Artigo

03 de agosto de 2026

Impactos da transformação digital nos resultados financeiros dos bancos tradicionais brasileiros

Gleisa Guimarães Granja; Vivian Caroline Lapini Rocha

DOI: 10.22167/2675-6528-202600855

Artigo elaborado pela ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege voltada à síntese e redação.

Resumo

O avanço das tecnologias digitais e o surgimento das “fintechs” promoveram mudanças significativas no Sistema Financeiro Nacional, intensificando a concorrência e exigindo adaptações nos modelos de negócio dos bancos tradicionais. Diante desse contexto, o estudo teve como objetivo analisar a evolução do desempenho financeiro e da eficiência operacional de bancos tradicionais brasileiros frente ao processo de transformação digital do setor. A pesquisa caracterizou-se como descritiva, com abordagem qualitativa e quantitativa, baseada em análise documental de demonstrações anuais e apresentações de resultados dos bancos Banco do Brasil S.A., Banco Bradesco S.A. e Itaú Unibanco S.A. O período analisado compreendeu os anos de 2019 a 2024, possibilitando a observação do comportamento dos indicadores financeiros em diferentes fases da digitalização. Analisaram-se indicadores como Receita, Lucro Líquido, Retorno sobre o Patrimônio Líquido, Índice de Eficiência e Margem Líquida. Os resultados indicaram que os bancos tradicionais intensificaram seus investimentos em tecnologia ao longo do período, refletindo mudanças na composição de suas receitas e significativos ganhos de eficiência operacional. Concluiu-se que a transformação digital consolidou-se como um elemento imprescindível na estratégia dos bancos tradicionais, contribuindo para sua adaptação frente ao novo ambiente competitivo do setor financeiro.

Palavras-chave: controladoria; digitalização financeira; fintech; rentabilidade.

1. Introdução

Nas últimas décadas, o cenário global e brasileiro tem sido marcado por avanços tecnológicos exponenciais que redefiniram mercados e as relações comerciais. A disseminação da internet e a ubiquidade dos smartphones transformaram profundamente os padrões de consumo dos usuários, impactando diversos setores da economia.

O Sistema Financeiro Nacional não permaneceu alheio a essas transformações. Desde a implantação do Plano Real em 1994, os bancos brasileiros enfrentaram a necessidade de adaptação. Segundo Diniz (2019), as receitas inflacionárias foram severamente afetadas, e a crescente competição, inclusive com a entrada de instituições estrangeiras, impulsionou os bancos a buscar na tecnologia da informação uma aliada para otimizar operações e reduzir custos. Inicialmente, esse movimento gerou um distanciamento da experiência do cliente, mas o sistema bancário, em uma fase de adaptação, passou por reestruturações, incluindo fusões e incorporações, para se restabelecer (Paula e Marques, 2006).

Nesse contexto de evolução tecnológica, o surgimento das “fintechs” representou um marco. Essas empresas, focadas em soluções financeiras, utilizam a tecnologia para desenvolver e aprimorar seus serviços, priorizando as necessidades dos clientes, um diferencial em relação ao modelo tradicional (Carvalho et al., 2017; Jorge et al., 2018). O conceito de “fintech” está intrinsecamente ligado à inovação e disrupção, não apenas pela criação de algo novo, mas pela melhoria de processos, produtos, métodos e comunicações já existentes (Marques, 2019).

A princípio, as “fintechs” enfrentaram a desconfiança da população, que estava acostumada aos serviços bancários tradicionais. Contudo, elas buscaram parcerias com instituições estabelecidas e investiram em inovação, lançando aplicativos e oferecendo serviços com maior velocidade e desburocratização, atendendo a uma demanda crescente dos usuários (Almeida e Jorge, 2021). A pandemia de covid-19, em 2020, acelerou a digitalização, estimulando a população, mesmo a não digitalizada, a utilizar canais bancários digitais devido ao distanciamento social. Isso resultou em um aumento da bancarização e na aceitação contínua desses serviços.

O que inicialmente parecia uma ameaça para os bancos tradicionais transformou-se em uma oportunidade. A pesquisa da Associação Brasileira de Fintechs e PricewaterhouseCoopers Brasil (2024) revela que 47% das “fintechs” já estabelecem parcerias com bancos tradicionais, e 31% os veem como potenciais parceiros futuros. Esse cenário impulsionou os bancos a converterem seus sistemas em plataformas digitais (Machado, 2020), evidenciando uma convergência entre os modelos de negócio.

O investimento em tecnologia no setor bancário brasileiro é expressivo. A Federação Brasileira de Bancos (FEBRABAN, 2024) projetou um orçamento de R$ 47,4 bilhões para investimentos em tecnologia em 2024, um aumento de 21% em relação ao ano anterior. Esse crescimento é impulsionado por fatores como a expansão dos canais digitais, a adoção de tecnologias disruptivas, a implementação do Pix e do Open Finance, e a intensificação da competitividade no setor.

A atração de novos clientes por meio de serviços digitais aprimorados é um objetivo central desses investimentos. As gerações Y e Z, nascidas a partir de 1980, são as que mais valorizam o acesso digital a serviços financeiros (Diniz, 2019). Projeções do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE, 2024) indicam que, em 2025, mais da metade da população adulta (acima de dezoito anos) pertencerá a essas gerações, reforçando a importância estratégica da digitalização para o futuro do setor.

Diante desse cenário de intensificação da concorrência e do avanço das tecnologias digitais no sistema financeiro, torna-se fundamental compreender como os bancos tradicionais brasileiros reagiram a essas transformações. O surgimento e a expansão das “fintechs”, juntamente com a aceleração da digitalização dos serviços financeiros, impuseram desafios significativos aos modelos operacionais tradicionais, demandando investimentos em tecnologia, revisão de processos e mudanças estratégicas. A lacuna reside na compreensão aprofundada de como essas instituições se reinventaram financeiramente e operacionalmente em resposta a este novo ambiente competitivo.

Nesse contexto, o presente trabalho teve como objetivo analisar a evolução do desempenho financeiro e da eficiência operacional de bancos tradicionais brasileiros, no período de 2019 a 2024, buscando identificar evidências de reinvenção estratégica e financeira diante do novo ambiente competitivo do setor bancário.

