Open Finance na era da rentabilidade: a virada tecnológica para converter dados em margem financeira

Cinco anos após o início da sua implementação no Brasil, o Open Finance consolidou o país como líder global em volume de compartilhamento de dados financeiros, ultrapassando 100 milhões de clientes conectados, 154 milhões de consentimentos ativos e um salto de 143% em autorizações únicas no último ano, segundo dados de 2026 do Dashboard do Cidadão do Banco Central. Embora 79% dos bancos apontem os dados do ecossistema como o principal motor para precificação e personalização de ofertas, segundo a Pesquisa Febraban de Tecnologia Bancária, de 2025, a rentabilização efetiva desse ativo ainda é o maior gargalo das instituições financeiras.

A urgência por essa eficiência analítica ganha um divisor de águas em 2026: além da portabilidade de crédito tradicional via Open Finance já em andamento, o Banco Central prevê estender a portabilidade do crédito consignado aos profissionais do setor público federal até novembro deste ano. O movimento promete reconfigurar fatias de mercado (market share) entre grandes bancos tradicionais, bancos digitais e fintechs.

Na prática, a escalada do ecossistema gerou um desafio de eficiência operacional: o custo de tráfego de dados e infraestrutura em nuvem cresceu mais rápido do que a receita gerada pelas novas ofertas e isso se deve pela origem dos investimentos. A maioria das instituições financeiras construiu arquiteturas tecnológicas voltadas exclusivamente para cumprir prazos de conformidade regulatória, sem preparar seus motores de crédito e recomendação para tomar decisões em tempo real a partir das informações recebidas. O dado capturado fica retido em repositórios estáticos e dashboards internos sem ser convertido em vantagem comercial.

Para Dennys Cabrerizo, gerente técnico de arquitetura na Dedalus, empresa líder em Cloud e Data & AI, a falta de integração entre a recepção dos dados e a tomada de decisão coloca em risco o Retorno sobre o Patrimônio Líquido (ROE) e a margem financeira das instituições em um cenário de acirrada competição no crédito.

“Muitas instituições ainda medem o sucesso do Open Finance pelo volume de dados capturados ou pela quantidade de consentimentos ativos. Para o balanço financeiro, essa métrica é enganosa. A métrica que realmente importa para a rentabilidade é a receita incremental obtida por consentimento ativo. Acumular terabytes de dados em bases estáticas sem capacidade de inferência rápida gera apenas custos operacionais que corroem a margem financeira e o Ebitda da operação digital”, explica Cabrerizo.

Custo de infraestrutura versus retorno financeiro (ROI)

O especialista da Dedalus destaca que as instituições precisam migrar a avaliação de desempenho do volume bruto de dados para a receita incremental obtida por consentimento ativo. Com base nisso, ele aponta quatro pontos críticos de eficiência e gestão que impactam diretamente os resultados financeiros do setor:

1. A escalada do custo operacional com chamadas de APIs: com o Open Finance movimentando mais de 5 bilhões de comunicações semanais no país, como aponta o relatório da Febraban de 2026 “Estado do Open Finance”, o custo de tráfego de dados, processamento e infraestrutura em nuvem disparou. Sem uma arquitetura capaz de filtrar e priorizar requisições de alto valor de conversão, a despesa operacional cresce em ritmo acelerado, elevando o Custo de Aquisição de Clientes (CAC) e pressionando a margem operacional digital.

   
   

2. Gargalo de latência e a transição para eventos em streaming: a maioria dos motores de crédito das instituições ainda opera em lote sobre bases internas. Para suportar decisões em segundos, é necessário transicionar para uma arquitetura baseada em eventos e streaming, com desacoplamento assíncrono entre produtores e consumidores de dados e cache distribuído, eliminando intervalos de preparação de dados no momento do atendimento.

   
   

3. Reconciliação cadastral, PDD e margem de spread: um dos fatores que mais afeta a lucratividade das carteiras de crédito é a precisão dos modelos de risco. Quando os dados externos do Open Finance chegam com divergências de granularidade ou sem uma reconciliação automática com o cadastro interno do banco, os modelos perdem acurácia. Isso resulta na rejeição de bons tomadores (perda de receita) ou na precificação incorreta de risco, elevando a Provisão para Devedores Duvidosos (PDD) e encurtando o spread bancário.

   
   

4. Risco regulatório, LGPD e passivos contingentes: o consentimento do cliente não é apenas uma etapa de autenticação, mas um atributo dinâmico de governança patrimonial que deve se propagar por todo o pipeline (da ingestão ao treinamento de modelos de IA). Quando um consentimento expira ou é revogado e a variável continua alimentando algoritmos preditivos, a instituição fica exposta a sanções severas do Banco Central e da LGPD, além do risco patrimonial decorrente da invalidação futura de modelos de crédito.

   
   

A batalha pelo consignado e a dinâmica competitiva de 2026

Com a proximidade da expansão do consignado federal, a disputa pela carteira de crédito exigirá agilidade analítica imediata. A nova dinâmica competitiva coloca frente a frente três perfis de participantes: enquanto os bancos tradicionais mantêm como trunfos a maior base de clientes, histórico transacional robusto e escala de investimento — mas enfrentam o gargalo de sistemas legados —, os bancos digitais apresentam menor “dívida técnica”, arquiteturas modernas em nuvem e maior agilidade para experimentação. Paralelamente, as fintechs se destacam pela especialização de nicho, rapidez de inovação e jornadas digitais focadas e sem atrito.

"Na disputa pelo crédito consignado, ganha a instituição que conseguir simular e ofertar a melhor taxa personalizada em tempo real, enquanto o cliente pesquisa no aplicativo. A vantagem sustentável não será definida pelo porte do balanço, mas pela capacidade de transformar dados em decisões de maneira escalável e governada. Quem tiver uma infraestrutura analítica lenta não conseguirá disputar essa carteira e perderá margem de crédito para concorrentes digitais mais eficientes", conclui Cabrerizo. 

A evolução para infraestruturas de dados em nuvem de baixa latência e motores de inteligência analítica emerge, portanto, não apenas como uma escolha de TI, mas como um pilar de sobrevivência e rentabilidade para o setor bancário no Brasil.