Por Thejaswi Gopal, Vice President, Client Engagement, Delivery and Governance (Smart Fees), Smartstream
A 16 de junho, na FIA IDX 2026, um painel de líderes de bolsas reuniu-se para trabalhar uma questão que os mercados financeiros europeus têm vindo a contornar há anos: como é que a Europa se mantém competitiva à medida que os mercados de derivados são remodelados pela consolidação, pela IA e pela mudança estrutural?
O painel foi excelente. A Baronesa Kay Swinburne moderou com autoridade, e os líderes da Eurex, Euronext London, LCH SA, ICE Futures Europe e BNP Paribas trouxeram uma franqueza genuína a uma conversa que facilmente poderia ter permanecido diplomática. Mas, estando na sala como alguém que trabalha diariamente com a infraestrutura operacional por detrás dos derivados europeus, fui reparando num fio condutor que ligava quase tudo o que disseram e que se manteve logo abaixo da superfície ao longo de toda a sessão: a infraestrutura de dados. Até que isso seja resolvido, o resto da agenda fica bloqueado.
A fragmentação tem uma camada operacional que raramente é nomeada
O enquadramento do painel sobre a fragmentação foi correto. As bolsas europeias de derivados operam sob regras diferentes em 27 jurisdições. Os instrumentos cotados em vários locais não são fungíveis. As incompatibilidades cambiais acrescentam custos. A liquidez dos mercados de capitais dos EUA é cerca de quatro vezes superior à da Europa, em parte porque as famílias detêm lá uma proporção muito maior da sua riqueza em títulos financeiros.
Mas o problema da fragmentação tem uma camada operacional que agrava o regulatório. Cada bolsa publica dados de referência, dados de negociação e instruções de compensação em formatos diferentes. Quando um banco se integra com vários locais europeus, tem de manter mapeamentos de dados separados para o esquema de cada bolsa. As estruturas de comissões das bolsas seguem o mesmo padrão: cada local tem a sua própria lógica de faturação, tabelas de tarifas e formatos de fatura. Conciliar comissões de bolsas numa operação de derivados multi-local é um processo manual, propenso a erros e que escala mal.
Isto não é um pequeno incómodo. É um multiplicador de custos que abranda todas as iniciativas subsequentes, incluindo a adoção de IA. Quando a CME e a CBOT se fundiram, os clientes pouparam significativamente com a eliminação de encaminhamento de ordens e ligações de dados duplicados. Esse benefício não veio de comissões mais baixas; veio de uma infraestrutura de dados unificada. A Europa está a prosseguir a harmonização regulatória sem ainda assumir o mesmo compromisso com a normalização dos dados, e as duas têm de avançar em conjunto.
A regulação baseada em princípios reduz os custos de conformidade
O painel fez um ponto que vale a pena reforçar: os EUA não dominam os mercados de derivados por terem uma regulação mais leve. Dominam pela consolidação. Uma regulação complexa, mas aplicada de forma consistente num único mercado, é mais barata de implementar do que 27 variações da mesma regra.
O exemplo que me ficou foi a regulação do mercado de energia. Os reguladores europeus escolheram uma abordagem baseada em princípios para o benchmark de gás ICE TTF, evitando uma intervenção prescritiva que poderia ter prejudicado a funcionalidade do mercado. É essa a direção que funciona. Não menos regras, mas regras mais claras que permitam às empresas encontrar o seu próprio caminho para a conformidade, em vez de construírem soluções em torno de interpretações nacionais específicas.
Do ponto de vista operacional, a clareza regulatória é mais barata do que o volume regulatório. Um único requisito, bem definido, entre jurisdições reduz os custos de conformidade que atualmente existem dentro de cada banco europeu que executa operações transfronteiriças de derivados e acrescenta diretamente aos custos operacionais de pós-negociação.