2. Material e Métodos

A pesquisa apresentada caracterizou-se como descritiva, com abordagem qualitativa e quantitativa, fundamentada na análise documental de informações financeiras públicas. O objetivo metodológico consistiu em examinar a evolução do desempenho financeiro, da rentabilidade e da eficiência operacional de bancos tradicionais brasileiros, frente ao avanço da digitalização e à intensificação da concorrência no setor financeiro, impulsionada pelo surgimento e consolidação das “fintechs”.

A amostra do estudo foi composta por três bancos tradicionais de grande porte: Itaú Unibanco S.A., Banco do Brasil S.A. e Banco Bradesco S.A. A seleção dessas instituições ocorreu em função de sua relevância no Sistema Financeiro Nacional, sua atuação em âmbito nacional e, principalmente, pela disponibilidade de demonstrações financeiras padronizadas e auditadas, o que garantiu maior consistência e comparabilidade dos dados analisados.

O período de análise compreendeu os anos de 2019 a 2024. Essa abrangência temporal permitiu observar o comportamento dos indicadores financeiros em diferentes contextos, incluindo o período pré-pandemia, a fase de aceleração da digitalização durante a pandemia de covid-19 e a etapa de consolidação das estratégias digitais adotadas pelas instituições financeiras.

As Demonstrações de Resultado e as informações de Patrimônio Líquido foram obtidas de relatórios publicados no site do Banco Central do Brasil (BCB, s.d.). Os dados foram acessados por meio do menu “Meu BC > Serviços > Encontre uma instituição”, na opção “Central de Demonstrações Financeiras do SFN”, selecionando o período Semestral/Anual entre os anos de 2019 e 2024.

Foram considerados os relatórios consolidados do Itaú Unibanco S.A., Banco do Brasil S.A. e Banco Bradesco S.A., identificados pela legenda “9010 DEMONSTRAÇÕES FINANCEIRAS INDIVIDUAIS/CONSOLIDADAS – PADRÃO COSIF”. A responsabilidade pela veracidade das informações contidas nos relatórios publicados é estritamente das instituições emissoras, conforme a regulamentação vigente.

Para assegurar a comparabilidade dos dados, foram realizados ajustes metodológicos. Os valores de resultados, originalmente expressos em milhares ou milhões de reais, foram convertidos para bilhões de reais. Adicionalmente, os dados referentes ao ano de 2019 foram extraídos dos relatórios de 2020, devido a um formato distinto apresentado nos documentos de 2019 para algumas contas.

As principais contas da Demonstração do Resultado foram organizadas de forma resumida. Contas como “Receitas de Prestação de Serviços e Tarifas Bancárias” e “Provisão para Devedores Duvidosos” exigiram padronização devido a diferentes nomenclaturas entre as instituições, conforme a estrutura de Assaf Neto (2014, 2020). A conta “Participações no Lucro” também foi consolidada para harmonizar as diferentes apresentações entre os bancos.

Os dados coletados foram organizados em planilhas eletrônicas. Para aprofundar a análise, foram calculados indicadores financeiros como Receita Total, Variação da Receita Total, Participação da Receita da Intermediação Financeira, Participação da Receita de Prestação de Serviços e Tarifas Bancárias, Índice de Eficiência (Instituto Assaf, s.d.), Variação do Lucro Líquido, Margem Líquida (Assaf Neto, 2020) e Retorno sobre o Patrimônio Líquido (Assaf Neto, 2017). Esses indicadores foram empregados para avaliar o desempenho, a rentabilidade e a eficiência operacional das instituições.

Reconheceu-se como limitação metodológica que diferenças estratégicas e contábeis entre as instituições poderiam gerar pequenas variações na composição das contas analisadas. Fatores macroeconômicos e regulatórios, como alterações na taxa básica de juros e a implementação de novos sistemas de pagamento (e.g., Pix, Open Finance), também poderiam ter influenciado os indicadores. Contudo, buscou-se adotar uma padronização para garantir a consistência analítica e o alinhamento com os objetivos da pesquisa.

3. Resultados e Discussão

A análise dos indicadores financeiros apurados para os três bancos tradicionais brasileiros – Banco do Brasil, Bradesco e Itaú Unibanco – no período de 2019 a 2024 revelou um cenário de adaptação e transformação diante da digitalização do Sistema Financeiro Nacional e dos impactos da pandemia de covid-19. Observou-se que todas as instituições enfrentaram desafios semelhantes, mas demonstraram capacidades distintas de resposta e resiliência. Os resultados detalhados a seguir permitem uma compreensão aprofundada das estratégias adotadas e seus reflexos no desempenho financeiro e na eficiência operacional de cada banco, alinhando-se ao objetivo de identificar evidências de reinvenção estratégica e financeira.

Inicialmente, a Receita Total dos bancos foi impactada pela pandemia em 2020, com quedas significativas, mas demonstrou recuperação nos anos subsequentes. A composição das receitas também sofreu alterações notáveis, com a Receita da Intermediação Financeira ganhando maior peso em detrimento das Receitas de Prestação de Serviços e Tarifas Bancárias. Essa mudança é um reflexo direto da crescente concorrência impulsionada pelas fintechs e pela implementação de sistemas de pagamento instantâneos, como o Pix, que alteraram a dinâmica de monetização do setor, conforme apontado por Santos e Cavalcanti (2020).

Banco do Brasil

A análise do Banco do Brasil entre 2019 e 2024 revelou transformações significativas em seu desempenho financeiro, influenciadas pelo cenário macroeconômico, pela pandemia de covid-19 e pela intensificação da concorrência no setor financeiro. Em 2020, a Receita Total da instituição atingiu R$ 151,0 bilhões, representando uma queda de 4,3% em comparação com os R$ 157,8 bilhões registrados em 2019. Essa retração inicial reflete o impacto adverso da crise sanitária global sobre a atividade econômica e, consequentemente, sobre o setor bancário.

