Panorama do Mercado de Core Banking no Brasil

O mercado de Core Banking no Brasil tem passado por uma evolução significativa, marcada por diversas gerações tecnológicas que transformaram a infraestrutura bancária do país. Desde os sistemas mainframe centralizados até as soluções nativas em nuvem e de código aberto, cada fase trouxe avanços e desafios distintos.

Histórico do Core Banking no Brasil

O mercado de Core Banking no Brasil evoluiu significativamente ao longo das últimas décadas, impulsionado pela modernização do sistema financeiro, o avanço da tecnologia e a necessidade de inovação para atender a um público cada vez mais digital.

Décadas de 1960-1980: Os Primeiros Sistemas Bancários

Nos anos 1960, os bancos brasileiros começaram a adotar sistemas centralizados rudimentares para processar transações bancárias. Inicialmente, esses sistemas eram baseados em mainframes e funcionavam apenas em horários restritos, geralmente no expediente bancário.

Na década de 1980, com a estabilização da economia e o aumento da complexidade das operações bancárias, os bancos passaram a investir em automação bancária. O Banco do Brasil, por exemplo, foi um dos pioneiros na informatização de suas agências.

Anos 1990: Expansão e Internet Banking

Com a privatização e reestruturação do setor financeiro nos anos 1990, houve um salto na informatização bancária. Os grandes bancos investiram em tecnologia para processar operações em tempo real, e o conceito de Core Banking começou a ganhar força no Brasil.

No final da década surgiu Internet Banking, permitindo que os clientes realizassem operações financeiras sem precisar ir às agências. Isso demandou uma modernização das infraestruturas bancárias para suportar esse novo modelo.

Anos 2000-2010: Digitalização e Consolidação

Com o avanço da tecnologia, os sistemas de Core Banking evoluíram para arquiteturas mais flexíveis e integradas. O lançamento do SPB (Sistema de Pagamentos Brasileiro) em 2002 foi um marco, pois permitiu a liquidação de transações em tempo real, acelerando a necessidade de modernização dos sistemas bancários.

Anos 2010-2020: Fintechs e Open Finance

A chegada das fintechs mudou o cenário do Core Banking no Brasil. Empresas como PicPay, Nubank e C6 Bank surgiram com modelos 100% digitais, desafiando os bancos tradicionais e acelerando a adoção de arquiteturas baseadas em nuvem e APIs abertas.

O Open Finance, regulamentado pelo Banco Central em 2021, impulsionou ainda mais a modernização dos sistemas bancários, exigindo maior integração e interoperabilidade entre as instituições.

2020 em diante: Cloud e Banking-as-a-Service (BaaS)

O mercado brasileiro de Core Banking segue em rápida evolução, com a adoção de soluções baseadas em computação em nuvem e plataformas de Banking-as-a-Service (BaaS).

As Gerações do Core Banking

O Core Banking pode ser classificado em cinco gerações:

Primeira Geração: Sistemas Mainframe Centralizados

Na década de 1980, os bancos brasileiros adotaram sistemas mainframe centralizados, desenvolvidos em linguagens como COBOL e Assembler. Esses sistemas eram monolíticos, com módulos de negócios interdependentes, oferecendo centralização, velocidade e confiabilidade. No entanto, apresentavam rigidez, altos custos e complexidade na manutenção.

Segunda Geração: Arquitetura Cliente-Servidor

No final dos anos 1980 e início dos anos 1990, a arquitetura cliente-servidor emergiu, proporcionando interfaces mais amigáveis e interações dinâmicas entre clientes e servidores. Apesar da melhoria na usabilidade, a escalabilidade permanecia limitada, e a dependência de infraestrutura local impunha restrições de custo e flexibilidade. 

Terceira Geração: Arquitetura Orientada a Serviços (SOA)

Com a chegada da SOA, os bancos puderam integrar sistemas por meio de serviços reutilizáveis, melhorando a conectividade. Entretanto, desafios relacionados à escalabilidade, governança e complexidade operacional ainda persistem.

Quarta Geração: Computação em Nuvem, Microsserviços e APIs Abertas

A adoção de computação em nuvem, microsserviços e APIs abertas trouxe maior modularidade e inovação acelerada. Modelos como Banking-as-a-Service (BaaS) ganharam destaque, embora questões como segurança e interoperabilidade entre diferentes provedores continuassem sendo pontos de atenção.

