A RC18 é a Resolução Conjunta do Banco Central do Brasil e do Conselho Monetário Nacional (CMN) que estabelece diretrizes para a governança de dados, exigindo que as instituições financeiras garantam a qualidade, a integridade, a temporalidade e a rastreabilidade de todas as informações críticas.
A norma obriga a criação formal de uma política de qualidade das informações aprovada pelo Conselho de Administração e acompanhada por um Diretor Estatutário formalmente designado.
Entre as principais exigências da regulamentação, está a rastreabilidade total da origem do dado (Data Lineage), a definição de papéis de responsabilidade e a implementação de regras de validação. O regulador exige comprovar todo o caminho percorrido por uma informação, do sistema de origem ao relatório final.
A resolução elimina a aceitação de processos opacos de manipulação de planilhas locais durante a preparação de demonstrativos. Cada elemento de dado relacionado a capital, risco ou liquidez precisa ter dono identificado, histórico de modificações rastreável e métricas formais de monitoramento.
Cumprir essas diretrizes exige mapear detalhadamente o ecossistema de dados da instituição. É uma mudança que afeta diretamente a arquitetura de TI, as rotinas de compliance e a tomada de decisões executivas.
Ao longo desse texto você vai aprender a indentificar os principais desafios para a adequação à RC18, as etapas para estruturar uma política de qualidade das informações e entender como a tecnologia, especificamente o IBM watsonx.data intelligence, pode automatizar a governança de dados. Continue a leitura!
Quais são os principais desafios das instituições financeiras na adequação à RC18?
Os desafios das instituições financeiras na adequação à RC18 incluem a dispersão de dados em sistemas legados, a falta de visibilidade sobre a origem das informações, a ausência de responsáveis por ativo de dado e a dependência de processos manuais de catalogação e auditoria.
Empresas do setor financeiro cresceram acumulando plataformas isoladas ao longo dos anos. A descentralização gera custos na integração de sistemas e cria silos operacionais onde as mesmas informações possuem divergências de cadastro entre áreas distintas.
As dores mais frequentes identificadas pelos gestores na rotina de adequação envolvem:
- Incerteza sobre a linhagem dos dados: dificuldade para rastrear por quais transformações e sistemas um dado passou antes de chegar ao relatório final.
- Complexidade na interpretação dos requisitos: desafios para converter os artigos jurídicos da norma em regras técnicas de validação no banco de dados.
- Classificação e catalogação manual: alto volume de trabalho braçal gasto no preenchimento de dicionários de dados desatualizados.
- Falta de evidências para auditorias: ausência de dashboards automatizados para demonstrar a conformidade contínua perante os órgãos fiscalizadores.
Superar esses entraves exige interromper ações paliativas de emergência e adotar uma abordagem corporativa unificada de governança de dados.
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Quais são as etapas para estruturar uma Política de Qualidade das Informações eficaz?
Para estruturar uma política de qualidade das informações eficaz para a RC18, a instituição deve seguir 5 etapas fundamentais:
- Diagnóstico de maturidade: Mapear a situação atual e as lacunas frente à norma medidas nas 12 dimensões de qualidade exigidas pela autarquia, identificando riscos associados a acessos e à proteção das informações críticas.
- Desenho da estratégia: Estruturar o modelo de governança, a matriz de responsabilidades e a política formal a ser aprovada pelo Conselho de Administração, com diretrizes claras de classificação, controle de acesso e proteção de dados.
- Redesenho dos processos: Documentar processos ponta a ponta com normas, segregação de funções, trilhas de acesso e mapeamento da linhagem operacional (Data Lineage) para sustentação de evidências.
- Implementação e automação: Integrar sistemas e automatizar fluxos com regras de qualidade para checagem de inconsistências em tempo real, além de controles de identidade (IAM/PAM) e painéis de auditabilidade.
- Monitoramento e sustentação contínua: Acompanhar a qualidade dos dados, acessos, exceções e eventos em tempo real, garantindo evidências automatizadas e prontidão permanente para auditorias e fiscalizações do Banco Central.
A adoção de metodologias ágeis com apoio de consultoria para gestão empresarial garante que esses processos sejam incorporados sem travar as operações cotidiana.
Como a tecnologia e o IBM watsonx.data intelligence automatizam a governança de dados?
O IBM watsonx.data intelligence automatiza a governança de dados ao realizar a descoberta, classificação e catalogação automática dos ativos de informação, gerando a linhagem de dados (Data Lineage), o glossário de negócios e a aplicação de regras de qualidade sem a necessidade de intervenção manual massiva.
