Nandan Sheth, CEO da Splitit – Série de Entrevistas

Nandan Sheth, CEO da Splitit, é um executivo experiente de fintech e empreendedor com profunda expertise em pagamentos, comércio digital e infraestrutura financeira, liderando a empresa desde 2022 e também atuando em seu conselho. Antes da Splitit, passou cinco anos na Fiserv como Head of Carat & Digital Commerce, onde ajudou a moldar ecossistemas modernos de pagamento, e anteriormente co‑fundou a Acculynk, pioneira em tecnologias de autenticação segura de pagamentos online. Sua carreira também inclui cargos de liderança na American Express (AXP ) após a aquisição da Harbor Payments, empresa que co‑fundou e escalou para se tornar uma grande plataforma de faturamento eletrônico. Ao longo de mais de duas décadas, Sheth tem se concentrado consistentemente em construir inovações de pagamento que reduzem atritos, aumentam a segurança e melhoram a economia dos comerciantes, posicionando‑o para liderar a evolução da Splitit rumo a um provedor de infraestrutura de compra agora, pague depois de próxima geração.

Splitit é uma empresa fintech focada em transformar compra agora, pague depois (BNPL) em uma camada de infraestrutura voltada ao comerciante, em vez de um produto de crédito voltado ao consumidor. Por meio de sua plataforma, a empresa permite que compradores dividam compras em parcelas usando seus cartões de crédito existentes, eliminando a necessidade de novos empréstimos, verificações de crédito ou processos longos de solicitação. Sua inovação central reside em um modelo de “Parcelamento como Serviço” de marca branca que permite aos comerciantes incorporar totalmente o BNPL em sua própria experiência de checkout, mantendo a propriedade dos relacionamentos e dados dos clientes enquanto melhora as taxas de conversão e o valor médio dos pedidos. Ao aproveitar as redes de cartões de crédito existentes e integrar diretamente aos sistemas dos comerciantes via uma única API, a Splitit se posiciona como uma alternativa de menor risco e mais fluida aos provedores tradicionais de BNPL, alinhando‑se ao aumento da fiscalização regulatória ao oferecer uma experiência de pagamento sem atritos e controlada pela marca.

Você construiu e vendeu várias empresas de pagamentos, incluindo Harbor Payments e Acculynk. Como essa experiência moldou sua perspectiva sobre por que a certeza de pagamento pode se tornar o fator definidor na ascensão do comércio agente?

Minha carreira tem se concentrado na camada de pagamento, a parte do comércio que poucos notam a menos que falhe. Aprendi que a descoberta atrai atenção, mas a autorização realmente habilita a receita.

No comércio agente, onde agentes de IA influenciam as compras, os agentes preferem métodos de pagamento que sejam previsíveis, rápidos e com alta probabilidade de aprovação. A incerteza de pagamento cria atrito e pode levar os agentes a evitar certos comerciantes ou produtos. A certeza de pagamento passa de uma preocupação de back‑end para um fator chave nas recomendações.

A Splitit lançou recentemente seu Programa de Parceiros de Comércio Agente. Como a incorporação de parcelas vinculadas a cartão em agentes de compras autônomos de IA resolve o gargalo de certeza de pagamento que você acredita estar limitando a conversão hoje?

Ao incorporar capacidades de pagamento parcelado vinculadas a cartão em agentes de compras autônomos, o Programa de Parceiros de Comércio Agente da Splitit move as compras parceladas para etapas anteriores da jornada de IA, não apenas no checkout. Isso permite que o agente avalie a acessibilidade e a adequação do pagamento enquanto restringe opções e decide o que comprar.

Outro benefício é que nosso modelo usa cartões e redes existentes, tornando os pagamentos mais confiáveis e mais fáceis para os agentes de IA. Isso resolve um grande desafio: muitas conversões falham devido à incerteza de pagamento, e não ao ajuste do produto. Se os consumidores precisam solicitar novo crédito ou aguardar aprovação, o processo quebra. Utilizar crédito existente acelera o processo.

Em termos práticos, como seu programa permite que agentes de IA considerem a acessibilidade nas recomendações usando cartões e redes de pagamento existentes, sem exigir novas solicitações de crédito ou criação de conta?

A Splitit permite que o agente converta o preço total da compra em um pagamento mensal usando um cartão que o comprador já possui. Isso é muito diferente de empurrar alguém para um fluxo de crédito separado.

O comprador usa seu cartão existente sem preencher uma nova solicitação, abrir uma nova conta ou sair para um site de terceiros. O plano de parcelamento permanece dentro do relacionamento bancário atual do comprador, trazendo a acessibilidade para o processo de decisão mais cedo e ajudando os agentes de IA a avaliar não apenas as características e o preço de um produto, mas também se o comprador pode realisticamente concluir a compra.

Você argumenta que a descoberta impulsionada por IA já está à frente da conversão. Onde especificamente os pagamentos criam atrito no fluxo de comércio agente?

O atrito ocorre em três áreas: elegibilidade, autorização e fluxo de trabalho. Um comprador pode encontrar o produto certo via IA, mas o processo pode falhar se a opção de pagamento exigir uma decisão de crédito, resultar em autorização imprevisível ou precisar de uma solicitação ou aprovação separada.

