Am 28. Mai 2024 wird die Securities and Exchange Commission (SEC) in den Vereinigten Staaten eine einführen
entscheidende Veränderung im Wertpapierhandel: Übergang zu einem T+1-Abwicklungszyklus. Diese Verschiebung – die Verkürzung des Abwicklungszeitraums von zwei Geschäftstagen nach dem Handelsdatum auf nur einen – ist ein strategischer Schritt, um die Marktvolatilität abzumildern und Kredit- und Abwicklungsrisiken zu verringern. Allerdings stellt der Übergang die Finanzinstitute vor große Herausforderungen, insbesondere im Back-Office-Bereich. Was sind sie also und wie können sie überwunden werden?
Was sind T+1- und T+2-Vergleiche?
Der T+1-Abwicklungszyklus ist eine Finanzpraxis, bei der Transaktionen, die vor 4:30 Uhr ausgeführt werden, am nächsten Handelstag abgewickelt werden. Beispielsweise wird ein Handel, der am Montag vor 4:30 Uhr getätigt wird, bis Dienstag abgewickelt. Bei diesem Verfahren werden Wertpapiere und/oder Gelder vom Konto des Verkäufers auf das Konto des Käufers übertragen, was sich von der T+2-Abwicklung unterscheidet, bei der Geschäfte zwei Geschäftstage nach der Transaktion abgewickelt werden. Und laut
SEC-Vorsitzender Gary Gensler„T+1 soll Anlegern zugute kommen und die Kredit-, Markt- und Liquiditätsrisiken bei Wertpapiertransaktionen verringern, denen Marktteilnehmer ausgesetzt sind.“
Daher übt die Umstellung auf einen T+1-Abwicklungszyklus aus mehreren Gründen einen enormen Druck auf die bestehenden Back-Office-Prozesse aus. Erstens ist der Abrechnungszyklus ein überwiegend manueller Prozess, der auf der Stapelverarbeitung von Daten beruht. Um zu einem T+1-Abwicklungszyklus überzugehen, ist ein effizienterer Datenverwaltungsansatz in Echtzeit sowie Zugriff auf genaue und aktuelle Informationen erforderlich, um eine zeitnahe Abstimmung und Berichterstattung zu ermöglichen.
Zweitens bleibt bei einem kürzeren Abwicklungszyklus weniger Zeit für die Fehlerkorrektur, was das Risiko von Abwicklungsfehlern erhöht. Finanzinstitute müssen ihre Risikomanagementpraktiken verbessern, um etwaige Unstimmigkeiten in den Handelsdetails umgehend zu erkennen und zu beheben. Letztendlich werden die bestehenden Methoden angesichts dieses neuen, beschleunigten Abwicklungszyklus schnell veraltet und ineffizient. Um sich anzupassen, müssen Unternehmen diese manuellen Prozesse dringend automatisieren und auf eine ereignisbasierte Echtzeitverarbeitung umsteigen, um diese schnelleren Abwicklungszyklen zu ermöglichen.
Herausforderungen des T+1-Übergangs meistern
Finanzinstitute benötigen einen neuen Ansatz, um diesen Übergang zu unterstützen. Einer der wichtigsten Vorteile werden hier Tools sein, die eine reibungslose und effiziente Automatisierung bestehender Batch-Prozesse in einem Operational Trade Store (ODS) ermöglichen – einer Datenbank, die Daten aus mehreren Quellen für die betriebliche Berichterstattung integriert.
Gleichzeitig beinhalten ältere Abrechnungssysteme oft manuelle Aufgaben, die zeitaufwändig und fehleranfällig sind, aber jüngste Innovationen bei modernen Entwicklerdatenplattformen könnten eine Lösung mit mehreren Vorteilen darstellen.
Beispielsweise kann die Verwendung flexibler Datenmodelle in der Entwicklungsphase einen intuitiveren Datenspeicheransatz ermöglichen und Entwicklungsprozesse beschleunigen, indem der Bedarf an komplexen Datentransformationen oder objektrelationalen Zuordnungen (ORM) verringert wird. Gleichzeitig hat die Entwicklung benutzerfreundlicher Entwicklerplattformen auch dazu beigetragen, die Lernkurve für Entwickler zu verkürzen und eine schnellere Einführung zu ermöglichen. Darüber hinaus können mit einer umfangreichen Abfragesprache komplexe Abfragen vereinfacht werden, wodurch der Bedarf an umfangreicher Codierung minimiert wird, während ein hoch skalierbares Format bedeutet, dass Plattformen größere Mengen an Handelsdaten und ein hohes Maß an Parallelität verwalten können.
