode fornecer mecanismos úteis de garantia sem substituir as verificações de elegibilidade do emissor. Portanto, a convergência não precisa resultar em uma arquitetura de mercado única. Ela pode preservar as estruturas legais existentes e aplicar execução programável junto com IA sempre que essas tecnologias melhorarem a forma como os direitos legais são administrados, financiados ou transferidos.
A dificuldade está em tornar as informações desses sistemas distintos utilizáveis dentro de uma mesma decisão. Um saldo precisa de um titular e de um contexto de conta, um preço precisa de uma fonte e de um registro de data e hora, e uma garantia precisa de um direito executável, além de um valor de mercado. Um agente deve ter contexto suficiente para construir uma instrução válida, junto com permissões que determinem se ele pode prosseguir e um registro que permita às instituições inspecionar o resultado.
2. Pontos de convergência existentes
Como a convergência entra nas operações financeiras
Um banco ou gestor de ativos pode adotar infraestrutura programável em uma parte de suas operações mantendo suas contrapartes, forma jurídica e obrigações de controle. Isso torna um processo financeiro definido um ponto de partida mais plausível para a convergência, em vez de uma mudança radical na estrutura de mercado, porque a instituição consegue medir os benefícios e limitar a transferência de autoridade envolvida.
Considere um fundo do mercado monetário tokenizado usado para gestão de tesouraria. As finanças tradicionais fornecem o ativo, a custódia e a responsabilidade legal, enquanto os rendimentos do fundo ou sua liquidação podem ser representados em uma blockchain. Neste exemplo, o software monitora a posição de caixa, a elegibilidade e o rendimento, enquanto um LLM interpreta uma instrução ou prepara uma proposta de alocação. Por fim, controles determinísticos verificam essa proposta em relação ao mandato da tesouraria antes que uma instrução seja assinada. Essa abordagem de gestão de tesouraria combina TradFi programável e IA, e também poderia usar um mercado DeFi aberto ou um protocolo de empréstimos, com a instituição mantendo o controle sobre o processo integrado. O teste comercial é saber se esse processo melhora a gestão de liquidez, reduz o trabalho manual ou torna as garantias mais utilizáveis com custo e controle comparáveis.
Stablecoins e contratos inteligentes podem definir o pagamento como uma etapa em um processo de software, graças à disponibilidade ininterrupta das redes blockchain. Com protocolos como o x402, um cliente solicita um recurso (por exemplo, dados), recebe instruções de pagamento e fornece uma autorização assinada via HTTP, com o recurso desejado sendo retornado assim que a liquidação é verificada. Assim, o software pode obter e pagar por dados ou serviços como parte do seu trabalho, sem passar por um checkout convencional [[64]](https://www.coinbase.com/developer-platform/discover/launches/x402). A Fundação x402 começou a operar sob a governança da Linux Foundation em julho de 2026, com membros como Visa, Mastercard, Stripe, Google e Coinbase. A participação deles integra empresas financeiras e de tecnologia ao desenvolvimento do padrão. [[69]](https://www.linuxfoundation.org/press/linux-foundation-announces-operational-launch-of-x402-foundation-to-standardize-internet-native-payments-for-ai-agents-and-applications).
O artigo da BlackRock de setembro de 2026, The Machine-Native Economy, argumenta que compras frequentes e de baixo valor de dados e capacidade computacional são especialmente adequadas para liquidação em blockchain, enquanto agentes comprando de comerciantes estabelecidos podem continuar usando sistemas de pagamento convencionais, como cartões de crédito [[77]](https://www.blackrock.com/us/individual/literature/whitepaper/the-machine-native-economy.pdf). Um agente poderia usar ambos dentro da mesma tarefa atribuída por um humano, com a escolha dependendo da compra e dos serviços suportados por cada provedor.
Uma equipe de tesouraria precisa pagar obrigações, manter o caixa excedente investido e disponibilizar ativos como garantia. Os casos abaixo mostram onde o software já consegue executar partes desse processo, fornecendo a base operacional sobre a qual os agentes podem coordenar decisões entre provedores.
Quais componentes da pilha de convergência já estão ativos hoje?
Aplicação
Evidências em produção
O que a evidência comprova
O que a evidência deixa em aberto
Liquidação com stablecoins
Em 8 de setembro de 2026, a Visa reportou um volume anualizado de liquidação com stablecoins acima de
$
20 bilhões
.
