Aurélien Bonnel, CTO e Fundador da N3XT – Série de Entrevistas

Aurélien Bonnel, Chief Technical Officer e Fundador da N3XT, é um executivo e engenheiro de tecnologia financeira com mais de 14 anos de experiência construindo infraestrutura segura e em tempo real para bancos, pagamentos e mercados de capitais. Antes de fundar a N3XT, ocupou cargos de engenharia sênior no Deutsche Bank, Nimbla, Symbiont e SADA, e ajudou a desenvolver a infraestrutura de pagamentos baseada em blockchain usada pela plataforma Signet do Signature Bank. Sua carreira tem se concentrado em modernizar sistemas financeiros por meio de arquitetura cloud-native, blockchain, automação e tecnologia de pagamentos escalável.

N3XT é um banco de reservas completas construído em torno de infraestrutura moderna para pagamentos instantâneos e programáveis business-to-business em dólares americanos. Ao contrário dos bancos convencionais, a N3XT não empresta os depósitos dos clientes, com os depósitos garantidos por dinheiro ou títulos do Tesouro dos EUA de curto prazo. A empresa também está expandindo para a interseção entre bancos e IA através do N3XT MCP, um sistema baseado em Model Context Protocol projetado para conectar agentes e assistentes de IA com dados bancários ao vivo, mantendo as permissões e controles de conformidade existentes. Isso pode viabilizar fluxos de trabalho impulsionados por IA para preparação de pagamentos, relatórios, monitoramento financeiro e outras tarefas de finanças corporativas.

Sua carreira o levou da tecnologia de precificação e negociação de alta frequência no Deutsche Bank à construção de infraestrutura de pagamentos em blockchain, liderando a engenharia na Symbiont e, finalmente, co-fundando a N3XT. Quais problemas surgiram repetidamente ao longo desses cargos e o convenceram de que um novo tipo de banco precisava ser construído do zero?

Independentemente da minha história pessoal, qualquer pessoa pode ver os problemas que levaram à criação da N3XT. Todos conhecemos o problema de pagamentos feitos numa sexta‑feira, que só chegam à conta bancária do destinatário na terça‑feira seguinte. O “Saldo Disponível” nessa conta é diferente do saldo exibido porque os pagamentos “recebidos” ainda não foram liquidados e não são utilizáveis.

Eu me perguntei por quê. Quem se beneficia de todos esses atrasos? Descobri que são os bancos. Cada dia de atraso gera juros que eles obtêm às custas de seus clientes. Os bancos têm acesso à mesma tecnologia que a N3XT usa há anos, mas não a adotaram — talvez porque isso exporia seu modelo de negócios.

Tudo isso deixou claro para mim que a única maneira de corrigir esse sistema é criar um modelo radicalmente novo, construído do zero, com ideias novas: uma base estreita, onde um banco não empresta e liquida pagamentos instantaneamente.

O N3XT MCP foi projetado para conectar assistentes de IA diretamente com dados bancários ao vivo e fluxos de trabalho. O que o Model Context Protocol possibilita que não poderia ser alcançado de forma tão eficaz por meio de APIs bancárias convencionais, integrações corporativas ou automação de processos robóticos?

Primeiro, vale notar que o N3XT MCP não substitui nossa infraestrutura de API existente, mas depende dela. Precisávamos que uma infraestrutura de API madura e robusta já estivesse em funcionamento antes de podermos criar o N3XT MCP. Nossas APIs (que você pode ler aqui) continuam sendo essenciais para gerenciar o acesso a dados de contas ao vivo e fluxos de trabalho.

Onde o Model Context Protocol (MCP) muda as coisas é na forma como os modelos de IA interagem com isso.

Primeiro, as APIs precisam de integrações escritas por desenvolvedores e codificadas para cada caso de uso. O MCP, por outro lado, funciona como uma interface padrão que permite que os modelos de IA descubram e utilizem nossas ferramentas e dados bancários em tempo real. Dessa forma, os assistentes de IA reduzem atritos porque têm a capacidade de consultar o sistema e iniciar fluxos de trabalho aprovados com mais facilidade.

Segundo, a Automação de Processos Robóticos (RPA) automatiza tarefas repetitivas por meio de regras definidas, mas falha ao encontrar algo inesperado. As interações bancárias com o MCP, por sua vez, permitem contexto em tempo real para que o modelo possa raciocinar sobre tarefas complexas sem depender de lógica fixa. Um usuário pode fazer uma pergunta de múltiplas etapas ou solicitar que o assistente de IA considere dados bancários em conjunto com outro conjunto de dados que normalmente ficaria fora da visão do banco.

