BC exige qualidade de dados em instituições financeiras até 2026
O Banco Central (BC) estabeleceu novas regras para a qualidade das informações financeiras, exigindo que instituições financeiras e outras entidades autorizadas pela autarquia implementem políticas rigorosas de gestão de dados. A medida, formalizada pela Resolução Conjunta nº 18/2025, tem como objetivo garantir a confiabilidade e a precisão dos dados que circulam no sistema financeiro, impactando diretamente a análise de crédito, a gestão de negócios e os relatórios regulatórios.O prazo para que as instituições se adequem às novas exigências é 31 de dezembro de 2026. Segundo um guia publicado pela PwC, a adequação à resolução envolve uma revisão completa dos processos internos, o reforço dos controles de qualidade e a preparação tecnológica, com a participação ativa da alta administração das empresas.As 12 dimensões da qualidade da informaçãoA resolução define 12 critérios essenciais para a qualidade da informação. Entre eles estão a acurácia (precisão), a completude (ausência de lacunas), a confiabilidade (segurança), a consistência (uniformidade), a integridade (proteção contra alterações indevidas) e, de forma crucial, a rastreabilidade.A rastreabilidade é particularmente importante em um ambiente financeiro cada vez mais distribuído e complexo. As instituições precisam ser capazes de identificar a origem exata de cada dado e compreender todas as transformações que ele sofreu ao longo de seu percurso, desde a sua criação até o seu uso final em análises ou relatórios.O percurso dos dados e seus desafiosUma mesma informação financeira pode nascer em uma conta bancária, ser processada por meio de uma API (Interface de Programação de Aplicações), receber classificações específicas e, em seguida, alimentar sistemas de análise de crédito ou de gestão financeira. Cada uma dessas etapas adiciona contexto e utilidade, mas também exige controles robustos para preservar a coerência e a integridade do registro.Falhas nesse percurso, como registros duplicados que distorcem receitas, classificações inadequadas que alteram a leitura de despesas ou integrações incompletas que deixam compromissos financeiros de fora das análises, podem comprometer a compreensão do negócio e levar a decisões equivocadas.Relevância para pequenas e médias empresasNo mercado de pequenas e médias empresas (PMEs), o desafio de consolidar informações financeiras é ainda maior. A realidade financeira de um negócio pode estar dispersa entre diversas contas correntes, sistemas de recebíveis, boletos, notas fiscais e dados compartilhados via Open Finance. A consolidação dessas fontes exige critérios claros para identificar sobreposições, conciliar registros e compreender o real significado de cada movimentação.A interpretação de uma mesma transação pode variar significativamente dependendo do tipo de negócio. Por exemplo, uma conta de energia elétrica pode ser considerada um custo de produção para uma padaria, mas uma despesa administrativa para um escritório. O lançamento contábil pode ser semelhante, mas seu impacto financeiro e sua classificação mudam conforme o contexto da operação.A importância da rastreabilidade e do contextoA rastreabilidade e o contexto caminham juntos na gestão da qualidade de dados. Saber a origem da informação é fundamental, assim como entender como ela foi classificada e quais regras foram aplicadas antes de chegar à decisão final. Uma análise pode partir de um registro correto, mas gerar uma interpretação inadequada se o tratamento dos dados desconsiderar a realidade específica do negócio.O volume de transações no sistema financeiro brasileiro reforça essa necessidade. O Relatório de Gestão do Pix 2023–2025, do Banco Central, indicou que em 2025 o sistema registrou quase 80 bilhões de transações, movimentando mais de R$35 trilhões. Esse volume dimensiona o ambiente em que as instituições operam e a necessidade de controles eficazes para acompanhar a circulação das informações.Próximos passos e o futuro da gestão de dadosQuando uma inconsistência surge, a instituição precisa ser capaz de localizar sua origem, seja na captura inicial, na integração entre sistemas ou na regra de classificação. Documentar essas etapas permite avaliar quais análises foram afetadas, corrigir o processo e reduzir a probabilidade de repetição do problema. A nova exigência regulatória reforça a importância dessa organização.Instituições financeiras dependem de uma complexa arquitetura que inclui sistemas próprios, APIs e parceiros especializados, com diversas áreas envolvidas na produção e uso dos dados. Nesse cenário, a definição de responsabilidades claras e critérios documentados é essencial. Quanto mais conectado o sistema financeiro se torna, mais importante é a capacidade de explicar o percurso da informação, atendendo às exigências regulatórias, reduzindo inconsistências e aumentando a confiança nas análises para a tomada de decisões mais precisas.
