O primeiro caso de abuso de posição dominante relacionado a dados em um mercado de fintech diz respeito à conduta de um dos maiores bancos do Brasil, o Bradesco, que teve como efeito impedir o uso por seus clientes de um aplicativo de terceiros para gerenciamento financeiro, chamado 'Guiabolso '. O caso teve origem em uma ação movida em 2016 pelo Bradesco contra o Guiabolso (SÃO PAULO, 2016; BRANT, 2016). Na ação, o Bradesco pediu liminar determinando que o Guiabolso suspendesse a coleta de dados financeiros de seus clientes por diversos motivos: (i) risco de segurança, pelo fato de que o Bradesco não saberia diferenciar o compartilhamento de dados financeiros de seus clientes com o Guiabolso de ataques fraudulentos; (ii) aumento dos custos administrativos do Bradesco; (iii) quebra de sigilo bancário e quebra de contrato entre o cliente e o banco, pelo fato de o compartilhamento ter ocorrido via screen-scraping (ou seja, transferindo para o Guiabolso os dados de login do cliente) em ausência de uma autorização específica; (iv) falta de transparência no serviço prestado, uma vez que os clientes não são alertados de que os dados de login podem ser usados para operações não autorizadas; (v) concorrência desleal, devido à violação de direitos autorais sobre bancos de dados.

As solicitações do Bradesco tiveram efeito bumerangue: chamaram a atenção da Secretaria de Promoção da Produtividade e Defesa da Concorrência (SEPRAC), órgão do Ministério da Fazenda então responsável pela defesa da concorrência e pela promoção e análise de medidas que aumentem a produtividade da economia brasileira5 A SEPRAC interveio no caso como amicus curiae para requerer a improcedência dos pedidos do Bradesco, e acionou formalmente o CADE para que abrisse uma investigação sobre a conduta do Bradesco (BRASIL, 2018). A avaliação da SEPRAC sobre o caso foi de que o Bradesco havia se envolvido em sham litigation, no sentido de fazer alegações infundadas com o objetivo de restringir a concorrência, o que a SEPRAC passou a demonstrar em cada uma das alegações do Bradesco. Sua observação mais contundente dizia respeito à medida tomada pelo Bradesco para proteger seus clientes de um suposto risco de segurança envolvido na concessão de acesso aos dados do cliente ao Guiabolso. A SEPRAC considerou tal medida nem necessária nem adequada para evitar o risco de transações fraudulentas: quando a interface do internet banking do banco apresentava a opção de login no aplicativo Guiabolso, solicitava um número gerado aleatoriamente (token) que não podia ter sido fornecido anteriormente ao Guiabolso por seus clientes, impondo assim uma etapa extra que poderia dificultar o uso e a adoção generalizada do aplicativo. Isso era diferente da medida adotada por outros bancos de referência com o Guiabolso, que exigiam apenas a autenticação de dois fatores antes da realização de transações financeiras.

Seguindo o exemplo da SEPRAC, em setembro de 2018 o CADE abriu uma investigação. Em sua análise preliminar, a Superintendência Geral (SG) concluiu que a conduta do Bradesco, de exigir um token adicional para acessar determinadas áreas do internet banking dos clientes, prejudicou o crescimento do mercado não apenas para o Guiabolso e outras fintechs, mas também para novos potenciais entrantes (BRASIL, 2018b). Talvez a parte mais difícil e interessante da decisão, porém, diga respeito à avaliação do poder de mercado: afinal, uma conduta só pode ser considerada abusiva quando praticada por uma empresa dominante. Aqui, essa conclusão foi difícil de chegar na análise preliminar do SG porque, embora o Bradesco tenha preenchido a quota de participação de mercado utilizada pela lei para inferir a existência de domínio (25%) no mercado nacional de contas correntes, não o fez em relação aos depósitos, que seriam fontes de informação igualmente relevantes para o Guiabolso. O SG afirmou então que tal conclusão poderia, no entanto, ser alcançada observando que o mercado era caracterizado por barreiras elevadas, como a necessidade de atender a rígidos requisitos regulatórios, fazer investimentos maciços em marketing e tecnologia, criar uma ampla rede de distribuição e obter economias de escala e escopo – todos os quais podem ter efeitos ainda mais perniciosos sobre a capacidade dos concorrentes (como o Guiabolso) de desfrutar de externalidades transversais. Ele observou que isso leva ao mesmo resultado da posição assumida pela autoridade holandesa de concorrência em um relatório sobre fintechs em sistemas de pagamento (HOLANDA, 2017) onde se argumentou que os bancos detêm uma posição dominante no mercado de informação sobre as contas de pagamento dos seus clientes. A análise do SG também parece seguir o relatório holandês no que diz respeito à natureza da conduta em questão, apontando que os requisitos para abuso seriam satisfeitos quando uma empresa dominante tiver incentivo para se envolver em uma determinada conduta a fim de excluir um concorrente real ou potencial, particularmente em um mercado secundário onde um banco opera.