Stablecoins estão sendo usadas para liquidar obrigações de pagamento.
Volume de pagamentos em todo o mercado e resiliência entre emissores, arranjos de custódia e blockchains.
Garantias tokenizadas do Tesouro
Clientes VIP e institucionais elegíveis da OKX podem oferecer BUIDL como garantia com custódia do Standard Chartered sob o framework da OKX Middle East
.
A cota de um fundo tokenizado pode ser usada como garantia.
Volume material de transações, liquidez secundária e comportamento de resgate sob estresse.
Tokenização institucional
Em julho de 2026, a DTCC concluiu transações em ambiente de produção ao longo de várias horas com mais de 30 empresas em operações de garantia, empréstimo e liquidação
[[13]](https://www.dtcc.com/press-releases/2026/dtcc-turns-tokenization-into-reality
.
Títulos existentes podem trafegar por infraestrutura de tokenização em produção.
Adoção do serviço em escala mais ampla, interoperabilidade e viabilidade econômica em escala.
IA agêntica
Pesquisa de 2026 de Cambridge: 52% das instituições financeiras estão testando ou implementando IA agêntica, incluindo 23% em estágios de escalonamento ou transformação
.
A IA agêntica entrou em fase de implantação em algumas empresas, enquanto outras permanecem em testes.
A autoridade concedida aos agentes e seu desempenho em transações financeiras de alto impacto.
A liquidação de pagamentos é a primeira conexão. A atividade reportada pela Visa mostra stablecoins sendo usadas para quitar obrigações de pagamento, enquanto o x402 dá ao software uma forma de pagar por um recurso dentro da tarefa que está executando. São usos diferentes de dinheiro programável, com a escolha do método de pagamento dependendo da transação e dos serviços disponíveis para o pagador \[6, 64]. A instituição ainda precisa entender sua exposição ao emissor e como funciona o resgate quando exige dinheiro convencional.
O cenário regulatório em torno das stablecoins também merece destaque, pois varia conforme a jurisdição. As disposições sobre stablecoins do MiCA da UE já estão em vigor, enquanto os EUA estão implementando o GENIUS Act \[40, 41, 74]. O Reino Unido publicou as regras finais de emissão da FCA para um regime que deve ser ampliado em outubro de 2027, enquanto o Banco da Inglaterra pretende finalizar seu Código de Prática para stablecoins sistêmicas até o final de 2026 \[42, 75]. Uma instituição deve avaliar o emissor e os direitos de resgate sob as regras aplicáveis ao produto específico que está desenvolvendo.
Os produtos tokenizados do Tesouro estendem a infraestrutura programável a ativos que as instituições já usam para gestão de caixa e garantias. Em 23 de setembro de 2026, a plataforma de análise de ativos tokenizados RWA.xyz registrou cerca de $14,9 bilhões em produtos tokenizados distribuídos do Tesouro dos EUA, incluindo aproximadamente $2,23 bilhões em BUIDL [[4]](https://app.rwa.xyz/treasuries). Sua categoria "distribuído" abrange ativos que podem sair da plataforma emissora e ser transferidos entre carteiras, inclusive quando essas transferências exigem verificações de elegibilidade [[62]](https://app.rwa.xyz/blog/a-new-framework-for-tokenized-assets-distributed-and-represented). O BUIDL, no entanto, não está disponível para todos. Ele continua sendo uma oferta privada isenta para compradores qualificados, um modelo de acesso que outras fintechs e instituições podem querer replicar \[7, 58, 60].
O uso do BUIDL como garantia demonstra por que representar cotas de fundos on-chain pode importar além da distribuição: um investimento pode lastrear outra transação financeira sem precisar ser vendido primeiro [[10]](https://investors.securitize.io/news/news-details/2026/OKX-BlackRock-and-Standard-Chartered-Launch-Joint-Framework-to-Establish-New-Utility-for-Tokenized-Real-World-Assets/default.aspx). Investidores aprovados (whitelisted) também podem negociar BUIDL contra USDC por meio da integração de solicitação de cotação (request-for-quote) da Securitize com o UniswapX, lançada em fevereiro de 2026, enquanto o resgate primário em USD continua sujeito ao processamento em dias úteis \[54, 67]. Um agente que precise cumprir uma obrigação de caixa precisa saber quanto pode realmente ser vendido, a que preço e quando os recursos estarão disponíveis, porque horários contínuos de negociação, por si só, não respondem a essas perguntas.