Em vez de construir integrações personalizadas para cada novo assistente ou ferramenta de IA na pilha corporativa, o MCP fornece um padrão unificado. Você expõe a capacidade uma única vez através do MCP, e qualquer modelo de IA compatível pode interagir com ela de forma segura.

Em última análise, nossas APIs fornecem o motor de execução, mas o MCP fornece a linguagem que permite que os assistentes de IA operem de forma segura e precisa no ambiente em tempo real.

A plataforma oferece recursos de leitura e escrita governados, permitindo que assistentes de IA analisem transações, reconciliações de atividades e preparem pagamentos. O que um agente de IA pode fazer de forma independente hoje, e quais ações ainda precisam passar por aprovação humana?

Para gestão de tesouraria e bancos, a velocidade importa, mas a segurança e a conformidade são inegociáveis. O N3XT MCP funciona como uma barreira governada, garantindo que as mesmas salvaguardas projetadas para humanos impeçam um agente de IA de realizar ações não aprovadas.

Veja como esse equilíbrio funciona na prática:

Os agentes de IA herdam as permissões de acesso de seu usuário. Se você tem visibilidade apenas de um pequeno grupo de carteiras, os agentes que você cria terão a mesma visibilidade. Assim, o agente pode operar e conduzir análises apenas dentro de sua área de acesso.

Mais especificamente, um agente pode monitorar e analisar fluxos de contas ao vivo para avaliar posições de caixa e entender o contexto entre diferentes fontes de dados, além de combinar automaticamente pagamentos recebidos com faturas, sinalizar erros e identificar discrepâncias. Todas essas são coisas que um agente de IA pode fazer de forma independente hoje.

No entanto, quando a ação passa de preparar dados para efetuar pagamentos, uma camada adicional de governança e permissões garante que as ações de agentes estejam em conformidade com os fluxos de trabalho maker/checker existentes. Dessa forma, pagamentos que foram configurados para exigir aprovação secundária podem ser iniciados por um agente, mas devem ser enviados ao aprovador humano secundário para autorização final antes que qualquer dinheiro seja movimentado. Também vale ressaltar que nenhum agente pode alterar políticas de aprovação ou caminhos de governança. Isso está fora de seu escopo.

Portanto, permitimos a máxima autonomia e análise sem o risco de comprometer os fluxos de trabalho de governança e conformidade existentes.

Em resumo, a IA pode fornecer 100 % das informações que você procura e quase tudo o que você precisa para pagamentos, mas quando se trata de efetivamente fazer pagamentos, transferências e movimentar fundos, os fluxos de trabalho maker/checker ainda estão presentes para garantir que cada transação seja verificada e aprovada por um humano antes que qualquer ação seja tomada.

Permitir que um sistema de IA interaja com uma conta bancária corporativa introduz riscos significativos de segurança e operacionais. Como a N3XT garante que um agente não possa exceder as permissões de um usuário, acessar uma carteira não autorizada ou iniciar uma transação indevida?

Segurança em IA não se trata de confiar que o modelo se comporte, mas de arquitetar sistemas de modo que, mesmo que os modelos cometam erros, a arquitetura do sistema impeça a execução de uma ação não autorizada.

Construímos o N3XT MCP com uma filosofia Zero Trust por esse motivo, de modo que um agente de IA nunca pode ter uma chave de “super‑usuário” ou direitos de acesso independentes. Quando uma pessoa se conecta ao N3XT MCP, o agente de IA herda as permissões de acesso desse usuário. Se um usuário não tem permissão para visualizar uma carteira específica ou rascunhar pagamentos acima de determinado limite em dólares, o agente tem as mesmas restrições. Ponto final.

O N3XT MCP também oferece um conjunto limitado de recursos para agentes de IA. Alterar permissões não está entre esses recursos. Na verdade, nem mesmo via API é possível mudar permissões e fluxos de trabalho. Isso torna impossível que um agente faça qualquer alteração nessa área.

Por fim, regras como fluxos de trabalho maker/checker são aplicadas ao nível da carteira, não ao nível do usuário. Isso significa que um agente nunca pode contornar as aprovações humanas secundárias necessárias.

A N3XT afirma que seus fluxos de trabalho maker‑e‑approver existentes permanecem em vigor quando os clientes usam assistentes de IA. Como você preserva a responsabilidade e um registro de auditoria claro quando uma ação financeira pode envolver um funcionário, um modelo de IA e vários sistemas automatizados?