O caso foi encerrado em outubro de 2020 com a adoção de um Termo de Cessação de Conduta (TCC), por meio do qual o Bradesco se comprometeu a: (i) desenvolver interfaces de conexão que permitam ao Guiabolso solicitar e obter consentimento de seus usuários que são clientes do Bradesco, e acessar via comunicação criptografada previamente estabelecida ao sistema Bradesco de forma que permita a coleta de todos os dados dos usuários que derem seu consentimento; (ii) apresentar, em até 30 dias, relatório contendo a documentação técnica disponibilizada para a interconexão, as interações ocorridas com o Bradesco para fins de teste e a documentação que comprove a efetividade da interface de consentimento; (iii) o depósito de R$23.878.716,72 no fundo de defesa coletiva; e (iv) a desistência da ação movida pelo Bradesco e ainda pendente de julgamento.

Um segundo caso candidato à classificação como “abuso relacionado a dados” no setor financeiro diz respeito à conduta da principal plataforma online de entrega de alimentos no Brasil, o iFood, e sua conduta relacionada ao mercado de programas de vale-refeição. Os programas de vale-alimentação são programas de benefícios aos empregados, nos quais os empregadores fornecem aos seus funcionários vales para a compra de alimentos em uma rede de restaurantes parceiros de acordo com o Programa Nacional de Alimentação do Trabalhador (PAT)6. Para resgatar um vale, os funcionários devem fazer compras em um dos restaurantes parceiros, o que, por sua vez, exige que este abra uma conta com um fornecedor de vale-alimentação. O iFood é um desses provedores e tem a vantagem de prover esse serviço na sua plataforma de delivery amplamente popular: assim, é capaz de aproveitar os contratos de serviços de delivery existentes com restaurantes parceiros para acoplar esses serviços de vale-refeição, sem precisar credenciar tais restaurantes em instituições que processam os pagamentos de tais vales. Portanto, pode atuar nesse mercado com muito pouco ou nenhum investimento em comparação com os fornecedores concorrentes de vouchers de alimentação.

 Diante desse cenário, em 28 de abril de 2022, o CADE instaurou inquérito em resposta a denúncia apresentada pela Associação Brasileira das Empresas de Benefícios ao Trabalhador (BRASIL, 2022), com base em três alegações distintas:

Em 11 de outubro de 2022, o SG encerrou a investigação alegando que não encontrou evidências suficientes de que a plataforma iFood seja um gatekeeper (ou seja, uma empresa com poder de controle de acesso essencial), nem que a empresa pratique discriminação ou subsídio cruzado. Em particular, o SG observou que 90% da receita derivada do iFood com vales-refeição é composta por compras off-line, sugerindo que a plataforma tem relevância limitada nesse mercado e que sua precificação agressiva faz parte de uma estratégia promocional como um novo entrante para estimular a adoção de métodos de pagamento online. Também rejeitou as preocupações associadas à possível discriminação como dificuldades técnicas que todos os operadores do mercado enfrentam (especialmente porque a interoperabilidade foi imposta por lei) (BRASIL, 2022b), e que geraram reclamações de consumidores não apenas contra o iFood, mas também outras plataformas de entrega de comida. Contudo, em 28 de fevereiro de 2023, o inquérito foi reaberto em razão do acolhimento pelo Tribunal do CADE da proposta de avocação apresentada pelo Conselheiro Gustavo Augusto Freitas de Lima no que tange essa terceira conduta denunciada, a qual segue sob análise do SG 7.