Essa é a lacuna entre descoberta e conversão. A IA já gera tráfego de varejo de alta intenção, mas a infraestrutura de pagamento está atrasada. A oportunidade está lá. O desafio é tornar a conclusão da compra tão fluida quanto a descoberta.

Muitos comerciantes dependem hoje de marketplaces de Compra Agora, Pague Depois. Como um modelo de parcelamento baseado em cartão difere das plataformas tradicionais de BNPL quando integrado a jornadas de compra impulsionadas por IA?

Nosso modelo de parcelamento baseado em cartão usa o crédito existente do consumidor, enquanto o BNPL tradicional costuma exigir que o comprador solicite novo crédito no momento da venda. Essa diferença importa em jornadas de compra impulsionadas por IA porque cada nova decisão de crédito introduz o risco de recusa. Quando isso acontece com frequência, o agente de IA começa a despriorizar os comerciantes.

O BNPL tradicional requer mais etapas e novas marcas. Nosso modelo mantém os comerciantes no controle e garante que os compradores usem cartões confiáveis, reduzindo a incerteza para os agentes de IA.

Do ponto de vista técnico, a otimização do checkout está se tornando menos importante que a previsibilidade da autorização em um ambiente agente?

A otimização do checkout importa, mas a previsibilidade da autorização importa mais. Em outras palavras, um fluxo de compra claro e simples ainda ajuda, mas a aprovação do pagamento, em última análise, determina o resultado. No comércio tradicional, as empresas focavam na eficiência da interface porque compradores humanos controlavam cada etapa. No comércio agente, os agentes de IA lidam com grande parte dessa navegação.

O problema mais difícil é se o pagamento será aprovado de forma estável e com baixo atrito. Se o caminho de autorização — o processo pelo qual bancos ou redes de pagamento aprovam uma transação — for instável, um checkout bem projetado não resolve o problema real. Nesse ambiente, a previsibilidade da autorização torna‑se parte do desempenho do comércio, não apenas das operações de pagamento.

À medida que agentes autônomos começam a tomar decisões de compra em nome dos consumidores, quais novas considerações de conformidade ou regulatórias as empresas de tecnologia financeira devem se preparar?

O consentimento é fundamental. As empresas devem definir a autoridade do agente e esclarecer os requisitos de aprovação.

A responsabilidade segue. Deve haver auditorias claras para compras de agentes e ultrapassagens de limites.

O controle é essencial. As empresas precisam de permissões robustas, limites e lógica de exceção.

Na minha visão, a camada de pagamentos deve habilitar compras por agentes e garantir responsabilidade. Isso requer segurança robusta, autorização clara e consentimento bem definido. À medida que os humanos se afastam das transações, uma governança forte na camada de pagamento torna‑se fundamental para construir confiança no comércio agente.

Como as parcelas influenciam os motores de recomendação de IA de forma diferente das opções tradicionais de checkout? Alterar a acessibilidade muda significativamente como os agentes classificam ou priorizam produtos?

O checkout tradicional aparece após a seleção do produto. As parcelas são influenciadas mais cedo, alterando a acessibilidade. Produtos fora de alcance ao preço total se tornam viáveis com parcelas previsíveis baseadas em cartão. Isso muda como os agentes de IA classificam as opções: eles consideram não apenas o ajuste do produto, mas também a capacidade realista de compra.

Quais sinais ou métricas você acompanha para determinar se o comércio agente está passando de experimentação para adoção em escala?

Cinco sinais podem indicar quando o comércio agente passa de novidade para um canal escalável que remodela as transações.

Primeiro, monitore a parcela do tráfego de comércio impulsionado por jornadas de compra alimentadas por IA. Isso mostra se os consumidores estão adotando a tecnologia, não apenas testando‑a.

Segundo, observe a qualidade da conversão. É importante que as sessões impulsionadas por IA convertam em taxas significativas, não apenas gerem cliques.

Terceiro, rastreie se métodos de pagamento com maior confiança de autorização ganham participação nas recomendações. Isso mostraria a certeza de pagamento moldando o comportamento dos agentes.

Quarto, procure integrações mais profundas. Quando comerciantes, plataformas e provedores de pagamento incorporam pagamentos diretamente aos fluxos de trabalho agentes, eles transformam a experimentação em infraestrutura.

Quinto, observe taxas de aprovação mais altas, taxas de conversão e valor médio dos pedidos quando a acessibilidade é incorporada às recomendações.

Olhando para o futuro, você vê transações dirigidas por agentes se estendendo além do e‑commerce para áreas como compras B2B ou gerenciamento de assinaturas?

O e‑commerce é o primeiro passo, não o último. Agentes agregam valor a qualquer processo de compra com regras e orçamentos definidos. Compras B2B e gerenciamento de assinaturas são exemplos óbvios.

Todo isso depende de uma camada de pagamento que as empresas confiam, conectam e incorporam. Por isso a Splitit suporta padrões abertos como o Protocolo Universal de Comércio do Google para habilitar transações reais de agentes em diferentes categorias.

Obrigado pela ótima entrevista, quem quiser saber mais deve visitar Splitit.