O Banco Central do Brasil deu mais um passo para fortalecer a gestão de risco de crédito das instituições financeiras. A partir de janeiro de 2025, entrou em vigor uma reformulação significativa nas normas contábeis do COSIF, alinhando o Brasil às práticas internacionais da IFRS 9.
A principal mudança envolve o provisionamento de instrumentos financeiros, substituindo o modelo anterior baseado nos dias de atraso de pagamento pela abordagem de Perda Esperada (PE). Esse novo método exige um provisionamento inicial mais alinhado ao risco real das operações de crédito, o que pode impactar diretamente o planejamento financeiro das instituições.
Mas o que essa mudança significa na prática? Como as instituições devem se adaptar? Vamos explorar os principais pontos dessa atualização regulatória.
🚨 O Que Mudou?
Até 2024, o provisionamento de crédito seguia a Resolução BACEN 2.682/99, que determinava as provisões com base nos dias de atraso dos pagamentos. Quanto mais tempo uma operação ficasse inadimplente, maior a exigência de provisão.
Agora, com a nova regra:
📌 O modelo de dias de atraso foi eliminado, dando lugar à metodologia de Perda Esperada (PE).
📌 O provisionamento deve ser realizado no momento inicial da operação, refletindo a probabilidade de default (inadimplência) do cliente.
📌 Instituições precisarão calcular a exposição ao risco de crédito de maneira mais analítica, utilizando modelos estatísticos e projeções de perda.
Essa mudança tem um impacto direto na precificação do crédito, gestão de risco e liquidez das instituições financeiras, tornando a governança mais rigorosa.
📈 Impacto para as Instituições Financeiras
A introdução da Perda Esperada (PE) pode trazer desafios financeiros e operacionais significativos:
✅ Aumento das provisões iniciais – O provisionamento será feito antes que o atraso ocorra, elevando os valores reservados para cobrir perdas.
✅ Impacto no planejamento financeiro – Instituições precisarão reavaliar suas estratégias de concessão de crédito para mitigar impactos no balanço.
✅ Maior necessidade de modelagem estatística – A metodologia exige o uso de modelos mais sofisticados para prever riscos de inadimplência.
Essa mudança é especialmente relevante para instituições do segmento S4, que precisarão adotar processos mais robustos para se adequar às novas exigências.
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