28 年 2024 月 XNUMX 日に、米国証券取引委員会 (SEC) は、
極めて重要な変化 証券取引セクター: T+1 決済サイクルへの移行。この変更は、決済期間を取引日の XNUMX 営業日から XNUMX 営業日に短縮するというもので、市場のボラティリティを緩和し、信用リスクと決済リスクを軽減するための戦略的な措置です。しかし、この移行は金融機関、特にバックオフィス業務において重大な課題をもたらします。それでは、それらは何であり、どうすれば克服できるのでしょうか?
T+1 および T+2 決済とは何ですか?
T+1 決済サイクルは、午後 4 時 30 分より前に実行された取引が次の取引日に決済される金融慣行です。たとえば、月曜日の午後 4 時 30 分前に行われた取引は火曜日までに決済されます。このプロセスには、証券や資金を売り手の口座から買い手の口座に移す必要があり、取引の 2 営業日後に取引を決済する T+XNUMX 決済とは異なります。そして、によると、
SEC議長のゲイリー・ゲンスラー, 「T+1は投資家に利益をもたらし、市場参加者が直面する証券取引における信用リスク、市場リスク、流動性リスクを軽減することを目的としています。」
そのため、T+1 決済サイクルへの移行は、いくつかの理由から既存のバックオフィス プロセスに多大なプレッシャーを与えています。まず、決済サイクルは主に手動プロセスであり、バッチ データ処理に依存しています。 T+1 決済サイクルに移行するには、より効率的でリアルタイムのデータ管理アプローチが必要であるとともに、タイムリーな調整とレポートを容易にするために正確で最新の情報にアクセスする必要があります。
第二に、決済サイクルが短くなると、エラー修正にかかる時間が減り、決済失敗のリスクが高まります。金融機関はリスク管理慣行を強化し、取引詳細の不一致を迅速に特定して対処する必要があります。結局のところ、この新たな迅速化された決済サイクルに直面して、既存の方法は急速に時代遅れになり、非効率になりつつあります。適応するために、企業はこれらの手動プロセスを緊急に自動化し、イベントベースのリアルタイム処理に移行して、より迅速な決済サイクルを可能にする必要があります。
T+1 移行の課題を克服する
金融機関は、この移行を支援するための新しいアプローチを必要としています。ここで最も重要な資産の 1 つは、オペレーション トレード ストア (ODS) での既存のバッチ プロセスのスムーズかつ効率的な自動化を可能にするツールです。ODS は、オペレーション レポート用に複数のソースからのデータを統合するデータベースです。
同時に、従来の決済システムには時間がかかり、エラーが発生しやすい手動タスクが含まれることがよくありますが、最新の開発者データ プラットフォームにおける最近の技術革新により、いくつかの利点を備えたソリューションが提供される可能性があります。
たとえば、開発段階で柔軟なデータ モデルを使用すると、より直観的なデータ ストレージ アプローチが可能になり、複雑なデータ変換やオブジェクト リレーショナル マッピング (ORM) の必要性が減り、開発プロセスが加速されます。同時に、ユーザーフレンドリーな開発者プラットフォームの成長により、開発者の学習曲線が短縮され、より迅速な導入が促進されます。さらに、豊富なクエリ言語を使用すると、複雑なクエリが簡素化され、大規模なコーディングの必要性が最小限に抑えられます。また、拡張性の高い形式により、プラットフォームは大量の取引データと高い同時実行レベルを管理できます。
従来のバッチ処理方法が過度に複雑なため、バックオフィス システムでトランザクション データを統合するプロセスには多くの課題が伴います。これらは長い間業界標準でしたが、厳格なスキーマ、水平スケーリングの難しさ、パフォーマンスの低下などの制限により、このプロセスはもはや取引後の管理には最適ではありません。
ただし、ソリューションとしてリアルタイムのオペレーショナルトレードデータストア (ODS) を使用するこのアプローチにより、金融会社は取引データをリアルタイムで統合できるようになり、バックオフィス業務が合理化され、意思決定の効率が向上します。たとえば、トレード デスク データは、Change Data Capture (CDC) を通じてリアルタイムで ODS に組み込むことができます。これにより、下流の取引決済およびコンプライアンス システムの主要なソースとして機能する集中取引ストアが作成され、決済時間の短縮とデータの精度の向上が促進されます。
貿易決済リスク管理における人工知能と機械学習の可能性
金融機関は、人工知能 (AI) や機械学習 (ML) などの高度なテクノロジーを採用しており、その柔軟性の低さと変更への抵抗により、これらのイノベーションをレガシー システムに統合するという課題に取り組むことがよくあります。柔軟なスキーマを備えた ODS を構築することで、AI/ML モデルを取引プラットフォームに効果的に統合し、大量の取引データをリアルタイムで効率的に処理できるようになります。この柔軟性により、さまざまな AI/ML プラットフォームとのシームレスな統合が促進され、組織はインフラストラクチャに大規模な変更を加えることなく AI 環境の変化に適応できるようになります。さらに、あらゆるデータ構造、フォーマット、ソースに対応できる柔軟なデータ スキーマにより、各機関は進化するテクノロジーや規制に対応するために必要な適応性と機敏性を備え、将来も安心して利用できます。
AI/ML プラットフォームとの統合は、貿易決済リスクを効率的に管理し、コストと時間の両方の観点から潜在的な貿易決済失敗をより効果的に管理するための AI/ML モデルの開発を促進するために重要です。さらに、予測分析により、企業は可用性と需要を予測できるため、貸し借りのための在庫を最適化できます。
柔軟性と適応性に向けて
金融機関は決済期間を T+2 から T+1 に短縮するという課題に取り組んでいますが、困難を伴う可能性がある移行を緩和するための実行可能なソリューションがまだ存在します。手動プロセスを自動化し、リアルタイム データ ストア リポジトリを導入することで、金融機関は優れた運用を実現し、SEC の T+1 決済期限を守ることができます。
T+0 決済サイクルが到来した場合、金融機関は新しい規制に適応するための準備を整えるために、柔軟なデータ プラットフォームを装備する必要があります。多くの大手銀行がインフラストラクチャの最新化に取り組み始めており、市場投入までの時間の短縮、総所有コストの削減、開発者の生産性の向上につながっているのは心強いことです。
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