Contudo, o Banco do Brasil demonstrou uma recuperação robusta nos anos seguintes. A Receita Total cresceu de forma expressiva, alcançando R$ 273,6 bilhões em 2022 e R$ 326,8 bilhões em 2024. Esse crescimento foi impulsionado, em grande parte, pelas Receitas da Intermediação Financeira, cuja participação na Receita Total aumentou de 81,5% em 2019 para 89,1% em 2024. Tal movimento pode ser atribuído ao ciclo de elevação das taxas de juros no Brasil a partir de 2021, que ampliou os spreads bancários e, por conseguinte, a rentabilidade das operações de crédito, conforme a estrutura de Assaf Neto (2020).

Em contrapartida, as Receitas de Prestação de Serviços e Tarifas Bancárias, embora tenham crescido em termos absolutos, viram sua participação relativa na Receita Total diminuir de 18,5% em 2019 para 10,9% em 2024. Essa tendência é consistente com a pressão competitiva exercida pelas fintechs e bancos digitais, que frequentemente oferecem serviços com tarifas reduzidas ou isentas, forçando os bancos tradicionais a reavaliar suas estratégias de precificação e a buscar novas fontes de receita para compensar essa perda de participação.

O Lucro Líquido do Banco do Brasil também refletiu os desafios e a recuperação do período. Em 2020, houve uma queda de 30,1% em relação ao ano anterior, passando de R$ 18,2 bilhões para R$ 12,7 bilhões. Essa redução foi primariamente associada ao aumento das Provisões para Devedores Duvidosos, que subiram de R$ 22,5 bilhões em 2019 para R$ 26,1 bilhões em 2020, uma medida prudencial diante da incerteza econômica e do risco de inadimplência. A partir de 2021, o Lucro Líquido recuperou-se consistentemente, atingindo R$ 31,0 bilhões em 2022 e R$ 35,4 bilhões em 2024.

A recuperação do Lucro Líquido foi acompanhada por uma melhora no Retorno sobre o Patrimônio Líquido (RSPL), que passou de 10,0% em 2020 para cerca de 19% entre 2022 e 2024. Esse indicador, que mede o retorno obtido pelo acionista para cada real de recurso próprio investido (Assaf Neto, 2017), demonstra a capacidade do Banco do Brasil de gerar valor e manter sua rentabilidade em um ambiente competitivo e em constante mudança. A Margem Líquida, que caiu para 8,4% em 2020, também se recuperou, estabilizando-se em torno de 11% nos anos seguintes, indicando uma gestão eficaz de custos e despesas.

Um dos aspectos mais notáveis do desempenho do Banco do Brasil foi a evolução da eficiência operacional. O Índice de Eficiência apresentou uma melhora significativa, diminuindo de 34,5% em 2019 para 18,8% em 2024. Essa redução indica uma maior capacidade do banco de gerar receitas com um crescimento proporcionalmente menor das Despesas Operacionais. Tal melhoria pode ser diretamente associada aos processos de digitalização e otimização operacional intensificados no setor bancário, impulsionados pela concorrência com as fintechs, que exigem maior agilidade e redução de custos para manter a competitividade.

Bradesco

A análise do desempenho do Bradesco entre 2019 e 2024 revelou um comportamento mais instável em comparação com o Banco do Brasil, refletindo os impactos da pandemia e as mudanças estruturais no setor financeiro. A Receita Total do Bradesco sofreu um impacto significativo em 2020, caindo de R$ 143,2 bilhões em 2019 para R$ 126,0 bilhões, uma retração de 12,0%. No entanto, a instituição demonstrou capacidade de recuperação, com a Receita Total atingindo R$ 232,1 bilhões em 2024, um crescimento de 62,1% em relação ao patamar de 2019.

A participação da Receita da Intermediação Financeira na Receita Total do Bradesco também apresentou uma queda inicial, passando de 81,2% em 2019 para 79,2% em 2020, refletindo as incertezas da crise sanitária. Nos anos subsequentes, essa receita mostrou crescimento, mas de forma menos consistente do que seus concorrentes, atingindo 87,2% em 2024. Por outro lado, a participação das Receitas de Prestação de Serviços e Tarifas Bancárias diminuiu de 18,8% em 2019 para 12,8% em 2024, uma tendência que se alinha à pressão competitiva das fintechs e bancos digitais, que oferecem serviços com tarifas mais baixas.

O Lucro Líquido do Bradesco foi severamente afetado no primeiro ano da pandemia, registrando uma queda de 26,7%, de R$ 22,6 bilhões em 2019 para R$ 16,5 bilhões em 2020. Essa redução foi principalmente atribuída ao aumento das Provisões para Devedores Duvidosos, que passaram de R$ 18,7 bilhões em 2019 para R$ 25,2 bilhões em 2020. Esse comportamento indica uma maior sensibilidade da carteira de crédito da instituição às oscilações macroeconômicas, com o ambiente de juros elevados e o aumento do endividamento geral impactando o risco de inadimplência.

Apesar de uma recuperação em 2021, quando o Lucro Líquido alcançou R$ 21,9 bilhões e o Retorno sobre o Patrimônio Líquido (RSPL) atingiu 14,8%, o desempenho do Bradesco voltou a deteriorar-se a partir de 2022. O Lucro Líquido registrou reduções sucessivas, chegando a R$ 15,1 bilhões em 2023, um valor inferior ao pré-pandemia. Essa deterioração foi influenciada pelo aumento das Despesas da Intermediação Financeira e das Provisões para Devedores Duvidosos, que cresceram 17,4% e 17,9% respectivamente, impactando diretamente os resultados do banco (BRADESCO, 2022, 2023).

Em termos de eficiência operacional, o Índice de Eficiência do Bradesco apresentou uma deterioração inicial, passando de 54,7% em 2019 para 58,5% em 2020. Contudo, houve uma melhora acentuada a partir de 2021, atingindo um patamar de cerca de 35% entre 2022 e 2024. Essa melhora reflete a superação das Despesas Operacionais, impulsionada pela digitalização e pela menor procura por canais físicos, conforme a Pesquisa Febraban de tecnologia bancária (FEBRABAN, 2023). A Margem Líquida do Bradesco também sofreu uma redução significativa, caindo de 15,8% em 2019 para 13,1% em 2020, e, após uma breve recuperação em 2021, voltou a cair para 6,7% em 2023, recuperando-se para 8,2% em 2024. Essa piora sugere pressão sobre os spreads bancários e aumento do custo das operações, fatores associados ao ambiente macroeconômico e à concorrência, como explica Gitman (2004).