Importante para nossos propósitos, o SG também concluiu que não parece ser ilícita neste caso específico a utilização de dados da própria plataforma, nem que tais dados não poderiam ser obtidos por meio de pesquisa ou aquisição de dados de empresas de inteligência de mercado. Ainda mais vigorosamente, o SG argumentou que tal uso de dados pode ser necessário para sobreviver no mercado e que sua legalidade é mais uma questão legislativa (sob a lei de proteção de dados) do que uma questão de direito da concorrência.

A discriminação é uma categoria versátil de conduta, que pode ser aplicada tanto à precificação quanto à não precificação. Assim, em princípio, o conceito não apresenta problemas particulares quando se trata de sua aplicação a um contexto de preço zero onde os dados são usados como moeda. Há pouca dúvida de que esse teste poderia ser aplicado à discriminação entre os clientes de uma empresa dominante sobre outros parâmetros de concorrência para além do preço. O que é desafiador, no entanto, é como operacionalizar o teste de 'vantagem competitiva' em um contexto não precificado. A jurisprudência recente do Tribunal de Justiça da UE reconhece que o que conta é se a prática afeta “custos, lucros ou qualquer outro interesse relevante de um ou mais desses parceiros”, não sendo exigida a prova de uma deterioração real e quantificável da situação concorrencial (EUROPA, 2018): a mera capacidade de distorcer injustamente a concorrência entre parceiros comerciais seria suficiente (par. 28). Embora isso signifique que uma mera possibilidade (nem mesmo uma probabilidade) de que o tratamento diferenciado tenha um impacto distorcivo seja acionável, o julgado esclarece que tal conclusão só pode ser alcançada com base na avaliação de todas as circunstâncias relevantes9 .

Vale a pena destacar também que, se a discriminação ocorrer por meio da personalização de conteúdo, um desafio adicional envolve levar em consideração o quão prevalente é essa discriminação e se a estratégia geral da empresa revela uma intenção anticompetitiva – o que torna necessária uma investigação profunda sobre as práticas algorítmicas da empresa dominante. Uma complicação adicional é que a jurisprudência impõe a necessidade de uma empresa sofrer uma desvantagem em comparação com um concorrente no mesmo mercado relevante (EUROPA, 2019, par. 46). Esse requisito pode dificultar a avaliação da discriminação relacionada ao acesso a dados, quando a discriminação envolver empresas que não estão competindo atualmente.

Exclusividade é uma categoria ampla que reúne duas práticas diferentes: compra exclusiva e descontos de fidelidade. Os acordos de compra exclusiva obrigam um cliente, contratualmente ou de fato, a obter a totalidade ou a maior parte das suas necessidades para um determinado produto de um determinado fornecedor. Em contraste, os descontos de fidelidade são aqueles em que um vendedor oferece um preço melhor, desde que o comprador demonstre sua lealdade, medida em termos de participação nas compras desse comprador. A gama de critérios relevantes para a avaliação dessas práticas é resumida pelo Guidance Paper da Comissão Europeia (EUROPA, 2009).  Lá, a Comissão Europeia declara a compra exclusiva uma prioridade de fiscalização quando a empresa dominante é um parceiro comercial inevitável, por exemplo, porque sua marca é um 'item obrigatório' preferido por muitos consumidores finais, ou devido a restrições de capacidade dos outros fornecedores (par. 35).

Por outro lado, se os concorrentes puderem competir em igualdade de condições pela demanda total de cada cliente individual, é improvável que as obrigações de compra exclusiva impeçam a concorrência efetiva.10 Ao aplicar esse padrão a abusos relacionados a dados, uma complicação pode ser que o fato de os dados serem transacionados não diminui o seu papel como insumo para o desenvolvimento de produtos e serviços, o que pode suscitar preocupações legítimas de encerramento não só no mercado de compra, mas também nos mercados de produtos a jusante diretamente afetados por essa transação. Ao mesmo tempo, devido ao objetivo geral e à natureza incipiente dos dados, pode ser difícil identificar exatamente quais pipelines são afetados e como.

