28 मई, 2024 को, संयुक्त राज्य अमेरिका में प्रतिभूति और विनिमय आयोग (एसईसी) एक कार्यान्वयन करेगा
निर्णायक परिवर्तन प्रतिभूति व्यापार क्षेत्र में: T+1 निपटान चक्र की ओर बढ़ना। यह बदलाव - व्यापार की तारीख के बाद निपटान अवधि को दो व्यावसायिक दिनों से घटाकर केवल एक दिन करना - बाजार की अस्थिरता को कम करने और क्रेडिट और निपटान जोखिमों को कम करने के लिए एक रणनीतिक कदम है। हालाँकि, यह परिवर्तन वित्तीय संस्थानों के लिए महत्वपूर्ण चुनौतियाँ प्रस्तुत करता है, विशेष रूप से उनके बैक-ऑफ़िस संचालन में। तो, वे क्या हैं और उन पर कैसे काबू पाया जा सकता है?
T+1 और T+2 बस्तियाँ क्या हैं?
टी+1 निपटान चक्र एक वित्तीय प्रथा है जहां शाम 4:30 बजे से पहले निष्पादित लेनदेन का निपटान अगले कारोबारी दिन किया जाता है। उदाहरण के लिए, सोमवार को शाम 4:30 बजे से पहले किया गया व्यापार मंगलवार तक निपटाया जाएगा। इस प्रक्रिया में विक्रेता के खाते से खरीदार के खाते में प्रतिभूतियों और/या धन को स्थानांतरित करना शामिल है, जो टी+2 निपटान से भिन्न है, जो लेनदेन के दो व्यावसायिक दिनों के बाद व्यापार का निपटान करता है। और, के अनुसार
एसईसी चेयर गैरी जेन्सलर, "T+1 को निवेशकों को लाभ पहुंचाने और बाजार सहभागियों द्वारा सामना किए जाने वाले प्रतिभूति लेनदेन में क्रेडिट, बाजार और तरलता जोखिम को कम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।"
और इसलिए, टी+1 निपटान चक्र की ओर कदम कई कारणों से मौजूदा बैक-ऑफ़िस प्रक्रियाओं पर अत्यधिक दबाव डाल रहा है। सबसे पहले, निपटान चक्र मुख्य रूप से मैन्युअल प्रक्रिया है, जो बैच डेटा प्रोसेसिंग पर निर्भर करती है। टी+1 निपटान चक्र में स्थानांतरित होने के लिए अधिक कुशल और वास्तविक समय डेटा प्रबंधन दृष्टिकोण की आवश्यकता है, साथ ही समय पर समाधान और रिपोर्टिंग की सुविधा के लिए सटीक और अद्यतन जानकारी तक पहुंच की आवश्यकता है।
दूसरे, छोटे निपटान चक्र के साथ, त्रुटि सुधार के लिए कम समय मिलता है, जिससे निपटान विफलताओं का खतरा बढ़ जाता है। वित्तीय संस्थानों को व्यापार विवरण में किसी भी विसंगति को तुरंत पहचानने और संबोधित करने के लिए अपने जोखिम प्रबंधन प्रथाओं को बढ़ाना चाहिए। अंततः, मौजूदा तरीके इस नए, त्वरित निपटान चक्र के सामने तेजी से अप्रचलित और अक्षम होते जा रहे हैं। अनुकूलन के लिए, कंपनियों को तत्काल इन मैन्युअल प्रक्रियाओं को स्वचालित करना होगा और इन त्वरित निपटान चक्रों को सक्षम करने के लिए इवेंट-आधारित, वास्तविक समय प्रसंस्करण की ओर बढ़ना होगा।
T+1 संक्रमण चुनौतियों पर काबू पाना
वित्तीय संस्थानों को इस परिवर्तन में सहायता के लिए एक नए दृष्टिकोण की आवश्यकता है। यहां सबसे महत्वपूर्ण परिसंपत्तियों में से एक ऐसे उपकरण होंगे जो ऑपरेशनल ट्रेड स्टोर (ओडीएस) में मौजूदा बैच प्रक्रियाओं के सुचारू और कुशल स्वचालन को सक्षम करते हैं - एक डेटाबेस जो परिचालन रिपोर्टिंग के लिए कई स्रोतों से डेटा को एकीकृत करता है।
साथ ही, विरासत निपटान प्रणालियों में अक्सर मैन्युअल कार्य शामिल होते हैं जो समय लेने वाले और त्रुटि-प्रवण होते हैं, लेकिन आधुनिक डेवलपर डेटा प्लेटफ़ॉर्म में हालिया नवाचार कई फायदों के साथ समाधान प्रस्तुत कर सकते हैं।
उदाहरण के लिए, विकास चरण में लचीले डेटा मॉडल का उपयोग अधिक सहज डेटा भंडारण दृष्टिकोण की अनुमति दे सकता है, जटिल डेटा परिवर्तनों या ऑब्जेक्ट-रिलेशनल मैपिंग (ओआरएम) की आवश्यकता को कम करके विकास प्रक्रियाओं को तेज कर सकता है। साथ ही, उपयोगकर्ता के अनुकूल डेवलपर प्लेटफार्मों की वृद्धि ने भी डेवलपर्स के लिए सीखने की अवस्था को कम करने और तेजी से अपनाने की सुविधा प्रदान करने में एक लंबा सफर तय किया है। इसके अतिरिक्त, एक समृद्ध क्वेरी भाषा के साथ, जटिल प्रश्नों को सरल बनाया जा सकता है, जिससे व्यापक कोडिंग की आवश्यकता कम हो जाती है, जबकि एक उच्च स्केलेबल प्रारूप का मतलब है कि प्लेटफ़ॉर्म बड़ी मात्रा में व्यापार डेटा और उच्च समवर्ती स्तरों का प्रबंधन कर सकते हैं।