O direito legal continua sendo uma parte separada da decisão de investimento. Uma declaração não vinculante de três divisões da SEC distinguiu recentemente tokens emitidos pelo próprio emissor de estruturas de custódia e sintéticas de terceiros, explicando que alguns tokens de terceiros podem não transmitir os direitos do detentor subjacente e adicionar exposição à falência do terceiro [[59]](https://www.sec.gov/newsroom/speeches-statements/corp-fin-statement-tokenized-securities-012826-statement-tokenized-securities).
O lançamento dos Intelligent Portfolios pela Ondo, em 24 de setembro de 2026, estende a tokenização à implementação de portfólios. Os três primeiros portfólios usam estratégias não discricionárias desenvolvidas pela BlackRock para a Ondo, com a Ondo implementando as alocações e os rebalanceamentos programados por meio de contratos inteligentes [[80]](https://ondo.finance/blog/introducing-ondo-intelligent-portfolios). Os produtos oferecem a investidores não americanos elegíveis exposição tokenizada a um portfólio, em vez de propriedade direta dos fundos subjacentes. Isso demonstra o design institucional de portfólios sendo implementado on-chain por meio de regras predefinidas, sem que a BlackRock gerencie os tokens ou que um modelo de IA tome decisões discricionárias de investimento [[81]](https://ondo.finance/intelligent-portfolios).
As redes institucionais trazem mais evidências de uso em produção, embora seus números descrevam atividades dentro dos próprios sistemas das operadoras. Em 12 de agosto de 2026, o J.P. Morgan informou que sua plataforma de ativos digitais Kinexys havia processado mais de $4 trilhões desde o início, com um valor médio diário de $7 bilhões [[11]](https://www.jpmorgan.com/payments/newsroom/kinexys-future-of-finance-awards-2026). A DTCC usou ativos tokenizados custodiados na DTC em negociações de produção envolvendo mais de 30 empresas, enquanto seu serviço mais amplo continuava previsto para outubro de 2026 [[13]](https://www.dtcc.com/press-releases/2026/dtcc-turns-tokenization-into-reality).
O Aave Horizon, mercado de empréstimos institucionais da Aave, mostra como os controles institucionais podem coexistir com a mecânica de empréstimos DeFi. Usuários qualificados fornecem ativos do mundo real autorizados pelo emissor como garantia e tomam stablecoins emprestadas por meio de contratos inteligentes da Aave, enquanto os emissores mantêm a responsabilidade pela lista de permissões e pelo KYC [[16]](https://aave.com/blog/horizon-launch). A partir de agosto de 2026, novas listagens de garantias também passaram a exigir aprovação de governança respaldada por avaliações de risco e técnicas [[73]](https://governance.aave.com/t/update-on-aave-horizon-asset-onboarding-process/25481). Esse arranjo torna explícito o controle sobre o conjunto de ativos, mas os empréstimos ainda dependem de valores patrimoniais líquidos atuais, preços confiáveis e rotas de liquidação e resgate capazes de converter garantias rápido o suficiente para cumprir as obrigações do contrato de empréstimo. O BIS descreve o trade-off correspondente dos oráculos: uma fonte centralizada introduz uma parte confiável, enquanto alternativas descentralizadas podem adicionar complexidade e ineficiência [[37]](https://www.bis.org/publ/bisbull76.htm).
A comparação para uma instituição se dá entre duas formas de alcançar o mesmo resultado financeiro: seus arranjos atuais e um processo usando ativos programáveis. A tokenização ganha um papel comercial onde facilita o uso de garantias, reduz a necessidade de reconciliação ou melhora o acesso a um custo total aceitável. A IA, então, adiciona a capacidade de interpretar o objetivo da instituição e coordenar essas funções, o que torna a autoridade concedida ao agente a próxima questão a ser resolvida.
3. Delegando autoridade financeira
A autoridade define o que um agente tem permissão para fazer, enquanto a autonomia descreve o quão independentemente ele seleciona e executa suas ações. Um agente pode monitorar várias contas e preparar uma proposta de alocação sem permissão para transacionar, enquanto uma transferência estritamente delimitada pode ser executada automaticamente sob regras fixas. A distinção importa porque a evidência de que uma empresa usa IA não nos diz quais decisões financeiras ela delegou.
