Open Finance e Ofertas Personalizadas: Transformando Produto Financeiro
O Brasil chegou a 128 milhões de consentimentos ativos de Open Finance em dezembro de 2025, sendo o maior número do mundo, com 4,4 bilhões de chamadas de API por semana. Esse dado não é apenas uma estatística de adoção tecnológica. É a evidência de que o ecossistema de dados financeiros consentidos atingiu uma maturidade que transforma o que é possível fazer em termos de personalização de produtos financeiros.
Quando o Open Finance era incipiente, a personalização era uma promessa. Com 128 milhões de consentimentos ativos, ela é uma realidade operacional para as instituições que souberem usar esses dados com inteligência, escala e a governança necessária para garantir conformidade.
Nesse cenário, o desafio deixa de ser acesso e passa a ser inteligência. Sem uma plataforma para o setor financeiro como a Teros, capaz de transformar dados financeiros consentidos em ação, a personalização não se sustenta, especialmente quando falamos de decisões críticas como crédito e risco.
Da personalização de segmento à personalização de indivíduo
Durante décadas, a personalização no setor financeiro operou por segmentação: clientes eram agrupados por faixa de renda, score de crédito, perfil de consumo, e recebiam produtos desenhados para o segmento, não para o indivíduo. Esse modelo era o melhor possível com os dados disponíveis, mas tinha um limite claro: o produto oferecido ao cliente era o produto médio do segmento, não o produto ideal para aquele cliente específico.
O Open Finance governado muda esse limite. Quando uma instituição tem acesso, com o consentimento do cliente, ao seu histórico financeiro em múltiplas instituições — transações, compromissos, padrões de pagamento, produtos contratados — ela passa a ter uma visão do cliente que vai muito além do que qualquer score ou segmentação consegue capturar. Essa visão permite construir ofertas que refletem a situação financeira real do cliente no momento da oferta, não uma estimativa baseada em dados parciais.
A diferença entre personalização de segmento e personalização de indivíduo não é apenas de precisão, mas sim de relevância. Uma oferta de crédito calibrada ao perfil real do cliente, com taxa e condições que refletem seu comportamento financeiro atual, tem uma taxa de aceitação significativamente maior do que uma oferta genérica. E uma taxa de aceitação maior, combinada com um risco mais bem precificado, produz resultados melhores para a instituição.
O caso do seguro com base no uso real
Um dos exemplos mais ilustrativos de hiperpersonalização viabilizada pelo Open Finance é o seguro baseado no uso real, o modelo em que o prêmio do seguro é calculado com base no comportamento efetivo do segurado, não em estimativas estatísticas do perfil médio.
No seguro de automóvel tradicional, o prêmio é calculado com base em variáveis como idade do condutor, modelo do veículo, CEP de residência e histórico de sinistros. Esse modelo captura o risco médio do perfil, mas não o risco real do indivíduo. Um motorista que dirige pouco, em horários de baixo risco e em rotas conhecidas, paga o mesmo prêmio que um motorista com perfil estatístico semelhante, mas com comportamento de direção muito mais arriscado.
Com dados de Open Finance combinados com dados comportamentais, é possível construir um modelo de precificação que reflita o risco real de cada segurado e oferecer um prêmio que seja ao mesmo tempo mais justo para o cliente e mais preciso para a seguradora. O cliente que dirige menos e com mais cuidado paga menos. A seguradora precifica com mais precisão e reduz a sinistralidade da carteira.
Esse modelo de precificação baseada em risco com dados de uso real é o que a maturidade do Open Finance torna possível e é o tipo de inovação de produto que diferencia instituições que usam dados com inteligência das que ainda operam com tabelas estáticas.
Integração escalável com segurança
A hiperpersonalização com dados de Open Finance só é viável em escala quando a integração é feita de forma estruturada. Isso significa não apenas conectar APIs e consumir dados, significa orquestrar esses dados de forma que eles fluam corretamente para os modelos de pricing e decisão, com a qualidade necessária para produzir resultados confiáveis.
A orquestração de dados financeiros é o que transforma o potencial do Open Finance em capacidade operacional real. Sem orquestração, os dados chegam fragmentados, em formatos diferentes, com latências variáveis e o resultado é um processo de personalização que funciona em demos, mas que não escala para o volume real de operações.
A Teros facilita essa integração ao fornecer uma infraestrutura que conecta dados de Open Finance diretamente ao motor de decisão e ao módulo de pricing, com normalização automática, validação de qualidade e rastreabilidade de uso. O resultado é uma personalização que escala sem comprometer a segurança dos dados nem a conformidade com a LGPD.
O artigo Open Finance e Personalização: O Novo Motor do Crédito aprofunda como essa integração funciona no contexto do crédito.
Produto financeiro como experiência contínua
A hiperpersonalização viabilizada pelo Open Finance não é apenas sobre o momento da oferta, é sobre a capacidade de adaptar o produto ao longo do tempo, à medida que o perfil financeiro do cliente evolui. Um limite de crédito que aumenta automaticamente quando o comportamento de pagamento melhora. Uma taxa de juros que se ajusta quando o cliente consolida sua situação financeira. Um produto de investimento que se recalibra quando o perfil de risco do cliente muda.
Esse modelo de produto financeiro como experiência contínua (que se adapta ao cliente, não o contrário) é o que o Open Finance torna possível quando combinado com um motor de decisão e um módulo de pricing que operam em tempo real. É uma mudança fundamental na relação entre instituição e cliente: de transacional para relacional, de estática para dinâmica.
A plataforma da Teros foi desenhada para suportar essa evolução. Ela conecta os dados de Open Finance ao ciclo completo de decisão e pricing, permitindo que a personalização seja exercida não apenas no momento da aquisição, mas ao longo de toda a jornada financeira do cliente. Explore mais sobre como essa integração transforma produtos financeiros no blog da Teros.
Quer entender como aplicar esse modelo na sua instituição? Entre em contato com um especialista da Teros e descubra como evoluir sua estratégia com uma infraestrutura orientada a dados.
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