Documentos de mercados privados recebem verificação on-chain enquanto Inveniam e Docugami visam fechar a lacuna de confiança de dados da IA
- Inveniam e Docugami se uniram para transformar documentos não estruturados de mercados privados em dados verificáveis na cadeia.
- Ao combinar a tecnologia DGML da Docugami com a NVNM Chain da Inveniam, as empresas esperam tornar pontos de dados individuais de documentos financeiros auditáveis e legíveis por IA.
- A colaboração entre Inveniam e Docugami ocorre quando ativos reais tokenizados ultrapassam US$ 32 bilhões em valor, e cresce a demanda por análises verificáveis impulsionadas por IA.
A Inveniam, a empresa de infraestrutura de dados que ancora mais de US$ 200 bilhões em ativos de mercados privados on-chain, moveu-se para fechar uma lacuna da indústria com sua mais recente parceria com a Docugami.
Ambas as partes se uniram para trazer dados de documentos verificáveis em nível de elemento para ativos do mundo real.
Como na maioria dos setores, a inteligência artificial encontrou seu caminho nos mercados privados; no entanto, o desafio dos dados também se moveu com ela, pois os dados que sustentam os ativos sendo analisados às vezes estão presos em documentos não estruturados que as máquinas nunca conseguiram ler com precisão.
O acordo verá tanto a Linguagem de Marcação de Grafo de Documentos (DGML) da Docugami quanto a NVNM Chain da Inveniam em ação.
O arranjo de parceria seguiu relatórios anteriores onde a Inveniam anunciou que planeja adquirir a MANTRA, a blockchain regulada de Camada 1 na qual a NVNM Chain foi construída como uma Camada 2, em uma transação esperada para ser concluída até o final deste mês.
Esse acordo seguiu um investimento estratégico de US$ 20 milhões que a Inveniam fez na MANTRA em agosto de 2025, e as duas empresas construíram conjuntamente a NVNM Chain antes que a Inveniam movesse para trazer toda a pilha sob um mesmo teto.
Qual é a tecnologia proprietária da Docugami?
A DGML foi criada por Jean Paoli, CEO da Docugami, que é co-autor do padrão XML 1.0 e ex-presidente da Microsoft Open Technologies.
Ela converte contratos de locação, acordos de empréstimo, demonstrações operacionais e relatórios de avaliação em elementos de dados precisamente rotulados.
A NVNM Chain da Inveniam então registra esses elementos como artefatos à prova de adulteração e com carimbo de tempo on-chain, criando um rastreamento de auditoria criptográfico que qualquer contraparte autorizada pode verificar independentemente.
A DGML é diferente de outras tecnologias de dados de documentos
Atualmente, já existe a tecnologia para estabelecer a origem de um documento como um todo, provando, por exemplo, que uma lista de aluguéis específica existia em um determinado momento.
A DGML leva essa inovação ao próximo nível, pois torna possível verificar pontos de dados individuais extraídos de dentro de um documento. Por exemplo, uma figura de aluguel de uma cláusula específica de um contrato de locação, uma relação empréstimo-valor de um memorando de subescrita ou uma linha de renda operacional líquida de uma demonstração operacional.
"As decisões de negócios mais importantes do mundo são tomadas com base em documentos que as máquinas nunca conseguiram ler corretamente", afirmou Paoli, falando sobre o arranjo com a Inveniam.
Ele disse: "Passamos anos construindo a tecnologia para transformar documentos complexos em dados com precisão sem igual. Ao abrir a DGML, estamos convidando todos os participantes do ecossistema de capital privado a colaborar conosco e construir sobre uma base compartilhada."
A tecnologia da Docugami usa modelos de linguagem grande de código aberto, pequenos modelos de raciocínio agente e geração de grafos de conhecimento para converter documentos de negócios complexos em dados estruturados e acionáveis, sem exigir dados de treinamento ou modelos.
Por que ativos tokenizados e agentes de IA precisam ancorar dados de documentos on-chain?
O valor de RWA tokenizado cresceu de cerca de US$ 14,1 bilhões em janeiro para mais de US$ 32,4 bilhões. No entanto, o problema da qualidade dos dados ainda permanece, pois tokenizar ou atestar um ativo privado é tão confiável quanto os dados subjacentes.
Verificar a origem desses dados exigia ou confiar no emissor ou conduzir uma due diligence independente do zero.
A NVNM Chain, que a Inveniam lançou em 7 de maio como sua Camada 2 construída especificamente para mercados privados, foi projetada para servir como uma camada de atestação para IA agente.
A NVNM Chain registra a existência do conjunto de dados e emite Atestados de Origem, Atestados de Estado e Atestados de Processo que rastreiam quais dados impulsionaram qualquer decisão ou transação.
Com a DGML na mistura, os agentes de IA poderão ler os dados do documento e também torná-los verificáveis e prontos para auditoria.
De acordo com Patrick O’Meara, Presidente e CEO da Inveniam, "A DGML é um avanço fundamental em como lemos e estruturamos os documentos que impulsionam o capital privado."
Ele afirmou: "Ancorar os elementos de dados extraídos da DGML on-chain é o complemento natural: garante que os elementos de dados, uma vez expostos, possam ser confiáveis por todas as partes interessadas que precisam usá-los."
As duas empresas não divulgaram uma data em que sua solução estará disponível publicamente.
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