Quinta Geração: Arquiteturas Nativas em Nuvem e Tecnologias Emergentes

Atualmente, o mercado caminha para a maturidade das arquiteturas nativas em nuvem, com ênfase em modularização, código aberto, inteligência artificial (IA) e blockchain. Essas tecnologias impulsionam a automação, segurança, escalabilidade e eficiência. Modelos de negócios baseados em padrões abertos e finanças distribuídas, como Open Finance e Moedas Digitais de Banco Central (CBDCs), permitem que instituições financeiras operem como ecossistemas interconectados, promovendo inovação contínua e experiências hiperpersonalizadas para clientes e parceiros.

Projeções de crescimento

As projeções de crescimento para o mercado bancário de varejo no Brasil até 2030 são promissoras. De acordo com a Mordor Intelligence, o tamanho desse mercado está estimado em US$ 156,88 bilhões em 2025 e deve alcançar US$ 260,81 bilhões até 2030, registrando um CAGR (Taxa de Crescimento Anual Composta) de 10,7% durante o período de 2025 a 2030.

Além disso, o setor de software de Core Banking no Brasil também apresenta perspectivas positivas. De acordo com dados da Grand View Research, o tamanho desde mercado em 2023 foi de US$ 413,2 milhões de dólares e, em 2030, deve chegar em US$ 875,3 milhões, com crescimento anual de 11,3% de 2024 até 2030.

Principais Tendências

O setor de Core Banking no Brasil está sendo moldado por diversas tendências tecnológicas e regulatórias, conforme você pode conferir abaixo:

Cloud Native + Open Source

Arquiteturas Cloud Native oferecem escalabilidade e flexibilidade para que fintechs lancem novos serviços com agilidade, integrem-se de maneira simples e entreguem experiências customer centric. Não menos importante, o uso responsável e eficiente de recursos em nuvem proporciona maior controle financeiro.

Open Source acelera a inovação, reduz custos e ainda promove segurança e transparência, graças à colaboração de comunidades globais. Tanto o Pix quanto o Drex não se beneficiam apenas da expertise de grandes players como The Linux Foundation e Red Hat, mas também de uma comunidade ativa e colaborativa que evolui essas plataformas constantemente.

Com a Guardia, por exemplo, é possível desenvolver uma plataforma core banking Cloud Native e Open Source projetada para fintechs, neobanks e startups que buscam soluções modulares e escaláveis para transformar e otimizar suas operações financeiras.

A combinação de Cloud Native e Open Source entrega uma maior capacidade evolutiva ao setor financeiro e, como clientes, podemos nos beneficiar de diversas maneiras, entre elas:

•  Redução de custos operacionais, refletindo em serviços mais eficientes.

• Agilidade para responder a mudanças regulatórias e econômicas, adaptando-se rapidamente às novas demandas do mercado.

• Maior segurança e confiabilidade, promovendo um ecossistema financeiro mais robusto.

• Melhoria contínua na experiência do cliente, com soluções personalizadas e centradas nas nossas necessidades.

  
  

Open Finance

A implementação do Open Finance no Brasil visa ampliar a interoperabilidade entre instituições financeiras, permitindo que clientes gerenciem suas finanças de forma centralizada e personalizada. A interoperabilidade entre instituições financeiras possibilita benefícios como: gestão centralizada por meio de wallets, pagamentos automatizados, agilidade na reconciliação financeira e histórico de clientes mais acessível.

Inteligência Artificial (IA)

A IA está transformando o Core Banking ao introduzir soluções como detecção de anomalias, sistemas autônomos de reparo e análises preditivas. Essas aplicações aumentam a eficiência operacional e melhoram a experiência do cliente, permitindo respostas mais rápidas e precisas às suas necessidades. Confira alguns casos práticos:

• Anomaly Detection e Self-Healing Systems: Os bancos lidam com milhões de transações diárias, tornando essencial a identificação de atividades suspeitas em tempo real para evitar fraudes e lavagem de dinheiro. Desta forma, modelos de Machine Learning identificam padrões de comportamento de clientes ou detectam automaticamente falhas em aplicações ou servidores.