O foco do Guidance Paper na competição para toda a demanda de cada cliente em compras exclusivas indica um desejo de proteger a capacidade dos concorrentes de obter economias de escala necessárias para competir efetivamente no mercado, referência que também é usada para avaliar a legalidade de descontos. Especificamente, o benchmark nesse caso é o preço que um concorrente teria que oferecer para ganhar clientes (compensando-os pelo desconto perdido) na parcela 'contestável' do mercado - ou seja, as unidades que ainda não são cativas da empresa dominante (EUROPA, 2009, par. 44). A quota contestável é um dos elementos-chave que devem ser considerados, de acordo com o Guidance Paper, incluindo fatores como “a posição da empresa dominante”, “as condições do mercado relevante”, “a posição dos concorrentes da empresa dominante”, “a posição dos clientes ou fornecedores de insumos”, “a extensão da conduta alegadamente abusiva”, “possível evidência de encerramento real” e “evidência direta de qualquer estratégia de exclusão” (par. 20). No entanto, o peso que deve ser dado a esses outros elementos, uma vez comprovado que existe um efeito indutor de lealdade, permanece um ponto controverso, como mostrado na saga do caso Intel (EUROPA, 2017) que resultou na anulação pelo Corte de Justiça da UE do acórdão do Tribunal da União (assim, confirmando a decisão de infração da Comissão) com fundamento no fato de estes argumentos não terem sido devidamente considerados (par. 139-140).

Essa avaliação mais holística da prática dá mais liberdade para considerar o direcionamento estratégico de clientes, que provavelmente aumentará a relevância dos dados na análise desse tipo de conduta, e, se comprovado, poderá ser admitido como evidência direta de estratégia de exclusão. Além disso, o acórdão Intel confirmou um acórdão anterior no processo Post Danmark II de que o teste do concorrente tão eficiente é apenas um instrumento entre outros para efeitos de avaliação da existência de abuso de posição dominante no contexto de um sistema de descontos (par. 6). Isso permite eliminar  o que poderia ter se mostrado um desafio formidável no contexto de mercados data-driven: determinar a viabilidade de um desconto subsidiado por dados para um concorrente tão eficiente provavelmente será complexo, particularmente em um mercado repleto de personalização e de empresas enxutas que estão prontas para se adaptar à demanda em constante mudança. Por outro lado, se os dados constituem o produto que está sendo vendido, um desafio adicional é como determinar os custos dessa produção, visto que muitas vezes é um subproduto de outras atividades. Ainda, outro desafio reside em determinar o que constituiria o direcionamento estratégico e, em particular, até que ponto um desconto poderia ser considerado ilegal quando praticado para um grupo selecionado de clientes (como os perfis considerados mais propensos a comprar de concorrentes).

De fato, neste caso, não se pode confiar na teoria da alavancagem (pela qual um desconto permite à empresa dominante de alavancar a participação incontestável do mercado sobre a participação contestável) para explicar a exclusão de descontos indutores de fidelidade: isso porque, em reação a esses descontos seletivos, os rivais poderiam simplesmente optar por fazer mais vendas para os clientes restantes (PETIT, 2015, p. 39-40). Portanto, parece que um teste diferente precisa ser articulado em relação ao direcionamento de descontos baseados em dados. Isso sem prejuízo, porém, da possibilidade de identificar efeitos de alavancagem tanto na compra quanto em mercados downstream onde dados podem ser utilizados, como no caso de contratação exclusiva.

A recusa de contratar é normalmente considerada como o tipo de conduta contra a qual as autoridades antitruste devem exercer o mais alto nível de autocontenção, dada a clara tensão do acesso obrigatório com o direito de uma empresa decidir se e com quem deseja estabelecer uma relação comercial. A jurisprudência europeia definiu um conjunto restrito de circunstâncias em que o acesso pode ser obrigatório (também conhecida como "doutrina das essential facilities"), nomeadamente quando a empresa está integrada verticalmente e goza de domínio a montante, e a sua recusa a uma empresa que opera em o mercado a jusante satisfaz as seguintes condições.

Agora, vamos supor que a aplicação dessa doutrina envolva solicitação de acesso são dados. De que maneira isso muda a equação? Primeiro, pode ser difícil estabelecer quais dados especificamente devem ser compartilhados: além dos tipos de atividades aos quais os dados se relacionam, uma questão crucial diz respeito se a divulgação deve ser obrigatória para dados brutos, dados estruturados, dados adquiridos e/ou mesmo dados inferidos.

