Nova resolução do BC e adoção da IA exigem gestão eficiente de dados nas instituições financeiras

As instituições financeiras (IFs) estão pressionadas a tornar mais eficiente sua gestão de dados por dois motivos principais: exigência da Resolução Conjunta 18/2025 e ascensão da inteligência artificial. Essa normativa do Banco Central e do Conselho Monetário Nacional, que já entrou em vigor com prazo final de adequação no dia 31 de dezembro, estabelece diretrizes para governança e garantia da qualidade dos dados mantidos e reportados pelas IFs e demais entidades autorizadas.

Elas precisam comprovar que suas informações contábeis, operacionais e de risco não estão sujeitas a distorções ou manipulações desprovidas de rastreamento. O objetivo do BC e do CMN é garantir que toda a esteira de transformação dos dados, desde a origem nos sistemas transacionais até consolidação em relatórios regulatórios, seja documentada, protegida e possa ser auditada contra alterações manuais não controladas. 

“Essa resolução pretende fazer com que os regulados estabeleçam controles para fortalecimento da governança e melhora da qualidade dos dados. Por ser uma agenda regulatória, o BC exige que as IFs e demais entidades enviem evidências de que têm um programa de qualidade muito bem estabelecido voltado para a integridade dos dados”, disse Telma Luchetta, sócia-líder de Tecnologia, IA e Dados para o setor financeiro da EY Brasil, que palestrou no Febraban Tech 2026. 

Ainda segundo a executiva, esse continua sendo um tema crítico para as empresas, já que os dados, especialmente em setores altamente regulados como o financeiro, sempre foram tratados de forma burocrática. “Ganhar velocidade em inteligência artificial é saber fazer a gestão eficiente dos dados, que representam a matéria-prima da IA. Estudo recente que fizemos com CDOs (Chief Data Officers) constatou que as iniciativas de IA falham por causa de problemas na qualidade dos dados, o que provoca nas organizações uma perda de confiança nessa tecnologia”, completou.

Nos últimos anos, as instituições financeiras investiram fortemente em tecnologia, estando entre os setores líderes na adoção de IA. O uso da automação, por meio de agentes de IA, se tornou uma realidade em processos como análise de score de crédito, mensuração de riscos das operações e definição dos juros aplicados nos empréstimos e financiamentos.

“É nesse contexto que a qualidade dos dados assume ainda mais relevância. Dados incompletos ou equivocados sobre os clientes podem trazer prejuízos financeiros e reputacionais para as instituições”, disse Telma. “As empresas precisam de um programa de qualidade de dados construído em uma base tecnológica que sustente a operação como um todo. Temos essa solução em parceria com a Databricks para garantir confiança nos dados, uso com segurança, entrega com resiliência e capacidade de evidenciar todo o ciclo, por meio de rastreabilidade e trilhas auditáveis”, finalizou. 

Auditabilidade dos dados

Para João Herculano Rocha Jr., sócio-líder de riscos digitais para o setor financeiro da EY Brasil, o objetivo do regulador com a Resolução Conjunta 18/2025 é assegurar a integridade, rastreabilidade e auditabilidade de dados cruciais para a supervisão do sistema financeiro. “Passa por isso saber quem transformou os dados ao longo do seu ciclo”, disse. 

Isso porque, ainda segundo o executivo, quando os dados são extraídos de um data lake e manipulados em planilhas ou relatórios de business intelligence com fórmulas e ajustes sem histórico, sua integridade fica comprometida, prejudicando a inspeção e o monitoramento do mercado pelo BC. “É justamente o como que também interessa ao regulador no sentido de saber quem transformou os dados. Para isso, as instituições reguladas precisam ter o controle de quem acessa, quando acessa e por que acessa, tendo a rastreabilidade das alterações nesses dados enviados ao BC”, completou.

Para assegurar o cumprimento das regras, o Banco Central exige a indicação de um diretor estatutário (do nível C-Level) para responder pela qualidade dos dados encaminhados. “Embora a função possa ser assumida por cargos como CDO ou CFO (Chief Financial Officer), a maioria das instituições de maior maturidade atribui essa responsabilidade ao CRO (Chief Risk Officer) ou às áreas de compliance”, disse João. A escolha, de acordo com o executivo, está baseada no princípio da segregação de funções ("feito e conferido"), garantindo que a área responsável por auditar e controlar os dados seja independente da área de tecnologia, que é responsável por produzi-los.

A inteligência artificial tem sido cada vez mais utilizada pelas empresas para inovar e tornar mais produtivo o dia a dia dos seus negócios. Há, no entanto, diversas dúvidas sobre como desenvolver e operacionalizar esses sistemas evitando os riscos que podem comprometer os resultados financeiros e a reputação das organizações. Nesse contexto, a EY lançou a série “IA aplicada aos negócios: Como utilizar essa tecnologia com segurança e governança para gerar inovação”, que, além desta reportagem, já publicou as seguintes:

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