O verdadeiro pré-requisito para a IA está a ser ignorado
A discussão do painel sobre IA foi incisiva. A observação de que o julgamento é agora o recurso escasso, e não os dados, está exatamente certa. As empresas que estão a obter valor real da IA são as que a usam para detetar sinais fracos cedo: fricção operacional a acumular-se, liquidez a deslocar-se, correlações a mudar de formas que demorariam demasiado tempo a ser notadas por humanos.
O que não foi dito é o que torna isso possível. A IA construída sobre dados incompletos ou estruturados de forma inconsistente não deteta sinais fracos. Encontra as mesmas falhas que uma folha de cálculo encontraria, a custo empresarial. A verdadeira restrição não é a qualidade do modelo. É que todo o ciclo de vida da negociação foi concebido com humanos a corrigirem problemas de dados a jusante. As operações recebem dados incompletos e corrigem-nos manualmente. A IA assenta por cima disso, e o resultado reflete a entrada.
Há também uma mudança em curso na disciplina de custos que o painel abordou brevemente: a IA on-premises está a revelar-se significativamente mais barata do que o consumo de tokens na cloud à escala. As empresas que avançaram rapidamente em 2025 estão agora a consolidar-se em direção a modelos concebidos para fins específicos, para use cases específicos, porque a economia da IA generalista na cloud à escala não está a funcionar. As empresas que obterão valor real das suas operações de derivados são as que tratam a qualidade dos dados como o pré-requisito, e não como uma reflexão tardia.
A eficiência de colateral é a alavanca de capital subutilizada
Uma das observações mais práticas do painel prendeu-se com as restrições de capital. Os bancos dos EUA estão a comprometer capital significativo em dívida fixa europeia. A oportunidade para os participantes europeus não é encontrar mais capital; é aliviar a pressão no balanço através de melhor mobilidade de colateral e otimização de margens.
A mobilização de colateral em tempo real, o netting entre CCPs e a otimização de haircuts reduzem o consumo de capital sem esperar por alívio regulatório. A IA tem aqui um papel específico: identificar padrões subótimos de alocação de colateral e sinalizar oportunidades de compensação ou redução de margem. Mas exige dados limpos e transparentes sobre onde está cada colateral, quais são os haircuts e que posições precisam de cobertura. Mais uma vez, a camada de dados é o facilitador. Não há atalhos.
Onde a gestão de comissões se enquadra no panorama geral
O fio condutor em todos os temas abordados pelo painel é que as empresas com dados limpos, normalizados e bem governados avançarão mais depressa em tudo: adoção de IA, otimização de colateral, alargamento do horário de negociação, suporte a novos produtos. As empresas que ainda gerem dados fragmentados entre locais continuarão a pagar o imposto operacional.
Em lado nenhum esse imposto é mais visível do que na gestão de comissões de derivados. Operar em vários locais europeus significa lidar com uma estrutura de faturação diferente em cada um. As tabelas de tarifas mudam. As faturas chegam em formatos diferentes. Conciliar o que lhe foi cobrado com o que esperava pagar consome tempo, e os erros de faturação passam despercebidos durante mais tempo do que deveriam. À medida que a estrutura do mercado europeu evolui e as empresas negoceiam em mais locais, essa complexidade só aumenta.
Smart Fees é a solução de gestão de comissões da Smartstream, criada para automatizar a conciliação e a gestão de comissões de bolsas, brokers e contrapartes em operações complexas multi-local. Dá às empresas visibilidade e controlo para detetar erros de faturação, reduzir o esforço manual e acompanhar a evolução contínua das estruturas de comissões nos mercados europeus de derivados.
Trabalhamos com 70 dos 100 maiores bancos a nível mundial. O padrão é consistente: as operações que avançam mais depressa na inovação são as que já resolveram o problema de disciplina de dados subjacente.
Se gostaria de discutir como a Smartstream pode apoiar as suas operações de gestão de comissões e despesas, entre em contacto.