Quando múltiplas entidades — um humano, um modelo de IA e sistemas de backend — interagem com uma transação financeira, o registro padrão de API não é suficiente. Para auditabilidade, precisamos saber não apenas o que aconteceu, mas quem iniciou, o que a IA raciocinou e quem autorizou.

Mantemos responsabilidade absoluta garantindo que cada solicitação do N3XT MCP inclua uma tag que vincule a sessão do usuário humano, o ID específico da interação de IA e a chamada da ferramenta de backend. Se um agente de IA rascunhar um pagamento, registramos qual funcionário emitiu o comando, a sessão e as ferramentas usadas pelo modelo de IA. Não há ações anônimas em nossos logs.

Quando um agente de IA atua como “maker” ao preparar um pagamento, ele não pode auto‑autorizar a execução. A transação preparada é encaminhada para a fila padrão maker/checker do banco. Quando o humano “checker” revisa e aprova o pagamento, seu token de autenticação pessoal assina a ação final. A responsabilidade é preservada.

Quais casos de uso iniciais estão gerando maior interesse das equipes de tesouraria corporativa e organizações de trading: reconciliação, monitoramento de liquidez, detecção de discrepâncias, preparação de pagamentos, relatórios ou outra coisa?

Todas as equipes financeiras desejam automação de ponta a ponta, mas, apesar disso, os tesoureiros corporativos e as mesas de trading são bastante pragmáticos. Ninguém quer começar com fluxos de trabalho complexos e arriscados; eles começam onde a dor operacional é maior e o risco é menor.

Neste momento, a maior demanda é por relatórios. As equipes de tesouraria já estão sobrecarregadas de dados, que estão fragmentados entre vários bancos e parceiros, dificultando a racionalização. Elas já utilizam assistentes de IA para ajudá‑las a ter uma visão geral, mas atualmente precisam fazer login em diferentes portais para baixar posições e extratos. Agora, com o N3XT MCP, não é necessário login na N3XT e elas podem, em vez disso, ter uma conversa sobre suas posições.

Esperamos que a Preparação de Pagamentos seja o próximo caso de uso. Já estamos vendo entusiasmo inicial para isso, e espero que vejamos muita criação de fluxos de pagamento no curto prazo.

A N3XT opera como um banco estreito de reservas completas que não empresta e garante os depósitos um‑para‑um com dinheiro ou títulos do Tesouro dos EUA de curto prazo. Por que esse modelo é particularmente adequado para pagamentos programáveis e operações financeiras impulsionadas por IA, e como os clientes devem avaliar suas proteções em comparação com bancos convencionais segurados pelo FDIC?

A IA é um acelerador para finanças, mas a resposta a essa pergunta não se trata apenas de IA, mas de liquidação. Os bancos tradicionais foram construídos para um mundo que se movia lentamente. Eles dependem de um período de compensação de vários dias para gerenciar e lucrar com as diferenças que existem entre os depósitos operacionais e os empréstimos comerciais do banco.

Introduzir requisitos de liquidação em tempo real, 24/7, seja por uma pessoa ou um agente de IA, expõe uma falha no sistema de reservas fracionárias: para liquidar fundos instantaneamente, é necessário ter os recursos disponíveis. Em um mundo onde a velocidade dos pagamentos está aumentando, os bancos precisam de um aumento igual ou maior nas reservas para garantir que esses fundos estejam disponíveis.

Acreditamos que a liquidação 24/7 não pode coexistir com segurança com a emissão de dívida de longo prazo em um único balanço. Nosso modelo de banco estreito separa os dois e garante que permaneçamos líquidos, totalmente garantidos e isolados dos riscos de crédito de uma mesa de empréstimos.

Quando os tesoureiros corporativos comparam nosso modelo de banco estreito de reservas completas ao seguro FDIC, devem considerar como a “segurança” é oferecida. O seguro FDIC tem um limite de US$ 250 mil. Para empresas que movimentam milhões, isso deixa quase todo o capital operacional exposto aos riscos de empréstimo e ao balanço subjacente do banco.

O Full‑Reserve Narrow Banking não depende de seguro algum porque não emprestamos. Seja seu saldo de US$ 100 mil ou US$ 100 milhões, nunca emprestamos seu capital, de modo que você sabe que ele estará disponível para apoiar suas operações e necessidades de pagamento. Acreditamos que isso é o que é necessário para uma economia de liquidação instantânea 24/7.

