A autorregulação no mercado de capitais utiliza IA para mapear padrões e prevenir prejuízos (Leandro Fonseca/Exame)
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Publicado em 17 de fevereiro de 2026 às 15h00.
Por Guilherme Benaderet*
A regulação do mercado de capitais voltou ao centro do debate público. Casos recentes reacenderam questionamentos sobre a eficácia das normas e da supervisão para coibir condutas inadequadas.
O debate é necessário, mas permanece incompleto se desconsiderar a autorregulação como uma camada complementar e indispensável para a integridade do mercado.
A experiência brasileira mostra que a autorregulação vai além da aplicação de penalidades. Seu valor está na atuação preventiva, ao antecipar riscos antes que se convertam em prejuízos ao investidor.
Esse modelo começou a se estruturar em 1998, com o primeiro código de boas práticas publicado pela Anbima, em um contexto em que o mercado buscava escala, transparência e credibilidade para atrair investidores locais e estrangeiros.
Hoje, a efetividade desse arranjo está diretamente associada ao uso de dados e tecnologia. A supervisão deixou de ser apenas reativa ou baseada em amostragens, passando a operar com modelos comportamentais.
Esses modelos mapeiam padrões atípicos de negociação, sistemas automatizados de monitoramento e inteligência artificial aplicada à análise de comunicações.
O objetivo é identificar sinais de alerta — como vendas inadequadas, promessas irregulares de rentabilidade ou conflitos não declarados — antes que os problemas se materializem.
Essa lógica amplia a capacidade de antecipação. Em episódios que ganharam visibilidade recentemente, instituições envolvidas já haviam sido alvo de medidas anteriores em atividades autorreguladas.
Isso indica eficiência na leitura de padrões de risco e na atuação preventiva sobre eles. Prevenir, no entanto, não elimina a necessidade de responsabilização.
No descumprimento das regras, entram em cena mecanismos sancionadores estruturados, com conselhos independentes e processos técnicos que asseguram imparcialidade.
As medidas são proporcionais à gravidade das infrações, variando de recomendações a multas e, em casos extremos, à exclusão do sistema.
Um aspecto relevante é que os recursos arrecadados não têm finalidade lucrativa, sendo integralmente direcionados à educação financeira.
A solidez do modelo também se reflete em um dado pouco explorado: a baixíssima judicialização das decisões da autorregulação ao longo de mais de duas décadas, o que reforça a consistência técnica e a legitimidade dos processos.
Avaliações internacionais atribuem parte da resiliência da indústria brasileira de fundos à combinação entre regulação estatal e autorregulação.
No plano local, a cooperação com o regulador evoluiu para modelos mais integrados, com compartilhamento de dados e racionalização de processos, reduzindo custos e evitando sobreposições.
Essa sinergia permite que a supervisão se concentre em riscos sistêmicos e temas estratégicos essenciais para o mercado de capitais.
Nenhum arcabouço regulatório elimina completamente falhas de conduta; sempre haverá tentativas de contornar regras. Por isso, estruturas sólidas são essenciais em momentos de tensão.
Não funcionam como promessa de risco zero, mas como instrumentos capazes de identificar padrões, conter danos e aplicar sanções consistentes, preservando a confiança no mercado.
A diferença entre um mercado que aprende com seus problemas e outro que apenas reage a eles está na prevenção. É nesse ponto que a autorregulação deixa de ser acessória e passa a ser estrutural.
*Guilherme Benaderet é superintendente de Supervisão de Mercados da Anbima.