Itaú

A análise dos resultados consolidados do Itaú Unibanco entre 2019 e 2024 demonstrou uma elevada capacidade de geração de resultados e adaptação a choques econômicos, como a pandemia e o aumento da concorrência. Em 2020, a Receita Total do Itaú registrou R$ 95,5 bilhões, uma queda de 14,3% em relação aos R$ 111,4 bilhões de 2019. No entanto, o banco apresentou uma recuperação notável, com a Receita Total atingindo R$ 240,4 bilhões em 2024, mais que o dobro do valor de 2019, evidenciando sua resiliência e capacidade de crescimento.

O crescimento da Receita Total do Itaú foi impulsionado, principalmente, pelas Receitas da Intermediação Financeira, cuja participação nas receitas totais evoluiu de 82,9% em 2019 para 94,0% em 2024. Esse movimento está diretamente relacionado ao crescimento das operações de crédito e ao ciclo de elevação das taxas de juros no Brasil a partir de 2021, que ampliou a rentabilidade das operações financeiras dos bancos. Essa dependência crescente da intermediação financeira é uma estratégia para compensar a redução de outras fontes de receita em um ambiente competitivo.

A Participação das Receitas de Prestação de Serviços e Tarifas Bancárias na Receita Total do Itaú apresentou uma redução gradual, passando de 17,1% em 2019 para 6,0% em 2024. Essa tendência reflete as transformações estruturais no setor bancário brasileiro, com o avanço das fintechs e bancos digitais que oferecem serviços com menor cobrança de tarifas, pressionando os bancos tradicionais a se adaptarem e a dependerem mais das receitas de intermediação financeira (BCB, 2023).

O Lucro Líquido do Itaú também sofreu um impacto significativo em 2020, registrando uma queda de 40,7%, de R$ 20,4 bilhões em 2019 para R$ 12,1 bilhões. Contudo, a partir de 2021, o banco demonstrou uma rápida recuperação, com o Lucro Líquido alcançando R$ 20,9 bilhões em 2021 e R$ 27,4 bilhões em 2022. Esse desempenho foi acompanhado por uma recuperação da rentabilidade, com o Retorno sobre o Patrimônio Líquido (RSPL) atingindo 21,2% em 2022 e mantendo-se acima de 16% em todos os anos após 2020, chegando a 16,3% em 2024. Esse nível de rentabilidade destaca a capacidade do Itaú de gerar resultados mesmo em cenários macroeconômicos desafiadores.

Em relação à eficiência operacional, o Índice de Eficiência do Itaú apresentou uma deterioração inicial, atingindo 34,3% em 2020, principalmente devido à forte contração das receitas do período. No entanto, a partir de 2021, o indicador demonstrou uma melhora consistente, passando para 18,5% em 2022 e 15,3% em 2024. Essa melhora é atribuída ao aumento na geração de receitas e à reestruturação tecnológica da instituição, que resultou em uma diluição das Despesas Operacionais, refletindo a menor procura por canais físicos e o aumento da utilização de canais digitais (FEBRABAN, 2023).

A Margem Líquida do Itaú, que mede a capacidade de transformar receita em lucro, também foi impactada em 2020, caindo para 12,7% em relação aos 18,3% de 2019. Essa queda foi principalmente devido à redução das receitas. Em 2021, a Margem Líquida recuperou-se para 18,2%, mas a partir de 2022, observou-se uma queda gradual, atingindo 11,3% em 2024. Essa redução nos anos finais, mesmo com a melhora do Índice de Eficiência, está relacionada ao aumento proporcional das Despesas da Intermediação Financeira em relação às receitas, indicando uma pressão contínua sobre as margens.

Comparação

Ao comparar o desempenho do Banco do Brasil, Bradesco e Itaú no período de 2019 a 2024, observou-se que as três instituições apresentaram comportamentos semelhantes em resposta aos impactos macroeconômicos e à transformação digital. Todas registraram quedas expressivas de lucro em 2020, diretamente atribuíveis à pandemia de covid-19, seguidas por períodos de recuperação. Essa resiliência demonstra a capacidade do setor bancário tradicional de se adaptar a crises, embora com ritmos e intensidades distintas entre os bancos.

Uma mudança estrutural comum identificada nas três instituições foi a redução gradual da Participação das Receitas de Prestação de Serviços e Tarifas Bancárias na Receita Total. Essa tendência é amplamente atribuída à implementação do Pix, um sistema de pagamentos instantâneos que alterou a dinâmica de receitas bancárias ao oferecer transferências gratuitas e imediatas, reduzindo a relevância de serviços tarifados como TED e DOC (Santos e Cavalcanti, 2020). Além disso, a crescente concorrência de bancos digitais e fintechs, que frequentemente isentam tarifas, intensificou essa pressão sobre as receitas de serviços.

Apesar das similaridades na composição das receitas, a capacidade de manter a rentabilidade divergiu significativamente entre os bancos a partir de 2022, refletindo diferentes perfis de risco em suas carteiras de crédito. O Itaú e o Banco do Brasil demonstraram maior resiliência, mantendo o Retorno sobre o Patrimônio Líquido em patamares elevados após 2020. Em contraste, o Bradesco enfrentou uma deterioração mais acentuada em sua rentabilidade, registrando o menor Retorno sobre o Patrimônio Líquido em 2023, impactado pelo aumento das Despesas da Intermediação Financeira e das Provisões para Devedores Duvidosos, o que indica uma maior sensibilidade ao endividamento geral.

Em relação ao Índice de Eficiência, as três empresas demonstraram avanços, mas em ritmos distintos. O Itaú se destacou como o mais eficiente, atingindo 15,3% em 2024, seguido pelo Banco do Brasil com 18,8%. O Bradesco, embora tenha operado com um índice mais alto, em torno de 35,1%, também mostrou melhora em relação aos anos anteriores. Esse progresso na eficiência é impulsionado pela crise sanitária, que acelerou a digitalização e a utilização de canais digitais em detrimento dos canais físicos, bem como pela atualização do mercado que demanda uma rápida digitalização em meio à concorrência com bancos digitais e fintechs (FEBRABAN, 2023; Diniz, 2021).

