https://finsidersbrasil.com.br/noticias-sobre-fintechs/bancos – 03/08/2026.
Por Murilo Melo.
Resolução Conjunta nº 18 dá prazo até 31/12 para instituições comprovarem origem, histórico e consistência dos dados enviados ao regulador.
Imagem: Marcello Casal Jr/Agência Brasil.
Bancos e fintechs têm menos de cinco meses para provar ao Banco Central (BC) que os dados que enviam ao regulador têm qualidade suficiente para sustentar decisões de supervisão. A Resolução Conjunta nº 18, aprovada em novembro de 2025, criou a Política de Qualidade das Informações e fixou o prazo até 31/12/2026 para que todo o mercado financeiro comprove, com documentos e evidência, que cada número reportado nasce de um processo controlado, com responsável definido e histórico rastreável.
O problema é que, segundo especialistas ouvidos pelo Finsiders Brasil, boa parte do setor ainda trata dado de forma reativa, corrigindo o erro depois que ele aparece, e não antes. Com um prazo curto e um regulador que já negou pedidos de adiamento, bancos, fintechs e cooperativas precisam transformar rotina interna em processo auditável sob pena de responder perante a alta administração e, em casos mais graves, enfrentar processo administrativo sancionador com base na Lei nº 13.506/2017.
A política abrange todas as informações enviadas ao BC, incluindo dados, documentos e relatórios, que passam a ser avaliados com base em 12 dimensões de qualidade, como precisão, completude, consistência e rastreabilidade.
Ilustração feita no Claude/Anthropic.
Para cumprir essas exigências, as instituições terão de reforçar a governança de dados, manter processos documentados, investir em tecnologia e adotar monitoramento contínuo, com prestação de contas por meio de um relatório semestral. As regras também alcançam informações compartilhadas no Open Finance e na relação das instituições com seus clientes.
“Quanto mais confiável a informação, menor a assimetria entre instituições e usuários e melhores as decisões que ela sustenta. Mas cumprir a norma não se resume à tecnologia, já que exige também uma mudança de cultura, cabendo à alta direção das empresas difundir a integridade e prevenir omissões ou manipulações no reporte”, explica Eduardo Bruzzi, sócio da área de meios de pagamento, bancos, fintechs e criptoativos do BBL Advogados.
Eduardo Bruzzi/BBL Advogados | Imagem: divulgação.
Da área de tecnologia para a mesa da diretoria
A norma retira a qualidade da informação do departamento técnico. Coloca o tema no topo da hierarquia das instituições. Adilson Bolico, sócio-fundador do escritório Mortari Bolico Sociedade de Advogados, explica que a mudança altera o próprio estatuto do dado dentro da empresa.
“Hoje, em boa parte do mercado, a qualidade da informação remetida ao regulador é tratada como tarefa operacional das áreas de tecnologia e de informações gerenciais. Com a política, ela vira obrigação formal de governança, e precisa existir uma política aprovada pela alta administração, com responsáveis designados, controles documentados e trilha de auditoria sobre o ciclo de vida do dado, desde a origem até a remessa”, diz.
Para Cristiano Luersen, especialista em investimentos e sócio da Wiser Investimentos a mudança é um ponto fora da curva no setor. “Considero essa a mudança de paradigma mais relevante em governança de dados desde a chegada do Open Finance, e não hesito em dizer isso porque a lógica anterior de corrigir o erro depois que ele aparece simplesmente deixa de existir”, afirma.
Por que o BC decidiu agir agora
O Pix, o Open Finance e a expansão do número de fintechs autorizadas multiplicaram o volume de dados em circulação nos últimos anos. Essa é a explicação mais citada pelos especialistas para o momento escolhido pelo regulador.
Adilson Bolico/Mortari Bolico Sociedade de Advogados | Imagem: divulgação.
Adilson lembra que a supervisão do BC já depende inteiramente do que as instituições enviam. “As decisões de supervisão se apoiam no que as instituições remetem em bases como o Sistema de Informações de Crédito (SCR) e os documentos periódicos. Se o insumo chega inconsistente, a supervisão enxerga uma realidade que não existe”, diz.