A amostra setorial de Cambridge foi composta por 352 organizações de serviços financeiros, incluindo 203 fintechs e 149 instituições financeiras tradicionais, com o trabalho de campo realizado entre outubro de 2025 e janeiro de 2026. Os 52% reportados de organizações financeiras incluem 29% testando IA agêntica e 23% escalonando ou transformando seu uso [[21]](https://www.jbs.cam.ac.uk/faculty-research/centres/alternative-finance/publications/2026-global-ai-in-financial-services-report/). As evidências sobre a concessão de autonomia são mais restritas: o relatório de consulta do FSB de junho de 2026 encontrou poucas evidências de uso de IA generativa para negociações totalmente autônomas, enquanto a avaliação de julho do Banco da Inglaterra situou a maior parte do uso de IA autônoma nas áreas de pesquisa financeira, suporte à programação, monitoramento e operações de menor risco \[22,70].
As instituições podem adquirir capacidades úteis antes de delegar a execução. Em sua carta anual de 2025, publicada em abril de 2026, o JPMorganChase informou que seu sistema de triagem de transações analisou mais do que o dobro do volume anterior, reduzindo pela metade as verificações manuais [[25]](https://www.jpmorganchase.com/ir/annual-report/2025/ar-ceo-letter-petno-rohrbaugh). A empresa não divulgou as linhas de base subjacentes, o que limita a comparação com os resultados de outras instituições. Isso diz respeito à cobertura e à eficiência de um processo já existente, deixando para uma decisão separada a responsabilidade atribuída ao software depois que ele produz sua análise.
Para pessoas físicas e instituições menores, o acesso contínuo a pesquisas, análises de cenários e monitoramento de portfólio pode trazer capacidades que antes exigiam uma equipe muito maior. Modelos amplamente disponíveis também facilitarão a reprodução dessas capacidades pelos concorrentes. Nossa avaliação é que a vantagem duradoura tende a depender mais de dados melhores, do contexto específico do usuário e da qualidade de suas decisões e execução do que apenas do acesso a um modelo genérico.
A autoridade de um agente financeiro pode ser avaliada em três níveis:
- Informar e recomendar: recuperar informações aprovadas, explicá-las e propor uma ação sem alterar o estado financeiro.
- Preparar: construir uma instrução para uma operação definida e verificá-la em relação às políticas da empresa, mantendo a decisão de assinatura separada.
- Executar dentro de limites: assinar sob um mandato explícito, com a atividade monitorada e autoridade que pode ser revogada.
O escopo de coordenação de um agente é independente de sua autoridade de execução. Ele pode se tornar a principal interface financeira do usuário ao preparar instruções entre diferentes provedores, mesmo que cada transação ainda exija aprovação humana.
O produto de negociação agêntica da Robinhood mostra por que as permissões de execução e de dados devem ser avaliadas separadamente. Na nova oferta baseada em agentes da Robinhood, as negociações ficam restritas a uma conta Agentic dedicada, e o acesso pode ser revogado. O agente consegue ler saldos, posições e histórico de transações em todas as contas Robinhood do usuário \[65, 68]. As regras atuais permitem negociações elegíveis de criptoativos na conta Agentic, mas reservam transferências, staking e empréstimos para o usuário [[68]](https://robinhood.com/us/en/support/articles/agentic-trading-overview/). Da mesma forma, os Shared Payment Tokens da Stripe permitem que um agente inicie uma transação sem ver a credencial subjacente, ao mesmo tempo em que restringem o estabelecimento comercial, o horário e o valor do pagamento, além de permitirem a revogação do token [[66]](https://stripe.com/blog/introducing-our-agentic-commerce-solutions). Esses designs relatados pelas próprias empresas ilustram limites de autoridade, embora ainda não comprovem adoção em escala.
O Agentic Finance Landscape da Cambrian separa a inteligência usada para tomar uma decisão do grau de autonomia para executá-la. Na amostra relatada pelo projeto, os maiores volumes de capital gerido continuavam associados à alocação baseada em regras [[1]](https://www.cambrian.org/blog/agentic-finance-landscape-q2-2026). Essa constatação descreve como o capital reportado é gerido, e não a disposição dos investidores em delegar, reforçando a importância de avaliar o julgamento conduzido por modelos separadamente da execução automatizada.