अत्यधिक जटिल विरासत बैच प्रसंस्करण विधियों के कारण, बैक-ऑफ़िस सिस्टम में लेनदेन डेटा को समेकित करने की प्रक्रिया चुनौतियों से भरी है। यद्यपि वे लंबे समय से उद्योग मानक रहे हैं, कठोर स्कीमा, क्षैतिज स्केलिंग में कठिनाई और धीमे प्रदर्शन जैसी सीमाओं का मतलब है कि यह प्रक्रिया अब व्यापार के बाद के प्रबंधन के लिए इष्टतम नहीं है।
हालाँकि, एक समाधान के रूप में रियल-टाइम ऑपरेशनल ट्रेड डेटा स्टोर (ओडीएस) के साथ, यह दृष्टिकोण वित्तीय फर्मों को वास्तविक समय में लेनदेन डेटा को समेकित करने में सक्षम बनाता है, जो बैक-ऑफ़िस संचालन को सुव्यवस्थित करता है और निर्णय लेने की दक्षता को बढ़ाता है। उदाहरण के लिए, ट्रेड डेस्क डेटा को चेंज डेटा कैप्चर (सीडीसी) के माध्यम से वास्तविक समय में ओडीएस में शामिल किया जा सकता है। इसके बाद एक केंद्रीकृत व्यापार स्टोर बनता है जो डाउनस्ट्रीम व्यापार निपटान और अनुपालन प्रणालियों के लिए प्राथमिक स्रोत के रूप में कार्य करता है, तेजी से निपटान समय को बढ़ावा देता है और डेटा सटीकता में सुधार करता है।
व्यापार निपटान जोखिमों के प्रबंधन के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग की क्षमता
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) जैसी उन्नत तकनीकों को अपनाते हुए, वित्तीय संस्थान अक्सर अपनी अनम्यता और संशोधन के प्रतिरोध के कारण इन नवाचारों को विरासत प्रणालियों में एकीकृत करने की चुनौती से जूझते हैं। लचीली स्कीमा के साथ ओडीएस का निर्माण उन्हें वास्तविक समय में बड़ी मात्रा में व्यापार डेटा को कुशलतापूर्वक संभालने के लिए एआई/एमएल मॉडल को अपने व्यापार मंच में प्रभावी ढंग से एकीकृत करने में सक्षम बनाता है। यह लचीलापन विभिन्न एआई/एमएल प्लेटफार्मों के साथ सहज एकीकरण की सुविधा प्रदान करता है, जिससे संगठनों को बुनियादी ढांचे में व्यापक संशोधन के बिना एआई परिदृश्य में बदलाव के अनुकूल होने की अनुमति मिलती है। इसके अतिरिक्त, किसी भी डेटा संरचना, प्रारूप या स्रोत को समायोजित करने में सक्षम लचीली डेटा स्कीम के साथ, संस्थान भविष्य में उभरती प्रौद्योगिकियों और नियमों का सामना करने के लिए आवश्यक अनुकूलनशीलता और चपलता के साथ खुद को प्रमाणित करेंगे।
व्यापार निपटान जोखिमों को कुशलतापूर्वक प्रबंधित करने और लागत और समय दोनों के संदर्भ में संभावित व्यापार निपटान विफलताओं के अधिक प्रभावी प्रबंधन के लिए एआई/एमएल मॉडल के विकास की सुविधा के लिए एआई/एमएल प्लेटफार्मों के साथ एकीकरण महत्वपूर्ण है। भविष्य कहनेवाला विश्लेषण कंपनियों को उपलब्धता और मांग का पूर्वानुमान लगाने में सक्षम बनाता है, इस प्रकार ऋण देने और उधार लेने के लिए इन्वेंट्री को अनुकूलित करता है।
लचीलेपन और अनुकूलनशीलता की ओर
चूँकि वित्तीय संस्थान निपटान अवधि को T+2 से घटाकर T+1 करने की चुनौती से जूझ रहे हैं, संभावित रूप से कठिन संक्रमण को कम करने के लिए व्यवहार्य समाधान मौजूद हैं। मैन्युअल प्रक्रियाओं को स्वचालित करके और वास्तविक समय डेटा स्टोर रिपॉजिटरी को अपनाकर, संस्थान परिचालन उत्कृष्टता प्राप्त कर सकते हैं और एसईसी की टी+1 निपटान समय सीमा को पूरा कर सकते हैं।
टी+0 निपटान चक्रों की स्थिति में, संस्थानों को लचीले डेटा प्लेटफ़ॉर्म से लैस होने की आवश्यकता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि वे नए नियमों को अपनाने के लिए बेहतर ढंग से तैयार हैं। यह देखना उत्साहजनक है कि कई अग्रणी बैंक अपने बुनियादी ढांचे का आधुनिकीकरण करना शुरू कर रहे हैं, जिससे बाजार में जाने का समय कम हो गया है, स्वामित्व की कुल लागत कम हो गई है और डेवलपर उत्पादकता में वृद्धि हुई है।
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- स्रोत: https://www.finextra.com/blogposting/25518/transforming-financial-institutions-for-quicker-settlement-cycles?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs
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