Os bancos podem ser mais resilientes às flutuações das taxas de juros?

Em um cenário de queda nas taxas de juros, os bancos portugueses enfrentam desafios crescentes para sustentar a lucratividade, principalmente devido à ampla prevalência de empréstimos indexados a taxas variáveis. À medida que os juros caem, as margens financeiras (NIM) são comprimidas, impactando diretamente a Margem Financeira Líquida (NII) e limitando a capacidade dos bancos de gerar receita por meio das atividades tradicionais de crédito.

Os efeitos da queda das taxas de juros reverberam em ambos os lados do balanço dos bancos. No lado dos ativos, taxas mais baixas reduzem a rentabilidade do crédito ao cliente, diminuindo a receita proveniente de empréstimos. No lado do passivo, embora os custos de depósitos possam cair, geralmente o fazem de forma mais lenta, pressionando ainda mais a margem financeira.

Apesar da rentabilidade recorde em 2024, os bancos já vêm registrando quedas consecutivas nas margens. Como resposta, as instituições financeiras ajustaram as taxas de depósito — os novos depósitos a prazo com vencimento inferior a um ano registraram queda de 8,7% em janeiro de 2025, passando de 2,18% para 1,99%. Enquanto isso, a queda nas taxas de crédito à habitação foi temporariamente interrompida, com um ligeiro aumento de 0,01 pontos percentuais (de 3,21% para 3,22%).¹

Essa dinâmica evidencia a necessidade crítica de estratégias de precificação otimizadas e centradas no cliente. Ao personalizar modelos de precificação e ofertas de produtos com base nas necessidades e comportamentos dos clientes, os bancos podem aumentar a fidelização e a satisfação, mitigando parte dos impactos negativos sobre a NII. Mesmo pequenas melhorias na precificação podem gerar impactos financeiros significativos — cada ponto-base adicional obtido na nova carteira de depósitos a prazo pode representar um ganho anualizado de €1,31 milhão, considerando os €13,087 bilhões em novos depósitos com vencimento inferior a um ano em janeiro de 2025.

Apesar dessa oportunidade, ainda observamos os bancos que operam em Portugal baseando-se em estratégias de precificação predominantemente orientadas por produto, considerando custo de captação, custos operacionais e de serviço, receita esperada, risco de inadimplência, condições de mercado e margem mínima. No entanto, estão deixando de fora o componente mais crítico: o cliente.

Para enfrentar esses desafios, os bancos devem recorrer a tecnologias avançadas, como a Análise Avançada de Dados (Advanced Analytics). Mas como?

Primeiramente, é essencial compreender profundamente como diferentes clientes ou segmentos respondem a alterações de preço. Para isso, uma simples análise estatística do histórico de depósitos pode ajudar os bancos a construir modelos de elasticidade de preço, capturando as dimensões que influenciam quanto um cliente está disposto a receber. Além de medir o impacto geral das mudanças de preço, é igualmente importante entender como fatores como a demografia do cliente ou o seu histórico de relacionamento com o banco influenciam essas elasticidades.

Com esses insights, técnicas de otimização podem ser aplicadas para maximizar margens, permitindo que as instituições financeiras encontrem o equilíbrio ideal entre rentabilidade e competitividade. Esses modelos podem considerar o contexto de mercado, o valor do cliente, restrições internas (como custo de capital ou limites regulatórios) e até benchmarks da concorrência, gerando recomendações de preços personalizadas e eficientes.

A otimização de preços deve adotar uma visão holística da rentabilidade do cliente, abrangendo empréstimos, depósitos, comissões e oportunidades de cross-sell.

Alguns bancos internacionais já começaram a colher os benefícios da precificação inteligente, alcançando ganhos financeiros e operacionais mensuráveis. O Fifth Third Bank, um importante banco regional dos EUA, adotou análises avançadas para modelar suas estratégias de precificação de depósitos. Utiliza análises para modelar curvas de demanda, fluxos de depósitos dentro de famílias e taxas de juros, buscando o preço ideal de depósito com base no volume e no montante máximo de despesa com juros que está disposto a incorrer².

Essa lógica analítica também é aplicável aos mercados de capitais. Tome-se como exemplo o ING: o banco holandês desenvolveu uma ferramenta com inteligência artificial chamada Katana para apoiar os operadores de títulos na tomada de decisões de precificação mais rápidas e inteligentes³. Ao analisar grandes volumes de dados históricos de transações, o Katana fornece recomendações em tempo real sobre os pontos de preço ideais. Os resultados mostram que os traders que usam o Katana ganham 20% mais negociações e oferecem preços 20% mais competitivos. Ao mesmo tempo, a ferramenta ajuda os gestores de investimento a tomar decisões mais informadas e orientadas por dados.

Fundamentalmente, a jornada para uma precificação inteligente não se resume à adoção de tecnologia avançada. Ela exige uma transformação cultural — que empodere as equipas comerciais, aumente a literacia em dados e promova uma colaboração próxima entre as áreas de analytics, produto, vendas e risco. Para garantir a adoção, os bancos devem comunicar com clareza a lógica por trás das recomendações de preços e validar seu impacto por meio de programas-piloto bem estruturados. Além disso, o realinhamento de incentivos — como recompensar a qualidade e a rentabilidade da precificação em vez do volume — pode impulsionar mudanças comportamentais significativas nas equipas comerciais.

No mercado português, onde os bancos enfrentam concorrência intensa e poucas alavancas de diferenciação, essa transformação não é apenas uma vantagem estratégica — é uma necessidade. Ao colocar o cliente no centro das decisões de precificação, os bancos podem conquistar margens mais resilientes, fortalecer a fidelidade dos clientes e construir um caminho mais sustentável para a lucratividade, mesmo nos contextos mais desafiadores de taxas de juro.