• Análises Preditivas: Os bancos precisam avaliar o risco de crédito de clientes rapidamente e com alta precisão, evitando inadimplência e maximizando a concessão de crédito. Desta forma, os Modelos de Machine Learning analisam dados históricos de clientes e padrões de comportamento financeiro. Assim, por exemplo, os algoritmos preditivos calculam a probabilidade de inadimplência antes da concessão do crédito.

• Modelos Estatísticos: Os bancos precisam ajustar taxas de juros e tarifas em tempo real com base em variáveis como risco, mercado e comportamento do cliente. Desta forma, modelos estatísticos analisam fatores como volatilidade do mercado, comportamento dos clientes e concorrência. Os algoritmos ajustam, então, as tarifas e taxas de juros dinamicamente para maximizar receitas.

  
  

Um case relevante de aplicação de IA em Core Banking é a Conta Jota. Trata-se de uma plataforma conversacional baseada em IA que automatiza as finanças de microempreendedores e microempresas. A plataforma foi criada usando os APIs da Meta (para interação via WhatsApp) em cima da infraestrutura da OpenAI.

Principais Players do Mercado

O mercado brasileiro de Core Banking é composto por diversos fornecedores, que podem ser categorizados da seguinte forma:

Core Banking Tradicionais

Os sistemas tradicionais de core banking são monolíticos e centralizados, desenvolvidos há décadas para gerenciar transações bancárias, contas, pagamentos e outros serviços essenciais. São exemplos de fornecedores: Temenos, Oracle, Topaz e FIS.

Modern Core Banking

São versões modernizadas dos sistemas legados, desenvolvidos para operar em ambientes híbridos (on-premise + cloud) e permitir maior flexibilidade para inovação.São exemplos: Matera, Sinqia e Mambu.

Neo Core Banking

O Neo Core Banking representa uma abordagem Cloud Native e totalmente baseada em APIs, eliminando a necessidade de sistemas legados e permitindo a construção de bancos 100% digitais. São exemplos: Guardia, Midaz, Formance, Modern Treasury.

Desafios e Oportunidades

O mercado de Core Banking no Brasil enfrenta diversos desafios, mas também apresenta oportunidades significativas:

Oportunidades

Já as oportunidades, são destaques:

Sinergia com (Banking as a Service) BaaS e Embedded Finance

A integração com serviços bancários e financeiros embutidos pode expandir o alcance e a oferta de produtos das instituições. 

É importante destacar que todo BaaS é um Core Banking, mas nem todo Core Banking é um BaaS. Ambos são soluções de Infraestrutura Bancária, mas com foco distintos, já que o foco do BaaS está em serviços bancários, enquanto o foco do Core Banking está em tecnologia.

Adoção de Tecnologias Emergentes

Implementar soluções baseadas em IA, blockchain e computação em nuvem pode melhorar a eficiência e a competitividade.

Composable Banking e FinOps

Sistemas baseados em Composable Banking e FinOps estão ganhando relevância, proporcionando maior flexibilidade, controle de custos e otimização de recursos financeiros. Soluções escaláveis e seguras para bancos e fintechs.

Padrões de Segurança

Oferecem escalabilidade e segurança, facilitando a integração com ecossistemas digitais e garantindo conformidade com padrões internacionais. Podemos destacar padrões como ISO 27001 (série de normas que estabelece requisitos para a segurança da informação de uma organização), SOC 1 e 2 (Service Organization Control), LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados), entre outros.

Desafios

Como desafios, podemos destacar:

Regulação e Conformidade

A constante evolução regulatória exige que as instituições financeiras mantenham-se atualizadas e adaptáveis para garantir conformidade.

Segurança Cibernética

Com o aumento das ameaças digitais, a proteção dos dados dos clientes tornou-se uma prioridade crítica.

Migração de Sistemas Legados

A transição de infraestruturas antigas para soluções modernas pode ser complexa e requer planejamento cuidadoso. A integração entre bancos tradicionais e novas tecnologias faz com que muitos bancos enfrentam dificuldades para conectar sistemas antigos a novas inovações.

De maneira geral, o mercado de Core Banking no Brasil está passando por uma profunda transformação. Essa evolução não apenas melhora a experiência do cliente, mas também reduz custos operacionais e permite maior inovação no setor. O futuro do Core Banking no Brasil será cada vez mais orientado por APIs (Integration First), inteligência artificial (Powered by AI e AI-based) e automação, garantindo um ecossistema financeiro mais acessível e competitivo.