A plataforma utiliza inteligência artificial para varrer bases de dados complexas, identificando conexões e mapeando automaticamente o fluxo percorrido pela informação. Esse processo elimina o trabalho braçal de documentação e garante que a rastreabilidade exigida pela RC18 permaneça atualizada em tempo real.
A automação do catálogo de dados e a padronização das regras organizacionais trazem benefícios que vão além de responder ao regulador. A centralização de ativos qualificados conecta-se diretamente à estratégia de master data management para unificação de dados, fortalecendo a inteligência de negócios do banco.
O monitoramento contínuo emitido pela tecnologia aponta falhas de qualidade no momento em que ocorrem. Essa atuação preventiva impede que inconsistências cheguem aos reportes regulatórios, reduzindo drasticamente o risco de autuações.
Como a Jornada Selbetti acelera a conformidade e reduz riscos regulatórios?
A Jornada Selbetti de Adequação Regulatória para a RC 18 acelera a conformidade ao assumir contratualmente governança, tecnologia, controles de proteção e capacidade de execução sob um único cronograma e uma única responsabilidade. A oferta conecta a consultoria especializada em governança e processos da divisão de Business Consulting, a implementação tecnológica do IBM watsonx.data intelligence da divisão de Data & AI e as camadas de proteção de dados e identidade da divisão de Cybersecurity Solutions em um roadmap único e estruturado, sustentada por uma squad dedicada que garante os prazos regulatórios sem consumir a equipe permanente da instituição.
Essa oferta atua desde o diagnóstico de maturidade nas 12 dimensões e desenho das políticas aprovadas pelo Conselho de Administração até a automação do catálogo de dados, linhagem operacional (Data Lineage) e indicadores, além dos controles de segurança e acesso como IAM, PAM, DLP e criptografia de bases críticas. Essa sinergia elimina ruídos e disputas de escopo entre Compliance, Tecnologia e Segurança, encurtando o tempo de implementação para atender com folga ao prazo de 31 de dezembro de 2026.
O diferencial da Selbetti está na capacidade de transformar uma exigência de compliance em um programa permanente de Governança de Dados que gera valor comercial para áreas de Riscos, Auditoria, IA e inteligência financeira, entregando uma base governada e protegida pronta para acelerar a agenda de inteligência artificial da instituição.
Como parceira IBM Platinum (nível mais alto do programa IBM Partner Plus, restrito a apenas 9 empresas no Brasil), a Selbetti conta com capacidade técnica validada em grandes programas do setor financeiro, a exemplo da Poupex, com mais de 700 tratamentos de dados mapeados, 38 sistemas integrados e 2,4 milhões de arquivos varridos.
A atuação conjunta dessas frentes exemplifica como a Selbetti se consolida como one-stop tech, entregando consultoria e tecnologia em uma única parceria estratégica.
Com mais de 25 anos de experiência em projetos de dados e transformação digital, a Selbetti garante a maturidade necessária para adequar instituições financeiras aos padrões mais rigorosos do mercado com segurança jurídica e eficiência operacional.
Sua instituição financeira precisa adequar a governança de dados aos prazos da RC18 sem sobressaltos operacionais?
FAQ – Perguntas Frequentes
Quais são os pilares essenciais de uma Política de Qualidade das Informações para a RC18?
Os pilares essenciais envolvem a definição formal de papéis e responsabilidades (Data Owners e Stewards), a criação de um glossário de negócios padronizado, a implementação da rastreabilidade da origem do dado (Data Lineage), o monitoramento automático por regras de qualidade e a geração contínua de evidências para auditoria.
Como comprovar a rastreabilidade e a origem dos dados para os órgãos reguladores?
A comprovação da rastreabilidade é feita por meio do mapeamento de Data Lineage (linhagem de dados). Plataformas automatizadas documentam o fluxo percorrido pela informação, detalhando desde a captura no sistema de origem e as transformações processadas até a consolidação no relatório entregue ao regulador.
Qual é o papel da plataforma IBM watsonx.data intelligence na adequação regulatória?
A plataforma IBM watsonx.data intelligence atua na automação da governança de dados. Ela realiza a leitura automática dos bancos de dados, classifica ativos, aplica regras de validação de qualidade, documenta a linhagem e mantém dashboards atualizados de conformidade em tempo real.