Em segundo lugar, de forma semelhante a algumas das outras condutas acima, temos um desafio de dados como recurso incipiente: o solicitante de acesso pode não estar atualmente ativo no mercado a jusante. Pode-se até argumentar que o requisito de identificar ex ante um novo produto ou um desenvolvimento técnico que estaria sendo obstaculizado pela falta de acesso ao insumo (EUROPA, 2009, par. 363) é equivocado , pois vai contra o modo como a inovação funciona no contexto da economia baseada em dados (MAYER-SCHOENBERGER; PADOVA, 2016, p. 315).

Por fim, pode-se argumentar que existe um problema concreto de mensuração do dano ao consumidor na medida em que a recusa impede o surgimento de uma solução mais favorável à privacidade, já que sob o teste existente isso não seria (literalmente falando) um desenvolvimento técnico. Somente uma compreensão mais ampla dos objetivos da lei de concorrência, ou então um reconhecimento da relevância da privacidade como uma dimensão de qualidade do produto, permitiria abordar esse tipo de preocupações.

Um primeiro desafio fundamental que afeta a análise antitruste em mercados orientados por dados está relacionado à definição de mercado e ao poder de mercado. Onde os dados não são comercializados no mercado, as autoridades normalmente os consideram apenas como um insumo para uso a jusante, o que pode levá-los a ignorar mercados que ainda não foram desenvolvidos em torno de um produto ou serviço identificado. Isso levanta uma preocupação legítima de monopolização para mercados que estão se desenvolvendo rapidamente em resposta a uma inovação tecnológica ou regulatória e para os quais os contornos do mercado são incertos. Uma reação a isso é simplesmente proteger todos os mercados possíveis que dependem do acesso a determinados dados com a presunção de domínio do detentor dos dados, o que pode ser razoável em contextos específicos. Por exemplo, sabemos que a inovação do open banking levou o relatório holandês sobre a concorrência fintech à conclusão de que os bancos desfrutam de uma posição dominante no mercado de informações sobre as contas de pagamento de seus clientes (HOLANDA, 2019). Com isso, o relatório holandês se referia, presumivelmente, a qualquer mercado que dependa da disponibilidade de informações sobre as contas de pagamento dos clientes. Um argumento semelhante pode ser feito para outros mercados que oferecem casos de claro uso a jusante para dados coletados como parte de uma atividade primária, como é o caso de carros conectados. Não por acaso,11 o relatório pericial entregue em 2019 à Comissão Europeia para a política de concorrência na era digital alertou sobre a falta de contestabilidade que decorre do controle exclusivo de tais dados, e um relatório de 2018 ao Ministério Federal Alemão para Assuntos Econômicos e Energia afirmou que um a negação de acesso a dados automaticamente gerados no contexto de redes de criação de valor pode constituir uma conduta de exclusão não razoável, mesmo que mercados para tais dados ainda não existam (SCHWEITZER; HAUCAP; KERBER; WELKER, 2018, p. 6). A grande questão é, claro, quando isso aconteceria. Na ausência de regras ou presunções ex ante claramente delineadas, como podem as partes prever se uma recusa em conceder acesso a dados em um mercado ainda não existente é anticompetitiva? Alguma inspiração pode ser encontrada na estrutura disponível em muitas jurisdições para lidar com situações de dependência econômica por parte das empresas, incluindo Áustria, Bélgica, China, França, Alemanha, Itália, Japão, Coréia, República Eslovaca, África do Sul, Suíça e Taiwan. Este conceito requer uma análise diferente da do poder de mercado. Embora se concentre igualmente na capacidade de uma empresa mudar para fornecedores alternativos, o seu inquérito inclui um elemento objetivo, quanto à suficiência das alternativas, e um elemento subjetivo, sobre a razoabilidade dos esforços que seriam necessários para a mudança (THOMBAL, 2022, p. 256; FÉTEIRA, 2016, p. 150). A jurisprudência estabeleceu uma série de fatores relevantes para inferir a existência de dependência econômica, como a existência de rotas alternativas de distribuição ou produção, a importância de um produto para o varejista, a força da marca e a existência de poder de compra agregado (LIANOS; LOMBARDI, 2016, p. 17-18). A esses fatores, devemos acrescentar um elemento relacionado a dados que foi recentemente introduzido na Alemanha pela Décima Emenda à sua Lei de Concorrência, estabelecendo no § 20, 1ª que 'a dependência também pode surgir do fato de uma empresa ser dependente do acesso a dados controlados por outra empresa para as suas próprias atividades’.

