Os conflitos de interesses no modelo de negócio das agências de notação de crédito (ANC) foram revelados na crise financeira de 2008.

Os investidores e patrocinadores emissores (bancos) baseiam-se nas classificações das Três Grandes (Fitch, Moody's Investor Services e Standard & Poor's) para determinar a probabilidade de um emitente de obrigações reembolsar o dinheiro atempadamente.

A classificação de crédito de um mutuário (normalmente uma empresa, mas também um governo ou uma agência multilateral) tem impacto no preço da sua dívida, especialmente das suas obrigações, que são negociadas num mercado. Um mutuário AAA como a Apple pagará menos para contrair empréstimos do que uma empresa que está no extremo inferior da escala de grau de investimento – e muito menos do que uma empresa que emite títulos de alto risco, também conhecidos como dívida de alto rendimento.

Parece bom, mas o problema do modelo depende de quem paga pela avaliação. Num mundo ideal, os investidores pagariam uma taxa por uma notação independente, o que garantiria que as ANR fossem livres de emitir uma opinião honesta. Mas a indústria de gestão de activos decidiu que preferiria poupar em taxas em troca de classificações potencialmente comprometidas (as grandes empresas podem fazer a sua própria diligência). Portanto, a indústria de CRA cobra uma taxa do emissor, e os emissores são incentivados a pagar por uma classificação, se esta for boa.

Em teoria, isto significa que apenas as empresas sólidas adquirem uma classificação, mas a crise da dívida subprime de 2008 deixou claro que as CRAs ficaram satisfeitas em atribuir uma classificação AAA a tranches de empréstimos imobiliários agrupados que se revelaram tóxicos.

Novos modelos para DeFi

Porque “todo mundo estava fazendo isso”, ninguém foi punido seriamente e o modelo permanece intacto. Na maioria das vezes, também funciona bem, já que apenas empresas muito grandes podem pagar uma classificação. Cerca de 10% das empresas cotadas têm classificações de crédito e são empresas muito conhecidas e bem pesquisadas.

O poder disruptivo do blockchain está lentamente abrindo caminho em mais áreas dos serviços financeiros. À medida que surgem mais protocolos de empréstimo e, eventualmente, à medida que a tokenização no mundo real se enraíza, haverá muitas entidades que procuram contrair empréstimos na forma de ativos digitais.

Fintechs estão surgindo para fornecer classificações de crédito no espaço DeFi. Uma primeira onda de empresas baseadas em tecnologia tentou produzir classificações na forma de NFTs. Mas agora uma equipe sediada em Dubai e Hong Kong está enfrentando o problema a partir do ponto de partida do TradFi e convertendo esses modelos em modelos adequados para DeFi. Ao longo do caminho, estão a recriar um conjunto diferente de incentivos para tornar as notações de crédito diferentes e, dizem, melhores.

“Forneceremos uma probabilidade de inadimplência prospectiva que será mais precisa do que uma CRA tradicional”, disse Robert Alcorn, cofundador e CEO em Dubai (foto, à esquerda).

A Synnax acaba de arrecadar US$ 1 milhão em uma rodada de financiamento pré-semente para lançar um DeFi CRA que está atualmente em modo de teste beta, com lançamento ao vivo previsto para o verão.

Alcorn diz que a ideia surgiu de sua startup anterior, Clearpool, um protocolo DeFi para empréstimos sem garantia. Ele se uniu a Dario Capodici e Alessio Quaglini, da Hex Trust, com sede em Hong Kong, uma custodiante de ativos digitais, para lançar o Synnax. Os fundadores têm experiência pré-criptográfica em renda fixa em bancos internacionais.

Criptografado vs. transparente

Capodici, que atua como COO, diz que o modelo da Synnax coleta dados criptografados de empresas avaliadas e permite que uma rede de cientistas de dados independentes use seus próprios modelos de aprendizado de máquina para criar classificações múltiplas. As empresas Ratee fornecem APIs para mostrar atualizações em tempo real sobre dados como lucratividade e alavancagem, mas os cientistas de dados podem incorporar suas próprias fontes de dados em seus modelos, como informações macro ou sentimento de mídia social.

A rede de cientistas de dados pode produzir dezenas ou mesmo centenas de pontuações diferentes para determinar a probabilidade de um avaliador pagar a sua dívida a tempo. A Synnax os reúne em uma única classificação de crédito, que é tornada pública, embora os dados da empresa avaliada subjacente permaneçam privados.

“Agregamos os dados e avaliamos os analistas com base no modelo mais preciso”, disse Capodici. “Ele fornece uma visão única, mas baseada em centenas de algoritmos, com atualizações em tempo real. Isto é diferente dos CRAs tradicionais, cuja classificação é a visão de um único analista ou modelo, e que só muda quando uma empresa divulga as suas últimas demonstrações financeiras.”

Isto não só confere mais peso na agregação final, mas a ponderação também desempenha um papel no modelo de taxas.