Para Cristiano, o motivo vai além do volume de dados. Inclui, ainda, a distância entre os players do sistema.
“Não tenho dúvida de que o fator determinante foi a heterogeneidade do mercado, com bancos centenários e processos consolidados dividindo o mesmo sistema com fintechs que cresceram rápido demais para investir em governança de dados na mesma velocidade do seu crescimento comercial”, avalia.
Padrão internacional
O Comitê de Basileia de Supervisão Bancária criou, em 2013, o BCBS 239, um conjunto de princípios para agregação de dados de risco. Essa norma orienta bancos de porte sistêmico em várias partes do mundo e é a referência internacional mais próxima da nova regra brasileira.
A diferença, segundo Adilson, está na abrangência. “A particularidade brasileira está no alcance, porque a exigência se estende a todo o espectro de instituições autorizadas, incluindo fintechs e instituições de pagamento, e não apenas aos grandes bancos”, explica.
Cristiano Luersen/Wiser Investimentos | Imagem: divulgação.
Cristiano concorda que o Brasil se aproxima do padrão internacional. Mas critica a ausência de um período de testes antes da entrada em vigor das novas exigências, algo que ocorre em outros países.
“Nos mercados mais desenvolvidos, esse tipo de exigência costuma ser implementado em etapas: primeiro há um período de testes, depois um projeto-piloto e, em alguns casos, um intervalo em que o sistema antigo e o novo operam em paralelo antes da desativação definitiva do modelo anterior”, afirma.
Segundo ele, a Resolução Conjunta nº 18 elimina essa transição gradual. Isso pode aumentar o risco de atritos entre as instituições financeiras e o supervisor nos primeiros meses de vigência.
Comprovar a origem do dado pesa mais
Para Larissa Facin, diretora de negócios da Dattos, plataforma para automação de análises financeiras, o ponto que mais complica a vida das instituições nem é a redação da norma que exige qualidade de dados. “O maior obstáculo não é escrever a política, mas fazer ela funcionar. O que a maioria das instituições precisa hoje não é produzir dados, mas conseguir comprovar sua origem, seu histórico e a consistência entre diferentes sistemas”, pontua.
Larissa Facin/Dattos | Imagem: divulgação.
Segundo ela, esse tipo de exigência transforma um problema formal em um problema estrutural.
“Isso exige governança de dados madura, integração entre sistemas que hoje são desconectados, e capacidade de comprovar tudo isso em auditoria. O Banco Central quer garantir que o dado seja acessível, rastreável, íntegro e comparável ao longo do tempo, e é esse conjunto de exigências que torna a adequação mais trabalhosa do que parece à primeira vista”, completa.
Esse aperto pesa mais sobre quem cresceu rápido demais, avalia Cristiano. “Fintechs monoproduto e instituições de pagamento que cresceram rápido demais sob pressão comercial vão sofrer mais, porque construíram arquitetura de dados para escalar receita, não para resistir a auditoria regulatória”, diz.
Bancos com sistemas antigos enfrentam o mesmo aperto por outro motivo. Falta a eles justamente o que Adilson chama de primeiro passo. “É preciso saber onde cada dado nasce, por quais sistemas transita, quem o transforma e como ele chega ao documento remetido”, explica.
Terceirizar a execução é questão de caixa, e a tecnologia tem limite
Diante do prazo curto, parte do mercado deve buscar apoio externo para montar a estrutura de governança. Essa escolha varia conforme o porte da instituição. “Banco grande tem escala para montar equipe própria, isso já é decisão tomada. Fintech menor não tem esse luxo, cinco meses não dá tempo de construir nada do zero, então vai terceirizar”, diz Rhuan Palma, especialista em mercado de capitais. Ele, por outro lado, também alerta para o limite da automação.
Rhuan Plama/especialista em mercado de capitais | Imagem: divulgação.
“A Inteligência Artificial é boa em achar o que o olho humano não acha, seja duplicidade, inconsistência entre sistemas ou atraso de atualização, e isso em escala, cruzando a base inteira em minutos, mas automação sem processo por trás não adianta nada, é só maquiagem em cima de um problema estrutural”, avalia.