Uma autonomia mais ampla exigiria que a instituição resolvesse a questão da responsabilidade sobre a credencial, o ativo e qualquer perda causada por uma instrução mal interpretada. Também seria necessário definir quais mecanismos de recuperação estariam disponíveis após a execução e quanto um registro público de transações expõe sobre a posição ou a estratégia do usuário. Os casos institucionais analisados aqui ainda não demonstram que essas questões foram resolvidas para uma autonomia financeira irrestrita.
4. Dados e controle institucional
Os agentes herdam os problemas de dados do sistema financeiro
Um agente financeiro precisa de uma visão atualizada das posições do usuário e dos passivos associados, incluindo exposição agregada entre plataformas, profundidade de liquidez, rendimentos e limites de liquidação. Ele também precisa considerar eventos de mercado, riscos de protocolo ou de contraparte e as restrições do usuário, pois o preço correto, por si só, não define se uma ação é adequada. Um preço cotado pode não estar disponível para o tamanho pretendido da ordem, enquanto uma garantia pode ter valor de mercado, mas permanecer inelegível para penhor ou indisponível para venda ou resgate quando necessário.
O TradFi concentra grande parte desse contexto entre bancos, corretoras, custodiantes, administradores e sistemas internos, onde os registros podem permanecer isolados e exigir conciliação manual. O DeFi torna mais estados publicamente observáveis e legíveis por software, mas um histórico de transações, por si só, não estabelece o beneficiário final, a validade jurídica de um crédito ou a qualidade de um preço externo. Quando um processo financeiro abrange blockchains e sistemas offchain, o agente precisa conciliar registros do mesmo ativo, crédito e evento de liquidação, para que uma transferência incompleta ou uma representação duplicada não seja contabilizada como garantia utilizável. Para coordenar a posição financeira global do usuário, o agente precisaria de acesso a esses dados conciliados e a permissões que abrangessem os provedores relevantes. Caso contrário, ele pode até melhorar as operações de uma instituição individual, mas deixará o usuário ainda responsável por coordenar manualmente os serviços.
Quando esses registros determinam se uma ação será realizada, um agente pode agir com base em dados desatualizados ou inventados antes que alguém os revise. Um saldo incorreto pode gerar uma alocação que o usuário não tem como financiar, enquanto um valor de garantia defasado pode permitir empréstimos acima do limite pretendido. Por isso, erros de dados precisam ser detectados antes da execução, especialmente quando uma transação liquidada não pode ser revertida.
O relato da Visa, em setembro de 2026, sobre seu trabalho com o Credit Coop oferece um exemplo prático: com a autorização do cliente, os dados de liquidação da Visa e os registros onchain podem embasar avaliações de crédito e operações programáveis de financiamento, garantia e reembolso [[6]](https://visa.gcs-web.com/news-releases/news-release-details/visa-brings-onchain-lending-everyday-payments). O processo descrito não configura uma implementação de IA, mas mostra como dados institucionais podem determinar uma ação financeira em infraestrutura programável. Uma vez que a informação assume esse papel, um dado incorreto pode gerar exposição financeira direta, tornando sua origem e transformação parte do ambiente de controle.
Dos dados à ação autorizada
Figura 1. Um processo financeiro controlado ilustrativo
A figura ilustra um design no qual a proposta do agente passa por verificações separadas antes de poder afetar os ativos do usuário. Os dados de mercado e de conta mantêm sua origem e carimbo de data/hora, e a atualização é avaliada em relação à decisão proposta. A recomendação é registrada com sua versão de modelo e informações de suporte, e então verificada em relação ao mandato. Qualquer aprovação necessária é obtida antes da assinatura, e a conciliação confirma se o resultado liquidado corresponde à instrução. A autoridade pode ser revogada para interromper atividades futuras, embora isso não reverta necessariamente uma transação já liquidada.
A qualidade dessas informações também afeta as decisões que o agente pode tomar. Em seu artigo de agosto de 2026 para o CFA Institute, Joseph Simonian argumenta que análises mais baratas de informações públicas não eliminam as vantagens provenientes de dados proprietários, execução especializada e conhecimento institucional [[82]](https://rpc.cfainstitute.org/sites/default/files/docs/research-reports/rpc_fti_simonian_theamh_online.pdf). Nossa visão é que a oportunidade comercial está em converter informação em uma compreensão útil da posição do usuário: quais ativos estão disponíveis, quais obrigações eles suportam e quais oportunidades continuam viáveis após os custos. Nos mercados onchain, os registros públicos ainda exigem interpretação e conciliação antes de oferecerem essa visão. Informações proprietárias podem fortalecer a análise, mas a exclusividade, por si só, diz pouco sobre sua relevância ou confiabilidade.
