El 28 de mayo de 2024, la Comisión de Bolsa y Valores (SEC) de Estados Unidos implementará una
cambio fundamental en el sector de negociación de valores: paso a un ciclo de liquidación T+1. Este cambio –reducir el período de liquidación de dos días hábiles después de la fecha de negociación a solo uno– es una medida estratégica para mitigar la volatilidad del mercado y disminuir los riesgos crediticios y de liquidación. Sin embargo, la transición presenta desafíos importantes para las instituciones financieras, particularmente en sus operaciones administrativas. Entonces, ¿qué son y cómo superarlos?
¿Qué son los Acuerdos T+1 y T+2?
El ciclo de liquidación T+1 es una práctica financiera en la que las transacciones ejecutadas antes de las 4:30 horas se liquidan el siguiente día de negociación. Por ejemplo, una operación realizada el lunes antes de las 4:30 p.m. se liquidará el martes. Este proceso implica transferir valores y/o fondos de la cuenta del vendedor a la del comprador, a diferencia de la liquidación T+2, que liquida las operaciones dos días hábiles después de la transacción. Y, según
Presidente de la SEC Gary Gensler, "T+1 está diseñado para beneficiar a los inversores y reducir los riesgos crediticios, de mercado y de liquidez en las transacciones de valores que enfrentan los participantes del mercado".
Y así, el paso a un ciclo de liquidación T+1 está ejerciendo una inmensa presión sobre los procesos administrativos existentes por varias razones. En primer lugar, el ciclo de liquidación es un proceso predominantemente manual que se basa en el procesamiento de datos por lotes. Para pasar a un ciclo de liquidación T+1 se requiere un enfoque de gestión de datos más eficiente y en tiempo real, así como acceso a información precisa y actualizada para facilitar la conciliación y la presentación de informes oportunos.
En segundo lugar, con un ciclo de liquidación más corto, hay menos tiempo para corregir errores, lo que aumenta el riesgo de fallos en la liquidación. Las instituciones financieras deben mejorar sus prácticas de gestión de riesgos para identificar y abordar rápidamente cualquier discrepancia en los detalles comerciales. En última instancia, los métodos existentes se están volviendo rápidamente obsoletos e ineficaces ante este nuevo y acelerado ciclo de liquidación. Para adaptarse, las empresas deben automatizar urgentemente estos procesos manuales y pasar a un procesamiento en tiempo real basado en eventos para permitir estos ciclos de liquidación más rápidos.
Superar los desafíos de la transición T+1
Las instituciones financieras necesitan un nuevo enfoque para ayudar en esta transición. Uno de los activos más importantes aquí serán las herramientas que permitan una automatización fluida y eficiente de los procesos por lotes existentes en un Operational Trade Store (ODS), una base de datos que integra datos de múltiples fuentes para informes operativos.
Al mismo tiempo, los sistemas de liquidación heredados a menudo implican tareas manuales que consumen mucho tiempo y son propensas a errores, pero las innovaciones recientes en las plataformas de datos de desarrolladores modernas podrían presentar una solución con varias ventajas.
Por ejemplo, el uso de modelos de datos flexibles en la etapa de desarrollo puede permitir un enfoque de almacenamiento de datos más intuitivo, acelerando los procesos de desarrollo al reducir la necesidad de transformaciones de datos complejas o mapeo relacional de objetos (ORM). Al mismo tiempo, el crecimiento de plataformas de desarrollo fáciles de usar también ha contribuido en gran medida a reducir la curva de aprendizaje de los desarrolladores, facilitando una adopción más rápida. Además, con un lenguaje de consulta rico, las consultas complejas se pueden simplificar, minimizando la necesidad de una codificación extensa, mientras que un formato altamente escalable significa que las plataformas pueden gestionar mayores volúmenes de datos comerciales y altos niveles de concurrencia.
Debido a los métodos de procesamiento por lotes heredados demasiado complejos, el proceso de consolidación de datos de transacciones en sistemas administrativos está plagado de desafíos. Aunque han sido durante mucho tiempo el estándar de la industria, limitaciones como un esquema rígido, la dificultad de escalamiento horizontal y un rendimiento lento significan que este proceso ya no es óptimo para la gestión post-negociación.
Sin embargo, con un almacén de datos comerciales operativos (ODS) en tiempo real como solución, este enfoque permite a las empresas financieras consolidar datos de transacciones en tiempo real, lo que agiliza las operaciones administrativas y mejora la eficiencia en la toma de decisiones. Por ejemplo, los datos de la mesa de operaciones se pueden incorporar a un ODS en tiempo real a través de Change Data Capture (CDC). Esto luego crea una tienda comercial centralizada que sirve como fuente principal para los sistemas de cumplimiento y liquidación comercial posteriores, lo que fomenta tiempos de liquidación más rápidos y una mayor precisión de los datos.
El potencial de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para gestionar los riesgos de las liquidaciones comerciales
Al adoptar tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML), las instituciones financieras a menudo enfrentan el desafío de integrar estas innovaciones en sistemas heredados debido a su inflexibilidad y resistencia a la modificación. La creación de un ODS con un esquema flexible les permite integrar eficazmente modelos de IA/ML en su plataforma comercial para manejar de manera eficiente grandes volúmenes de datos comerciales en tiempo real. Esta flexibilidad facilita una integración perfecta con diferentes plataformas de IA/ML, lo que permite a las organizaciones adaptarse a los cambios en el panorama de la IA sin grandes modificaciones en la infraestructura. Además, con un esquema de datos flexible capaz de adaptarse a cualquier estructura, formato o fuente de datos, las instituciones se prepararán para el futuro con la adaptabilidad y agilidad necesarias para enfrentar tecnologías y regulaciones en evolución.
La integración con plataformas AI/ML es crucial para gestionar los riesgos de liquidación comercial de manera eficiente y facilitar el desarrollo de modelos AI/ML para una gestión más efectiva de posibles fallas en la liquidación comercial, tanto en términos de costo como de tiempo. El análisis predictivo permite además a las empresas pronosticar la disponibilidad y la demanda, optimizando así los inventarios para prestar y endeudarse.
Hacia la flexibilidad y la adaptabilidad
Mientras las instituciones financieras enfrentan el desafío de reducir la duración de la liquidación de T+2 a T+1, siguen existiendo soluciones viables para facilitar una transición potencialmente llena de obstáculos. Al automatizar los procesos manuales y adoptar repositorios de almacenamiento de datos en tiempo real, las instituciones pueden alcanzar la excelencia operativa y cumplir con el plazo de liquidación T+1 de la SEC.
En caso de que se produzcan ciclos de liquidación T+0, las instituciones deben estar equipadas con plataformas de datos flexibles para garantizar que estén mejor preparadas para adaptarse a las nuevas regulaciones. Es alentador ver que muchos bancos líderes están comenzando a modernizar su infraestructura, lo que lleva a una reducción del tiempo de comercialización, un menor costo total de propiedad y una mayor productividad de los desarrolladores.
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- Fuente: https://www.finextra.com/blogposting/25518/transforming-financial-institutions-for-quicker-settlement-cycles?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs
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- A través de esta formación, el personal docente y administrativo de escuelas y universidades estará preparado para manejar los recursos disponibles que derivan de la diversidad cultural de sus estudiantes. Además, un mejor y mayor entendimiento sobre estas diferencias y similitudes culturales permitirá alcanzar los objetivos de inclusión previstos.
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