Os bancos podem tornar-se mais resilientes às flutuações das taxas de juro?

Num ambiente de queda das taxas de juro, os bancos portugueses enfrentam desafios crescentes para manter a rentabilidade, devido principalmente à grande prevalência de empréstimos a taxa variável. À medida que as taxas de juro descem, as margens de juro líquidas (NIM) são comprimidas, afetando diretamente o Rendimento Líquido de Juros (NII) e limitando a capacidade dos bancos de gerar receitas a partir das atividades tradicionais de crédito.

Os efeitos da descida das taxas repercutem-se em ambos os lados do balanço bancário. No ativo, as taxas mais baixas reduzem o rendimento do crédito concedido aos clientes, diminuindo os proveitos dos empréstimos. No passivo, embora os custos dos depósitos possam diminuir, isso acontece geralmente a um ritmo mais lento, provocando uma pressão adicional sobre as margens de juro líquidas.

Apesar da rentabilidade recorde em 2024, os bancos já registam quedas consecutivas trimestrais nas NIM. Como resposta, as instituições financeiras ajustaram as taxas de depósitos, com os novos depósitos a prazo inferiores a um ano a registarem uma descida de 8,7% em janeiro de 2025, passando de 2,18% para 1,99%. Por outro lado, a descida das taxas hipotecárias parou temporariamente, com um ligeiro aumento de 0,01 pontos percentuais, de 3,21% para 3,22%. Esta dinâmica realça a necessidade crítica de estratégias de preços otimizadas e centradas no cliente. ¹

Ao adaptar os modelos de preços e as ofertas de produtos às necessidades e comportamentos dos clientes, os bancos podem aumentar a fidelização e a satisfação, mitigando alguns dos impactos negativos no NII. Mesmo melhorias marginais nos preços podem ter um impacto financeiro significativo — cada ponto base adicional ganho nos depósitos do front book traduz-se num ganho anualizado de 1,31 milhões de euros, com base nos 13,087 mil milhões de euros em novos depósitos a prazo inferiores a um ano em janeiro de 2025.

Apesar desta oportunidade, continuamos a observar que os bancos a operar em Portugal utilizam estratégias de preços maioritariamente orientadas por produto, considerando custos de fundos, custos operacionais, custos de serviço, receitas esperadas, risco de incumprimento, condições de mercado e margem mínima. No entanto, não estão a incorporar o elemento mais crítico: o cliente!

Para enfrentar estes desafios, os bancos devem recorrer a tecnologias avançadas, como a Análise Avançada (Advanced Analytics). Mas como? Primeiro, é fundamental compreender profundamente como diferentes clientes ou segmentos respondem a alterações de preços. Para tal, uma análise estatística simples dos dados históricos de depósitos e das revisões de preços pode ajudar os bancos a construir modelos de elasticidade de preço que capturam as dimensões que determinam quanto um cliente está disposto a aceitar. Além de medir o impacto geral das alterações de preço, é também essencial perceber como fatores como a demografia do cliente, o seu historial com o banco, entre outros, explicam a magnitude dessas elasticidades. Uma vez obtidas estas perceções sobre a elasticidade do preço, podem ser aplicadas técnicas de otimização para maximizar a margem, permitindo que as instituições financeiras encontrem o equilíbrio ótimo entre rentabilidade e competitividade.

Estes modelos podem considerar o contexto do mercado, o valor do cliente, restrições internas (como o custo de capital ou limites regulatórios) e até benchmarks de concorrentes para gerar recomendações de preços personalizadas e eficientes. A otimização do preço deve contemplar uma visão holística da rentabilidade do cliente, abrangendo empréstimos, depósitos, comissões e oportunidades de vendas cruzadas.

Alguns bancos internacionais já começaram a capitalizar os benefícios do pricing inteligente, alcançando ganhos financeiros e operacionais mensuráveis. O Fifth Third Bank, um grande banco regional dos EUA, adotou análises avançadas para modelar as suas estratégias de preços de depósitos. Utiliza análises para modelar curvas de procura, fluxos de depósitos dentro dos agregados familiares e taxas de juro, visando encontrar o preço ideal para os depósitos com base no volume e no montante máximo de despesa com juros que está disposto a suportar².

Esta lógica baseada em análise pode ser facilmente adaptada para os mercados de capitais. Tome-se como exemplo o ING, banco holandês que desenvolveu uma ferramenta alimentada por IA chamada Katana para apoiar os operadores de obrigações a tomar decisões de preços mais inteligentes e rápidas³. Ao analisar grandes volumes de dados históricos de negociação, Katana fornece recomendações em tempo real sobre os pontos de preço ótimos. Os resultados mostram que os operadores que utilizam Katana ganham 20% mais negócios e têm preços 20% mais competitivos. Simultaneamente, ajuda os gestores de investimento a tomar decisões melhor informadas e baseadas em dados.

Crucialmente, o caminho para o pricing inteligente não se resume apenas à implementação de tecnologia avançada. Requer uma transformação cultural que capacite as equipas na linha da frente, aumente a literacia em dados e fomente a colaboração estreita entre as funções de análise, produto, vendas e risco. Para assegurar a adoção, os bancos devem comunicar claramente a lógica por detrás das recomendações de preços e validar o seu impacto através de programas piloto bem desenhados. Além disso, o realinhamento dos incentivos por exemplo, recompensar a qualidade e a rentabilidade dos preços em vez do volume — pode induzir mudanças comportamentais significativas nas equipas comerciais.

No mercado português, onde os bancos enfrentam intensa concorrência e alavancas limitadas para diferenciação, esta transformação não é apenas uma vantagem estratégica, é uma necessidade. Colocando o cliente no centro das decisões de preços, os bancos podem desbloquear margens mais resilientes, melhorar a fidelização e construir um caminho mais sustentável para a rentabilidade, mesmo nos ambientes de taxa de juro mais desafiantes.