5. Adoção institucional e implicações operacionais
As aplicações iniciais mais plausíveis envolvem uma tarefa financeira definida cujo resultado possa ser medido, como gestão de caixa, liquidação ou uso de garantias. Conciliação e relatórios podem ser aprimorados antes que a execução seja delegada, permitindo que as instituições testem onde um agente agrega valor e onde as regras estabelecidas já funcionam bem.
A IA também pode gerar demanda financeira por meio dos recursos que consome. Um agente poderia comparar modelos, comprar dados e pagar por computação dentro de um orçamento aprovado [[77]](https://www.blackrock.com/us/individual/literature/whitepaper/the-machine-native-economy.pdf). O acordo da Stripe, em agosto de 2026, para adquirir a OpenRouter — que roteia solicitações entre provedores de modelos — reflete a ligação entre infraestrutura de pagamentos e seleção de modelos [[78]](https://stripe.com/newsroom/news/stripe-agrees-to-acquire-openrouter). A BlackRock amplia o argumento para créditos tokenizados sobre capacidade computacional, que poderiam ser transferidos, financiados ou usados como garantia. Sua utilidade depende de um direito executável a um serviço específico e da capacidade do fornecedor de entregá-lo, enquanto diferenças em hardware e termos de serviço complicam a comparação, e a liquidez permanece limitada [[77]](https://www.blackrock.com/us/individual/literature/whitepaper/the-machine-native-economy.pdf).
Implicações para instituições, desenvolvedores e alocadores
As instituições enfrentam uma escolha sobre quanto do papel de coordenação desejam assumir. Tornar produtos utilizáveis por agentes pode preservar a distribuição, enquanto compreender a posição do cliente entre diferentes provedores cria uma oportunidade de influenciar quais serviços serão selecionados. Essa decisão afeta quais capacidades desenvolver internamente e onde parcerias fazem mais sentido.
Para os desenvolvedores, modelos mais capazes e amplamente disponíveis aumentam a importância de informações e conhecimentos específicos de uma tarefa financeira. Um serviço pode se diferenciar pela qualidade de seus dados e pela capacidade de transformar registros fragmentados em uma visão confiável da posição do usuário. Saber o que um usuário possui tem valor limitado sem as restrições da conta e as informações de liquidez necessárias para determinar o que ele realmente pode fazer com esses ativos.
Os alocadores devem avaliar as informações e premissas de um agente junto com os ativos que ele seleciona. Dependências compartilhadas podem fazer com que portfólios diferentes reajam de maneira semelhante sob estresse [[47]](https://www.bis.org/publ/arpdf/ar2024e3.htm). Uma interface mais simples não altera o crédito subjacente nem os termos de resgate. O valor da delegação depende de ela melhorar as decisões e a execução dentro das restrições do investidor.
Um novo futuro para as finanças
Nossa visão é que a convergência deslocará uma parcela maior da coordenação financeira para os agentes, dando aos provedores confiáveis para agir em nome do usuário mais influência sobre a seleção de produtos e o relacionamento com o cliente. Bancos, gestoras de recursos e custodiantes continuariam desempenhando funções essenciais, ao mesmo tempo em que competiriam para ter seus serviços escolhidos por meio dessa interface.
A oportunidade comercial se estende por todas as classes de ativos. À medida que modelos mais capazes se tornam amplamente disponíveis, esperamos que a vantagem duradoura dependa cada vez mais de informações financeiras difíceis de reproduzir e úteis em uma decisão específica. Combinar essas informações com uma execução confiável dentro de permissões acordadas dá aos usuários um motivo para delegar mais de sua atividade financeira ao provedor. Para as instituições, a escolha estratégica é competir por esse papel de coordenação ou concentrar-se em fornecer os produtos que ele seleciona.
Este artigo foi escrito por Jason Brannigan, COO da @CambrianNetwork. Siga @Ja_Brann para mais novidades sobre The Convergence.
Sobre a Cambrian
A Cambrian é a camada de inteligência financeira para agentes e instituições. Nossa API fornece dados de blockchain em tempo real e históricos, cobrindo rendimento, posições de liquidez, risco, atividade de negociação e sentimento de mercado, para aplicações DeFi agênticas e institucionais. Fundada em 2024, a Cambrian conta com o apoio da Polychain Capital, Franklin Templeton, a16z crypto, Flow Traders, Selini Capital, entre outros.