Aufgrund übermäßig komplexer veralteter Stapelverarbeitungsmethoden ist der Prozess der Konsolidierung von Transaktionsdaten in Backoffice-Systemen mit Herausforderungen behaftet. Obwohl sie seit langem der Industriestandard sind, führen Einschränkungen wie ein starres Schema, Schwierigkeiten bei der horizontalen Skalierung und eine langsame Leistung dazu, dass dieser Prozess für das Post-Trade-Management nicht mehr optimal ist.
Mit einem Echtzeit-Operational-Trade-Data-Store (ODS) als Lösung ermöglicht dieser Ansatz Finanzunternehmen jedoch die Konsolidierung von Transaktionsdaten in Echtzeit, was die Backoffice-Abläufe rationalisiert und die Effizienz der Entscheidungsfindung steigert. Beispielsweise können Trade-Desk-Daten über Change Data Capture (CDC) in Echtzeit in ein ODS integriert werden. Dadurch entsteht dann ein zentraler Handelsspeicher, der als primäre Quelle für nachgelagerte Handelsabwicklungs- und Compliance-Systeme dient und so schnellere Abwicklungszeiten und eine verbesserte Datengenauigkeit fördert.
Das Potenzial von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen für das Management von Handelsabwicklungsrisiken
Bei der Einführung fortschrittlicher Technologien wie künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) stehen Finanzinstitute oft vor der Herausforderung, diese Innovationen aufgrund ihrer Inflexibilität und Widerstandsfähigkeit gegenüber Änderungen in Altsysteme zu integrieren. Der Aufbau eines ODS mit einem flexiblen Schema ermöglicht es ihnen, KI/ML-Modelle effektiv in ihre Handelsplattform zu integrieren, um große Mengen an Handelsdaten effizient in Echtzeit zu verarbeiten. Diese Flexibilität erleichtert die nahtlose Integration mit verschiedenen KI-/ML-Plattformen und ermöglicht es Unternehmen, sich ohne umfangreiche Änderungen an der Infrastruktur an Veränderungen in der KI-Landschaft anzupassen. Darüber hinaus sind Institutionen mit einem flexiblen Datenschema, das jede Datenstruktur, jedes Format oder jede Quelle berücksichtigen kann, zukunftssicher und verfügen über die Anpassungsfähigkeit und Agilität, die für die Bewältigung sich entwickelnder Technologien und Vorschriften erforderlich ist.
Die Integration mit KI/ML-Plattformen ist von entscheidender Bedeutung für die effiziente Verwaltung von Handelsabwicklungsrisiken und erleichtert die Entwicklung von KI/ML-Modellen für eine effektivere Verwaltung potenzieller Handelsabwicklungsfehler, sowohl im Hinblick auf Kosten als auch auf Zeit. Mithilfe prädiktiver Analysen können Unternehmen außerdem Verfügbarkeit und Nachfrage vorhersagen und so die Bestände für die Kreditvergabe und -aufnahme optimieren.
Auf dem Weg zu Flexibilität und Anpassungsfähigkeit
Während sich Finanzinstitute mit der Herausforderung auseinandersetzen, die Abwicklungsdauer von T+2 auf T+1 zu verkürzen, gibt es immer noch praktikable Lösungen, um einen möglicherweise holprigen Übergang zu erleichtern. Durch die Automatisierung manueller Prozesse und die Einführung von Echtzeit-Datenspeichern können Institutionen operative Exzellenz erreichen und die Abwicklungsfrist T+1 der SEC einhalten.
Im Falle von T+0-Abwicklungszyklen müssen Institute mit flexiblen Datenplattformen ausgestattet werden, um sicherzustellen, dass sie besser auf die Anpassung an neue Vorschriften vorbereitet sind. Es ist ermutigend zu sehen, dass viele führende Banken mit der Modernisierung ihrer Infrastruktur beginnen, was zu kürzeren Markteinführungszeiten, niedrigeren Gesamtbetriebskosten und einer höheren Entwicklerproduktivität führt.
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