Em síntese, os resultados da pesquisa demonstram que a transformação digital consolidou-se como um fator determinante na estratégia dos bancos tradicionais brasileiros. Embora a pandemia tenha gerado impactos negativos iniciais, a capacidade de adaptação e os investimentos em tecnologia permitiram que essas instituições, em particular o Banco do Brasil e o Itaú, mantivessem níveis robustos de rentabilidade e eficiência operacional. A mudança na composição das receitas, com maior dependência da intermediação financeira e menor das tarifas, reflete uma reinvenção estratégica necessária para a competitividade no novo ambiente financeiro.

4. Conclusão

O presente estudo buscou analisar a evolução do desempenho financeiro e da eficiência operacional de bancos tradicionais brasileiros, no período de 2019 a 2024, diante do processo de transformação digital do setor. Verificou-se que as instituições analisadas, Banco do Brasil, Bradesco e Itaú Unibanco, enfrentaram impactos significativos da pandemia de covid-19 em 2020, com quedas expressivas de lucro, seguidas por um período de recuperação. Observou-se uma mudança estrutural na composição das receitas, com a redução da participação das Receitas de Prestação de Serviços e Tarifas Bancárias, impulsionada pela implementação do Pix e pela crescente concorrência das fintechs, levando a uma maior dependência das Receitas da Intermediação Financeira. Embora todos os bancos tenham demonstrado ganhos de eficiência operacional, o Itaú e o Banco do Brasil apresentaram maior resiliência na manutenção da rentabilidade em patamares elevados, enquanto o Bradesco enfrentou uma deterioração mais acentuada, refletindo diferentes perfis de risco em suas carteiras de crédito e maior sensibilidade ao endividamento. A digitalização consolidou-se, assim, como um elemento estratégico fundamental, contribuindo para a adaptação e a reinvenção dessas instituições no novo ambiente competitivo.

A principal contribuição deste trabalho reside na compreensão aprofundada das estratégias de adaptação e dos resultados financeiros e operacionais dos bancos tradicionais brasileiros frente à transformação digital, evidenciando a capacidade de resiliência e a necessidade de reinvenção estratégica do setor. Como limitação, destaca-se o foco exclusivo em três grandes bancos tradicionais e o recorte temporal de seis anos, além das variações inerentes às diferenças estratégicas e contábeis entre as instituições e a influência de fatores macroeconômicos e regulatórios. Para estudos futuros, sugere-se a inclusão de bancos digitais na análise comparativa de rentabilidade e a investigação dos impactos do Open Finance nas Receitas da Intermediação Financeira, a fim de englobar as mudanças mais recentes e estruturais do Sistema Financeiro Nacional.

Referências Bibliográficas

Almeida, A. E. S.; Jorge, M. A. 2021. Relação entre fintech, inclusão digital e maior bancarização no Brasil. In.: V Encontro Nacional de Economia Industrial e Inovação (ΕΝΕΙ), 2021, São Paulo, SP, Brasil. Anais… p. 679-698.

Assaf Neto, A. 2014. Finanças corporativas e valor. 7ed. Atlas, São Paulo, SP, Brasil.

Assaf Neto, A. 2017. Valuation: Métricas de valor & avaliação de empresas. 2ed. Atlas, São Paulo, SP, Brasil.

Assaf Neto, A. 2020. Estrutura e análise de balanços: Um enfoque econômico-financeiro. 12ed. Atlas, São Paulo, SP, Brasil.

Associação Brasileira de Fintechs [ABFintechs]; PricewaterhouseCoopers Brasil [PwC Brasil]. 2024. Pesquisa fintech deepdive 2024. Disponível em: https://www.pwc.com.br/pt/estudos/setores-atividades/financeiro/2024/Pesqusa_Fintech_Deep_Dive_2024.pdf. Acesso em 28 mar. 2025.

Banco Bradesco [BRADESCO]. 2022. Relatório integrado 2022. Disponível em: https://api.mziq.com/mzfilemanager/v2/d/80f2e993-0a30-421a-9470-a4d5c8ad5e9f/b411dff3-201d-68fa-29bb-42b49a250f19?origin=2. Acesso em: 20 mar. 2025.

Banco Bradesco [BRADESCO]. 2023. Relatório integrado 2023. Disponível em: https://api.mziq.com/mzfilemanager/v2/d/80f2e993-0a30-421a-9470-a4d5c8ad5e9f/f92b1cb5-a6fd-2f70-2312-db8c68c5eb18?origin=2. Acesso em: 20 mar. 2025.

Banco Central do Brasil [BCB]. 2023. Relatório de economia bancária. Disponível em: https://www.bcb.gov.br/content/publicacoes/relatorioeconomiabancaria/reb2023p.pdf. Acesso em: 25 mar. 2026.

Banco Central do Brasil [BCB]. [s.d.]. Encontre uma instituição regulada/supervisionada pelo BC. Disponível em: https://www.bcb.gov.br/meubc/encontreinstituicao. Acesso em: 05 jan. 2026.

Carvalho, C. E.; Pires, D. A.; Artioli, M.; Oliveira, G. C. 2017. Bitcoin, criptomoedas, blockchain: Desafios analíticos, reação dos bancos, implicações regulatórias. In.: I Fórum Liberdade Econômica, 2017, São Paulo, SP, Brasil. Anais… p. 546-568.

Diniz, B. 2019. O fenômeno fintech: Tudo sobre o movimento que está transformando o mercado financeiro no Brasil e no mundo. 1ed. Alta Books, Rio de Janeiro, RJ, Brasil.

Diniz, B. 2021. A nova lógica financeira: Como as soluções financeiras digitais estão impactando todos os mercados e o que fazer para sobreviver nesse cenário. Gente Autoridade, São Paulo, SP, Brasil.

Federação Brasileira de Bancos [FEBRABAN]. 2023. Pesquisa Febraban de tecnologia bancária. Volume 2. Disponível em: https://cmsarquivos.febraban.org.br/Arquivos/documentos/PDF/Pesquisa%20Febraban%20de%20Tecnologia%20Banc%C3%A1ria%202023%20-%20Volume%202.pdf. Acesso em: 14 mar. 2025.