Este conteúdo tem caráter exclusivamente informativo e não constitui aconselhamento financeiro, de investimento, jurídico ou tributário. Acredita-se que as informações sejam precisas no momento da publicação, mas não há garantia, e as opiniões podem mudar sem aviso prévio. Você deve realizar sua própria pesquisa e consultar profissionais qualificados antes de tomar decisões. Referências a projetos de terceiros não implicam endosso. O autor e a editora não assumem responsabilidade por quaisquer perdas ou danos decorrentes do uso deste material.
Fontes selecionadas
Os números das citações seguem o índice mestre de pesquisa. Apenas as fontes utilizadas neste rascunho de trabalho são reproduzidas abaixo.
[1] Cambrian, “Agentic Finance Landscape Q2 2026”, 2 de junho de 2026.
[4] RWA.xyz, Tokenized U.S. Treasuries, dados exibidos e revisados em 23 de setembro de 2026.
[6] Visa, Visa Brings Onchain Lending into Everyday Payments,8 de setembro de 2026.
[11] J.P. Morgan, números de atividade do Kinexys relatados em seu anúncio do Future of Finance Awards,12 de agosto de 2026.
[13] DTCC, DTCC Turns Tokenization into Reality with First-Ever Production Trades,15 de julho de 2026.
[16] Aave, Aave Horizon Launches,26 de agosto de 2025, revisado em13 de setembro de 2026.
[22] Financial Stability Board, Sound Practices for Responsible Adoption of Artificial Intelligence (AI): Consultation report,10 de junho de 2026.
[25] JPMorganChase, “2025 Corporate & Investment Bank annual letter”, 6 de abril de 2026.
[41] European Securities and Markets Authority, MiCA: entry into force and application, revisado em13 de setembro de 2026.
[42] Bank of England, Policy statement and draft rules on regulating systemic stablecoins,22 de junho de 2026.
[57] RWA.xyz, Stablecoins, dados exibidos e revisados em 23 de setembro de 2026.
[58] US Securities and Exchange Commission, BlackRock USD Institutional Digital Liquidity Fund Ltd.: Form D amendment,17 de julho de 2025.
[60] Securitize, BlackRock USD Institutional Digital Liquidity Fund: primary-market offering, revisado em13 de setembro de 2026.
[62] RWA.xyz, “A New Framework for Tokenized Assets: Distributed & Represented”, 21 de novembro de 2025.
[[63] Azeem Khan, “The Rebundling of Finance Is Really a Story About Digital Assets”,](https://www.forbes.com/sites/azeemkhan/2026/06/23/the-rebundling-of-finance-is-really-a-story-about-digital-assets/)2323) de junho de 2026.
[[64] Coinbase, “Introducing x402: a new standard for internet-native payments”,](https://www.coinbase.com/developer-platform/discover/launches/x402)66) de maio de 2025.
[[65] Robinhood, “Robinhood is Now Open to Agents”,](https://robinhood.com/us/en/newsroom/robinhood-is-now-open-to-agents/)2727) de maio de 2026.
[[66] Stripe, “Introducing our agentic commerce solutions”,](https://stripe.com/blog/introducing-our-agentic-commerce-solutions)77) de outubro de 2025.
[67] Uniswap Labs, Uniswap Labs and Securitize Partner to Unlock DeFi Liquidity for BlackRock's BUIDL,11 de fevereiro de 2026.
[68] Robinhood, Agentic Trading overview, revisado em 23 de setembro de 2026.
[69] Linux Foundation, Operational launch of the x402 Foundation to standardise internet-native payments for AI agents and applications,14 de julho de 2026.
[70] Bank of England, Financial Stability Report: July 2026, seção 3.5 sobre IA nos mercados financeiros, revisado em13 de setembro de 2026.
[73] Aave Labs, Update on Aave Horizon Asset Onboarding Process,14 de agosto de 2026.
[74] Office of the Comptroller of the Currency, Statement on the GENIUS Act implementing-rule timetable,19 de agosto de 2026.
[75] Financial Conduct Authority, Cryptoasset regime: policy statements and final rules,30 de junho de 2026, revisado em13 de setembro de 2026.
[77] BlackRock, The Machine-Native Economy, setembro de 2026, pp. 5–9.
[80] Ondo Finance, Introducing Ondo Intelligent Portfolios, 24 de setembro de 2026.