Larissa concorda com o limite, mas enxerga um ganho além da execução mecânica. “A automação resolve a parte de fazer o processo rodar sem intervenção manual, mas o ganho maior está em outro nível, que é aprender a reconhecer os padrões de erro antes que eles virem problema para o BC. O papel da IA é identificar anomalias, apontar inconsistências, priorizar investigações e reduzir a recorrência dos erros ao longo do tempo”, afirma.
O BC não aceitou adiar a data. Grandes consultorias já tratam o tema como projeto estruturante, não mais como compliance pontual. “Até recentemente, governança de dados competia por orçamento com projetos de crescimento. A nova norma muda essa lógica, e a qualidade da informação deixa de ser uma iniciativa de eficiência operacional para se tornar um requisito regulatório”, diz Larissa, que liga o tema diretamente à estratégia das instituições.
Descumprir norma custa caro, e o preço não é igual para todos
O caso Banco Master virou o exemplo mais citado do que a norma quer evitar. “Esse caso envolveu fraude em informações falsas de carteiras de empréstimos, criação e aumento de ativos e transações circulares para dar maior lastro ao banco, e mostra por que o tema deixou de ser tratado apenas como burocracia”, diz Carlos Lebelein, sócio da LMDM Consultoria e especialista em finanças. Ele afirma que o investimento na adequação pode se justificar pelo que ajuda a evitar.
“Deve haver custos de implementação para as empresas, principalmente em tecnologia para preparação e validação dos relatórios e dados disponibilizados ao Banco Central, mas, se bem implementado, isso pode ajudar a prevenir prejuízos ao sistema financeiro nacional, incluindo perdas de clientes que ficaram fora ou acima das garantias do Fundo Garantidor de Créditos, o FGC”, projeta Carlos.
Carlos Lebelein/LMDM Consultoria | Imagem: divulgação.
A escala de consequência para quem descumprir a norma é gradual, mas termina em punição. “Rejeição do reporte, correção obrigatória e, em caso mais grave, plano de ação monitorado pelo próprio Banco Central. Mas o ponto que muda tudo é outro, a responsabilidade agora tem nome e vai direto para a alta administração, e isso altera a prioridade dentro do banco de um jeito que multa nunca alterou”, diz Palma.
Larissa descreve o mesmo risco em outra camada, a das relações institucionais. “No regulatório, é sobre uma relação de longo prazo com quem autoriza você a operar, e isso pode influenciar novos pedidos de licenças, lançamentos de produtos e até aquisições. Se você envia e corrige sempre os mesmos dados, mostra falhas operacionais para quem regula sua operação”.
Equipes disfuncionais
No dia a dia das instituições, segundo Larissa, o custo mais silencioso é outro. O retrabalho passa a fazer parte da rotina, com equipes ocupadas corrigindo erros em vez de melhorar processos. As áreas técnicas resolviam esses problemas antes. Agora eles chegam à alta administração, que passa a dedicar tempo a essas questões em vez de focar na estratégia do negócio, diz Larissa.
Nem todo mundo paga o mesmo preço por essa adequação. “Vai aumentar, sem meio-termo. Para quem já levava qualidade de dado a sério, o efeito é menor, é só formalizar o que já fazia. Para quem vivia apagando incêndio, o custo vem em dobro, porque tem que corrigir o passado e construir o futuro ao mesmo tempo, e isso não é barato”, diz Palma.
Os especialistas afirmam que a melhoria da qualidade dos dados fortalece a supervisão do BC. Ela também torna as decisões regulatórias mais precisas e reduz riscos que poderiam passar despercebidos no sistema financeiro. O cliente final não vê esse processo, mas uma estrutura de dados mais confiável também aumenta a segurança dos recursos que ele mantém nas instituições.
Acrescentam, ainda, que dados de baixa qualidade não representam apenas um problema de compliance. Representam também um problema de confiança entre regulador, mercado e clientes. Em casos mais graves, o BC pode obrigar as instituições a fazer retratações públicas, o que afeta a reputação delas em um setor no qual a confiança é um dos principais ativos.
Ilustração feita no Claude/Anthropic.