Federação Brasileira de Bancos [FEBRABAN]. 2024. Pesquisa Febraban de tecnologia bancária. Volume 1. Disponível em: https://cmsarquivos.febraban.org.br/Arquivos/documentos/PDF/Pesquisa%20Febraban%20de%20Tecnologia%20Banc%C3%A1ria%202024.pdf. Acesso: em 15 mar. 2025.

Gitman, L. J. 2004. Princípios da administração financeira. 10ed. Pearson Addison Wesley, São Paulo, SP, Brasil.

Instituto Assaf. [s.d.]. Relatório de metodologia – Instituto Assaf – instituições financeiras. Disponível em: https://institutoassaf.com.br/relatorio-de-metodologia-instituto-assaf-instituicoes-financeiras. Acesso em: 23 fev. 2026.

Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística [IBGE]. 2024. Projeções da população. Disponível em: https://www.ibge.gov.br/estatisticas/sociais/populacao/9109-projecao-da-populacao.html. Acesso em: 17 mar. 2025.

Jorge, R. R.; Urich, L. G.; Junger, A. P.; Andrade, A. A.; Facó, J. F. B. 2018. O ecossistema de fintechs no Brasil. Revista de Casos e Consultoria 9(3): 931-942.

Machado, V. 2020. Colaboração e competição entre bancos e fintechs afetam o emprego nos bancos e a oferta de serviços bancários, p. 85-99. In: Conceição, J. J.; Noronha, С. Р. (ed.). A Era Digital e o Trabalho Bancário: O papel do Sistema Financeiro e Subsídios à Ação Sindical e às Políticas Públicas. Coopacesso, Santo André, SP, Brasil.

Marques, F. B. 2019. Bancos digitais x bancos tradicionais: Uma análise das implicações causadas pelos bancos digitais no mercado bancário brasileiro. Dissertação de Mestrado em Gestão Organizacional. Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, MG, Brasil.

Paula, L. F.; Marques, M. B. L. 2006. Reestruturação bancária mundial e seus impactos no setor bancário brasileiro, p. 201-230. In: Paula, L. F.; Ferreira, L. R.; Assis, M. P. (ed.). Perspectivas para a economia brasileira: Inserção internacional e políticas públicas. EdUERJ, Rio de Janeiro, RJ, Brasil.

Santos, E. L. dos; Cavalcanti, L. F. 2020. Payments 4.0: As forças que estão transformando o mercado brasileiro. Linotipo Digital, São Paulo, SP, Brasil.

Artigo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso da Especialização em Finanças e Controladoria do MBA USP/Esalq

Para saber mais sobre o curso, clique aqui e acesse a plataforma MBX Academy

Você também pode gostar

Compliance E Esg

11 de setembro de 2026

Inteligência Artificial na Gestão Contratual: Supervisão Humana, Riscos Jurídicos e Governança Algorítmica

O advento da inteligência artificial como tecnologia disruptiva reconfigurou processos econômicos, institucionais e jurídicos, conferindo centralidade à automação contratual na gestão de relações complexas. A automação contratual revelou-se um fenômeno juridicamente não neutro, com opacidade decisória, geração automatizada de cláusulas abusivas e dificuldades de atribuição de responsabilidade, deslocando a elaboração contratual para o domínio jurídico-normativo. O estudo analisou como a inteligência artificial na automação contratual intensificou a colisão entre eficiência tecnológica e segurança jurídica, e em que medida mecanismos de supervisão humana significativa e de governança algorítmica funcionaram como instrumentos de ponderação normativa para preservar princípios do direito contratual brasileiro. A pesquisa adotou abordagem qualitativa de estudo de casos múltiplos, com análise documental de quatro casos paradigmáticos: Moffatt v. Air Canada, United States v. RealPage, Deloitte/DEWR e INSS/TRF-4ª Região, representando os contextos consumerista, concorrencial, consultivo-contratual e administrativo. A análise identificou cinco padrões estruturais recorrentes – opacidade decisória, substituição da racionalidade normativa por inferências probabilísticas, accountability gap, assimetria informacional e incompreensão semântica – que emergiram de forma sistêmica. O desfecho fragmentado do caso RealPage reforçou a conclusão de que a jurisprudência sobre automação decisória permanece em formação. A governança algorítmica eficaz demonstrou exigir a integração de mecanismos de auditabilidade, responsabilização e supervisão humana, conforme as normas ISO 31000, COSO ERM e ISO 37301, como condição necessária à legitimidade dos sistemas automatizados de gestão contratual.

Palavras-chave: Contratos; Governança algorítmica; Inteligência artificial; Segurança jurídica; Supervisão humana.

Compliance E Esg

11 de setembro de 2026

Rituais de Verificação sob Pressão: Categorias de Ação ESG Relatadas por Grande Grupo Frigorífico Antes e Após Operação Deflagrada Pela Polícia Federal e Seus Desdobramentos, em Passado Recente

Relatórios de sustentabilidade são amplamente empregados como instrumentos de gestão da legitimidade corporativa, mas sua função como mecanismo de reorganização cognitiva em contextos de crise reputacional permaneceu subexplorada na literatura. O estudo analisou as transformações nas categorias de ação ESG reportadas pela Empresa JBS em seus relatórios anuais de sustentabilidade de 2015 a 2018, período que compreendeu dois anos anteriores e dois anos posteriores à Operação Carne Fraca e seus desdobramentos. O objetivo foi investigar como a organização alterou sua estrutura cognitiva após a crise reputacional, por meio de um de seus sistemas de reporte. Empregou-se um processo de catalogação sistemática de 1.088 práticas relatadas, classificadas por pilar ESG, tema material e categoria de ação. O referencial teórico mobilizou Mary Douglas (1986), Michael Power (1997), Meyer e Rowan (1977) e Edelman (2016) para interpretar os fenômenos observados. Os resultados evidenciaram um crescimento exigido em governança, que coexistiu com o colapso do pilar social, o desaparecimento de categorias substantivas e a substituição de ações voltadas a prêmios por ações que ressignificaram as relações da organização e seu posicionamento no mercado. Além disso, treinamentos de liderança migraram do tema de cultura para compliance, campanhas de comunicação cederam lugar a canais estruturais permanentes, e investidores tornaram-se a audiência de maior crescimento proporcional. Concluiu-se que a sofisticação do esforço de legitimação residiu não no que a empresa necessariamente fez, mas na consistência com que reorganizou quem ela diz ser e para quem, a partir das categorias de ação que relatou.