Outra maneira de reconhecer vantagens prospectivas relacionadas a dados seria usar o conceito de pesquisa e desenvolvimento (P&D) ou os chamados mercados de 'inovação' desenvolvidos por GILBERT & SUNSHINE (1995) e posteriormente adotado nas Diretrizes dos EUA sobre Propriedade Intelectual (ESTADOS UNIDOS DE AMERICA, 1995), que se referem a um mercado para P&D direcionado a bens ou processos particularmente novos ou aprimorados e substitutos próximos para essa pesquisa e desenvolvimento. No entanto, essa abordagem só pode ser adotada quando os ativos de P&D relevantes puderem ser associados a ativos especializados ou características de empresas específicas, o que o torna inapto para capturar inovação orientada por dados: a disponibilidade de big data e análise de dados reverte a direção da descoberta, usando dados para formular hipóteses em vez de provar hipóteses existentes (MAYER-SCHOENBERGER; PADOVA, 2016, p. 315). Isso significa que a P&D está agora mais informada pela observação da atividade diária dos consumidores e, quando aplicável, dos parceiros de negócios (SHELANSKI, 2013, p. 1689).

Uma terceira abordagem é considerar os dados do consumidor como um ativo especial que posiciona o coletor de dados na competição por uma série de mercados, juntamente com outros coletores de dados significativos (GRAEF, 2016, p. 109). Nessa solução, a análise antitruste se concentraria no impacto sobre a concorrência entre ecossistemas, e não em mercados estritamente definidos. Conforme colocado apropriadamente em um estudo de mercado recente da autoridade de concorrência holandesa sobre lojas de aplicativos móveis: “a batalha disputada pelos ecossistemas de plataforma online não é sobre dominar mercados, mas sobre se tornar o ponto de acesso padrão para a internet e conteúdo para uma massa crítica de usuários que podem ser monetizados de várias maneiras” (HOLANDA, 2019, p. 41). Devido a essa dinâmica específica, os mercados ecossistêmicos devem se basear em um entendimento claro das tendências de demanda e vieses de seus usuários, juntamente com os recursos tecnológicos e organizacionais (incluindo dados) necessários para a competição nesses mercados. Além disso, atenção especial deve ser dada à qualidade (e não ao preço) como o atributo que impulsiona a concorrência (JENNY, 2021, p. 1153).

Seja qual for a abordagem, é importante formular uma teoria convincente de como e por que ocorre a alavancagem dos dados. Isso traz a relevância do segundo tipo de manifestação de poder descrito na seção IV que, conforme discutido, apresenta desafios tanto em termos de medição quanto de coordenação que precisarão ser resolvidos. No que diz respeito à primeira manifestação de poder, os critérios de significância dos dados listados na Tabela 1 podem fornecer uma métrica útil. Especificamente, uma fonte adicional de poder de mercado pode ser encontrada nos dados sempre que o teste de seis frentes mostrado na Tabela 1 sugere, no geral, que os riscos competitivos do fechamento de dados são significativos. O teste poderia, inclusive, ser utilizado para dirimir as hesitações em estabelecer o domínio dos bancos no mercado de fintechs, como no caso do Guiabolso (SÃO PAULO, 2016), em que todos os fatores do texto pesam a favor da constatação do poder de mercado: (1) antes da estabelecimento de open banking, os dados são de propriedade exclusiva dos bancos; (2) permite aos bancos melhorar a sua oferta aos clientes, incluindo (5) a oferta de novos produtos e serviços a jusante; (3) permite que eles reúnam vários stakeholders diferentes oferecendo seus serviços sendo credenciados dentro do ecossistema do banco; (4) podem existir ativos complementares relevantes, por exemplo em termos de pessoal especializado a trabalhar em produtos financeiros e algoritmos de recomendação baseados em registos de dados extremamente detalhados, mas estes também podem tornar-se mais amplamente disponíveis no mercado após a implementação de todas as fases do open banking. Por fim, (6) não há modelo de negócios disponível para oferecer o pacote de serviços que os bancos oferecem hoje, a não ser pela obtenção das informações da conta do cliente bancário. Curiosamente, isso mostra que o domínio nos mercados downstream era claro antes da implementação do open banking, embora menos depois – já que a estrutura regulatória exigia especificamente o compartilhamento de certos dados para aumentar a abertura e a contestabilidade desses mercados secundários.