A N3XT também introduziu o N3XT Digital Dollar, um depósito tokenizado emitido pelo banco projetado para liquidação 24/7. Como o N3XT MCP interagirá com depósitos tokenizados, stablecoins e os tradicionais trilhos de pagamento em dólares dos EUA dentro do mesmo fluxo de trabalho de tesouraria?

Primeiro, vale esclarecer um ponto sobre nosso modelo. A N3XT foi criada especificamente para suportar pagamentos B2B 24/7 com liquidação atômica. Os trilhos legados não foram projetados para liquidação atômica, portanto não interagem aí. Isso foi uma escolha deliberada.

Passamos dois anos construindo um sistema bancário central moderno baseado em blockchain. Isso inclui uma cadeia privada permissionada onde os clientes transacionam em dólares para efetuar pagamentos com outros clientes da N3XT na rede, e acesso a cadeia pública onde muitos de nossos clientes já estão transacionando. A cadeia pública é onde eles podem transacionar usando o N3XT Digital Dollar (NDD).

O MCP permite que assistentes de IA orquestrem fluxos de trabalho entre esses dois ambientes. Por exemplo, verificar saldos NDD nas carteiras públicas de um cliente e, em seguida, executar uma varredura entre as carteiras, se necessário, ou transferir fundos de uma carteira privada para uma carteira NDD pública — tudo enquanto aderindo aos fluxos de governança.

Assim, o MCP fornece uma interface governada para operar na arquitetura digital 24/7 da N3XT, tanto para USD quanto para NDD.

Grande parte do valor de um padrão aberto depende da interoperabilidade. Quais assistentes de IA, sistemas corporativos e plataformas de tesouraria podem atualmente conectar-se ao N3XT MCP, e como vocês evitam que os clientes se tornem dependentes de um único provedor de modelo ou interface proprietária?

A razão pela qual construímos sobre o Model Context Protocol (MCP) em vez de lançar um SDK próprio foi para possibilitar a interoperabilidade. Nossos clientes usam as ferramentas que utilizam, e na era da IA, podem até mudar com mais frequência do que antes.

Como o MCP é uma especificação aberta, o N3XT MCP se conecta diretamente a qualquer ambiente de hospedagem de IA que o cliente já confie, como Cursor, Anthropic, OpenAI ou Gemini. Ele também oferece compatibilidade nativa com frameworks de orquestração como LangChain e AutoGen. Quando se trata de sistemas corporativos como ERPs, se esses sistemas construíram conexões nativas ao MCP, então os clientes também podem trabalhar entre plataformas a partir da sua plataforma de IA escolhida.

Portanto, com o MCP, estamos dando mais liberdade aos clientes. Se decidirem mudar de provedor de IA, ou quiserem trocar de modelo para o que for mais recente e avançado, não precisam reconstruir nenhum conector. Basta apontar o novo modelo de IA para o servidor N3XT MCP e ele já está pronto para uso.

A N3XT descreve este lançamento como um passo inicial rumo à gestão autônoma de capital corporativo. Quão autônoma a finança corporativa deve se tornar realisticamente, e quais barreiras técnicas, regulatórias e culturais precisam ser resolvidas antes que as empresas permitam que agentes de IA gerenciem quantias significativas de capital?

O objetivo da finança autônoma não é criar uma caixa‑preta “configure e esqueça” que move dinheiro sem supervisão humana. Autonomia não monitorada não é inovação; é uma responsabilidade.

Mais realisticamente, a finança corporativa deve evoluir para uma autonomia engajada: agentes de IA realizando a análise de dados, monitoramento e fluxos de trabalho, enquanto líderes empresariais e equipes financeiras passam da execução manual para a definição de políticas, estratégias e aprovações.

Para aumentar a confiança empresarial e conceder aos agentes de IA acesso e controle governado sobre pagamentos e capital operacional, as questões de identidade e responsabilidade precisam ser resolvidas.

Quem é responsável se um modelo de IA interpretar erroneamente uma fatura e gerar um pagamento indevido? Nosso modelo maker/checker funciona para impedir que isso aconteça.

Culturalmente, ainda estamos no início da transição para finanças agênticas. À medida que a IA assume papéis operacionais maiores, acredito que a identidade agêntica se tornará um tema de importância e foco crescentes, porque a confiança — em pessoas ou em IA — requer responsabilidade.

Obrigado pela ótima entrevista, leitores que desejam saber mais devem visitar N3XT.