Palavras-chave: Crise reputacional; ESG; Pensamento institucional; Relatórios de sustentabilidade; Estratégia organizacional.

Gestão Escolar

11 de setembro de 2026

Liderança Escolar à Luz da Teoria U: um Diálogo com as Lideranças Transformacional e Servidora.

A integração de diferentes modelos de liderança mostrou-se um caminho relevante para instituições de ensino que buscaram inovar e alcançar excelência em suas práticas educacionais. Contudo, foram escassas as pesquisas empíricas que investigaram a aplicação da Teoria U na gestão escolar associada às abordagens Transformacional e Servidora, o que configurou uma lacuna na literatura. Este estudo buscou compreender como gestores educacionais perceberam e aplicaram princípios da Teoria U — escuta generativa, presencing e cocriação — em diálogo com as abordagens teóricas da Liderança Transformacional e da Liderança Servidora em suas práticas de gestão. A pesquisa, de natureza qualitativa e exploratória, foi realizada em uma instituição de ensino privada, localizada na cidade de São Paulo, que abrangeu desde a Educação Básica até a Pós-Graduação. Os dados foram coletados por meio de um roteiro de perguntas semiestruturadas, aplicado a sete gestores educacionais, e foram analisados com base na Análise de Conteúdo de Bardin. Os resultados evidenciaram aproximações entre as práticas observadas e os pressupostos teóricos dos modelos estudados, com a escuta destacando-se como a competência que melhor articulou as três abordagens no contexto investigado. Também foram identificadas algumas tensões entre os referenciais teóricos e o cotidiano da gestão. O estudo contribuiu para uma reflexão crítica sobre as possibilidades e os limites da integração desses diferentes modelos de liderança em ambientes escolares, ampliando o debate e oferecendo subsídios relevantes para o fortalecimento do campo da gestão educacional.

Palavras-chave: Análise de Conteúdo; Escuta Generativa; Estudo de Caso; Gestão Escolar; Liderança.

10 de setembro de 2026

Desempenho de Modelos de Machine Learning na Seleção de Ações da Bolsa de Valores Brasileira

O mercado acionário brasileiro, caracterizado por elevada volatilidade e restrições de liquidez, impõe desafios à aplicação de modelos de aprendizado de máquina na previsão de retornos e na construção de estratégias de investimento. O estudo comparou o desempenho preditivo e econômico de modelos de aprendizado de máquina e métodos estatísticos tradicionais na estimação de retornos futuros e na formação de carteiras baseadas em ranking de ativos. Utilizaram-se dados históricos de ações da B3, com variáveis técnicas e financeiras derivadas de preços e volume. Avaliaram-se modelos lineares (Regressão Linear, Ridge, LASSO, Elastic Net), de ensemble (Random Forest, XGBoost, LightGBM) e uma rede neural (Multilayer Perceptron). A avaliação preditiva ocorreu por métricas de erro em conjunto de teste, e a econômica por backtest de estratégias long-only, com custos operacionais baseados no turnover para análise de retornos brutos e líquidos. Os resultados revelaram baixa capacidade preditiva em todos os modelos, com R² negativos e erros elevados. Embora diferenças marginais nas previsões tenham gerado variações no desempenho econômico, estas foram de baixa magnitude e instáveis. O modelo LightGBM obteve o melhor desempenho econômico, mas com ganhos limitados em relação ao benchmark após a inclusão de custos operacionais. Não se observou evidência consistente de geração de retorno ajustado ao risco superior.

Palavras-chave: aprendizado de máquina; backtest; mercado acionário; previsão de retornos; seleção de ativos.

10 de setembro de 2026

Precificação Hedônica de Imóveis na Grande Florianópolis: Uso e Comparação de Modelos de “Machine Learning”

O mercado imobiliário da Grande Florianópolis tem experimentado valorização acelerada, impulsionada pelo crescimento populacional e pela demanda turística e de investimento. Este estudo analisou os determinantes do valor de imóveis residenciais e comparou o desempenho preditivo de modelos de aprendizado de máquina, especificamente Random Forest e Gradient Boosting (XGBoost), com uma regressão por Mínimos Quadrados Ordinários (MQO). Os dados foram coletados via web scraping de dois portais imobiliários em março de 2026, abrangendo os municípios de Florianópolis, São José, Palhoça e Biguaçu, resultando em 8.056 observações válidas após limpeza. Avaliou-se o desempenho dos modelos por meio das métricas R², RMSE e MAPE. O XGBoost apresentou o melhor desempenho preditivo geral (R² = 0,742, RMSE = R$ 927.113), enquanto o Random Forest obteve o menor erro relativo (MAPE = 25,69%). Os principais determinantes do preço identificados foram a área construída, a região de localização e o número de banheiros. Uma análise complementar por segmento de mercado revelou que o MQO dependeu dos valores extremos para sustentar seu ajuste, enquanto os modelos ensemble mantiveram desempenho estável. Concluiu-se que os métodos de aprendizado de máquina são mais robustos para precificação hedônica em mercados imobiliários heterogêneos, especialmente na presença de imóveis atípicos.

Palavras-chave: Ensemble; Imobiliário; Regressão; Residencial; Web Scraping.

Neurociência E Aprendizagem Na Educação

10 de setembro de 2026

A Produção de Memes como Estratégia de Formação Literária e Multiletramentos no Ensino Fundamental Ii

A leitura de obras literárias clássicas apresenta desafios no contexto escolar contemporâneo, devido ao distanciamento entre a linguagem dos textos e o repertório dos estudantes. Investigou-se como a utilização de memes contribuiu para a construção de sentidos na leitura da obra Senhora, de José de Alencar, no Ensino Fundamental II. A pesquisa adotou uma abordagem qualitativa, com caráter de pesquisa participante, e foi desenvolvida com duas turmas de 9º ano de uma escola privada em Volta Redonda, Rio de Janeiro. Os dados foram coletados por meio de questionários e das produções dos estudantes, e analisados à luz da análise de conteúdo. Os resultados indicaram que a utilização de memes favoreceu a aproximação dos alunos com o texto literário, reduziu a resistência inicial e ampliou o engajamento com a leitura. Observou-se, também, o avanço progressivo na compreensão da narrativa, evidenciado pela capacidade de interpretar fatos, analisar personagens, identificar relações implícitas e elaborar posicionamentos críticos. As produções revelaram a articulação entre o conteúdo da obra e o repertório sociocultural dos estudantes, indicando a construção de aprendizagens com significado. Concluiu-se que a integração entre literatura e cultura digital potencializou a mediação pedagógica, contribuindo para a formação de leitores mais ativos e interpretativamente autônomos.