Fluxos de receita

A Synnax está construindo três fontes de receita. Primeiro, as empresas tarifadas pagam com base em uma assinatura trimestral. Em segundo lugar, os utilizadores (fundos de cobertura, corretores) pagam uma subscrição para verem os bastidores – há muitas nuances nos modelos por detrás da própria classificação. Terceiro, bancos, subscritores, credores ou fintechs podem comprar os dados para executar os seus próprios modelos, para ajudá-los a definir o preço da dívida DeFi para os seus clientes.

O dinheiro também flui para os cientistas de dados. Eles são recompensados ​​com base em sua ponderação, que se baseia em quão preditivos são seus modelos, com base nas taxas de inadimplência, bem como em outras métricas, como previsão de spreads ou volumes de negociação.

Sendo criptografado, os cientistas de dados serão pagos em um token de governança Synnax, Synai, que ainda não foi cunhado. Os clientes também pagarão pelos serviços neste formato. A Synnax operará uma tesouraria, com uma janela de descontos para negociar Synai em bolsas de ativos virtuais. A Synnax também recompensará seus usuários com Synai por responderem a pesquisas ou participarem de competições para construir novos modelos de IA.

A Synnax, e o mundo DeFi em geral, não vão prejudicar o modelo CRA tradicional, que é projetado para atender grandes empresas listadas. Os fundadores dizem que se destina a empresas privadas interessadas em financiamento baseado em blockchain.

Mas os dois mundos podem influenciar-se mutuamente.

O impacto do DeFi no TradFi

Alcorn diz que espera que os CRAs tradicionais se tornem clientes, usando os dados da Synnax para aprimorar seu próprio trabalho. A Synnax pretende emitir classificações para cerca de 2,000 empresas, incluindo as grandes corporações públicas. Isto fornecerá uma classificação alternativa, mesmo que as empresas não estejam no espaço DeFi.

Para simplificar, a Synnax decidiu manter o sistema de classificação TradFi (triplo A e inferior), mas será interessante ver como, ao longo do tempo, suas classificações diferem ou se conformam às emitidas pelos CRAs tradicionais.

As classificações DeFi também devem mudar regularmente. As empresas avaliadas verão suas pontuações melhorarem se se tornarem mais transparentes. Isso significa fornecer mais dados, bem como garantir que os dados sejam habilitados para API e não sejam carregados manualmente. Isto também criará uma nova forma de analisar a qualidade de crédito das empresas.

Existe o modelo de precificação híbrido, que poderá impactar a classificação final, se houver de fato preconceitos ocultos no modelo de negócios do status quo.

Este modelo para uma CRA também terá impacto na forma como os bancos de investimento e os credores abordam a emissão de dívida. Isto se deve à forma como os dados são tratados e à forma como o capital é tratado.

Na TradFi, os bancos subscritores têm pessoas nas suas equipas de mercado de capitais de dívida que trabalham com os clientes para melhorar as suas classificações de crédito, através da engenharia financeira e da forma como as empresas reportam impostos e contas. Esse tipo de coisa não será eficaz num ambiente DeFi, porque os banqueiros não serão (em teoria) capazes de influenciar todos estes cientistas de dados descentralizados.

“Os cientistas de dados não aceitarão envios de dados falsificados pelo valor nominal”, disse Alcorn.

Capodici acrescenta que as classificações da TradFi são projetadas para minimizar os encargos de capital dos bancos. De acordo com as regras do Banco de Compensação Internacional, os bancos preferem negócios baseados em taxas, que não incorrem em custos de capital. Mas os empréstimos sim. O mesmo acontece com a subscrição de ações (porque as ações ficam brevemente no balanço de um banco).

Portanto, os bancos só querem subscrever os seus maiores clientes, dos quais esperam gerar muitas receitas baseadas em taxas de outras formas (transacções bancárias, câmbio, gestão de património, etc.). Esta é uma das razões pelas quais apenas as maiores empresas obtêm uma notação de crédito: os pequenos e privados intervenientes estão excluídos dos mercados de capitais tradicionais.

Mercados de capitais privados

É possível, no entanto, que essas empresas possam contrair empréstimos nos mercados DeFi e consigam obter uma classificação de crédito acessível para apoiar as suas necessidades de tesouraria.

Alcorn disse: “Esperamos uma migração do crédito privado para a rede porque é muito mais eficiente, ao mesmo tempo que achamos que o capital de ativos digitais às vezes desejará realizar transações fora da rede quando houver um diferencial de rendimento”.

O financiamento pré-semente foi liderado pela No Limits Holdings. Outros investidores incluem Edessa Capital, Kenetic Capital, Bitscale, Ryze Capital, MH Ventures, Hex Trust, Moonvault, GameFi Ventures, Typhon Ventures, Ausvic Capital, Drops Ventures e Everstake Ventures.

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• Fonte: https://www.digfingroup.com/synnax/