Palavras-chave: aprendizagem significativa; cultura digital; leitura literária; multiletramentos; neurociência.

Gestão Tributária

10 de setembro de 2026

Definição de Insumos para Fins de Aproveitamento de Créditos de Pis e Cofins

O estudo analisou a interpretação e a aplicação da definição de insumos para fins de creditamento do Programa de Integração Social (PIS) e da Contribuição para o Financiamento da Seguridade Social (COFINS) no regime não cumulativo, à luz do entendimento firmado pelo Superior Tribunal de Justiça (STJ) no julgamento do Recurso Especial n.º 1.221.170 (Tema 779). Objetivou-se examinar os limites jurídicos da utilização desses créditos, considerando os critérios de essencialidade ou relevância estabelecidos pela jurisprudência do STJ. Realizou-se pesquisa documental e jurisprudencial, com análise de acórdãos representativos do Conselho Administrativo de Recursos Fiscais (CARF) e do STJ, abrangendo períodos anteriores e posteriores ao Tema 779. Complementarmente, conduziu-se pesquisa bibliográfica e estudos de dois casos concretos do CARF, com abordagem qualitativa, para verificar a aplicação prática dos critérios. Constatou-se que o STJ afastou a aplicação automática da definição de insumo do IPI, consolidando os critérios de essencialidade e relevância. Entretanto, a análise dos julgados do CARF evidenciou que, embora houvesse reconhecimento formal do precedente do STJ, sua incidência foi modulada conforme a natureza da atividade empresarial, mostrando-se mais restritiva para empresas de revenda. Os casos concretos ilustraram que creditamentos de fretes foram tratados de forma distinta, dependendo da vinculação do gasto à produção ou à revenda. Concluiu-se que a definição de insumos permanece um ponto sensível do sistema tributário, e a correta utilização dos créditos demanda análise casuística rigorosa, pautada na observância dos precedentes judiciais e dos limites normativos vigentes, para evitar glosas e penalidades.

Palavras-chave: COFINS; Creditamento; Insumos; PIS.

Gestão Tributária

10 de setembro de 2026

Fiscalização Delegada do ITR: Desestímulo aos Convênios, Reflexos na Arrecadação e Desinteresse Processual da União

O Imposto Territorial Rural (ITR), de competência da União, pode ter sua fiscalização e cobrança delegadas aos Municípios e ao Distrito Federal. Este trabalho examinou a adesão municipal a esses convênios e o impacto na arrecadação, analisou se os entraves processuais para os Municípios remeterem demandas aos órgãos federais desestimulavam a celebração de acordos, e avaliou o interesse processual da União em litígios de ITR sob delegação, à luz da Teoria Eclética da Ação, bem como a efetividade da diretriz constitucional de desestímulo a propriedades improdutivas. A pesquisa utilizou um estudo de caso, com base em dados e relatórios oficiais da Receita Federal do Brasil e referencial doutrinário jurídico. Os resultados indicaram baixa adesão municipal aos convênios, com quase 75% dos municípios sem acordo. A arrecadação do ITR, mesmo integralmente repassada, não justificou os investimentos municipais, e a manutenção da atuação processual pela União desestimulou a continuidade dos ajustes. Verificou-se que a União carecia de interesse processual nessas demandas, dada a ínfima representatividade do ITR na arrecadação federal e a ausência de proveito econômico-financeiro, o que impediu o cumprimento efetivo da diretriz constitucional de desestímulo à improdutividade rural. Concluiu-se que são necessárias modificações legislativas para que o ITR alcance seus objetivos de arrecadação e função social.

Palavras-chave: Arrecadação; Eficiência; Fiscalização; ITR; Municípios.

10 de setembro de 2026

Governança de Dados e Risco Financeiro no Setor Florestal: Evidências Empíricas em Perspectiva Brasil-Finlândia

A fragmentação informacional no setor florestal brasileiro constituiu o ponto de partida desta pesquisa, que investigou como a governança de dados impactou a capacidade analítica, o risco financeiro e a competitividade da gestão florestal, por meio de um estudo comparativo entre Brasil e Finlândia. Submeteram-se 332 documentos, incluindo 307 informativos CEPEA/Esalq/USP (2001–2025) e 25 relatórios setoriais (Bracelpa, ABRAF, Ibá, 2003–2025), a um pipeline de extração automatizado baseado em OCR, mineração de texto e expressões regulares, obtendo-se 13.059 registros estruturados. Realizou-se análise de sensibilidade do Valor Presente Líquido (VPL) e análise de sentimento léxica. Apenas 12,1% dos registros de custo continham Custo Operacional Efetivo preenchido, e nenhum apresentou margem líquida calculável. A incerteza nos dados de entrada oscilou o VPL de um projeto florestal em mais de R$ 20.000/ha, evidenciando a distorção da decisão orientada por dados quando a sofisticação algorítmica não substituiu a qualidade dos dados de origem. A análise de sentimento léxica confirmou a transição dos relatórios setoriais brasileiros de formato estatístico para promocional. Em contraste, o modelo finlandês demonstrou a viabilidade de uma governança integrada, com o inventário florestal consolidado como pilar de inteligência industrial. Os resultados indicaram que o fortalecimento da governança de dados constituiu pré-requisito para a transição do setor para um sistema de planejamento sustentado por evidências.

Palavras-chave: competitividade; fragmentação informacional; inteligência artificial; soberania digital; tomada de decisão.

Inscreva-se em nossa newsletter!

Receba conteúdos e fique sempre atualizado sobre as novidades em gestão, liderança e carreira com a Revista E&S.

Ao preencher o formulário você está ciente de que podemos enviar comunicações e conteúdos da Revista E&S. Confira nossa Política de Privacidade