우리 업계의 도매 금융 시장 거래 후 인프라는 점점 더 목적에 적합하지 않습니다.
시장 규모가 증가함에 따라 주요 시스템 결함이 발생할 가능성은 매우 현실적입니다.
돈을 옮기는 메커니즘은 오래되었습니다. 거래는 실시간으로 가능하고 실제로 이루어지지만 구매자와 판매자가 결제 기준에 동의하고 자금을 이동하는 데 최소 24시간이 걸립니다.
이는 막대한 결제 위험을 초래할 뿐만 아니라 장기간 자금을 잠그게 됩니다. 은행의 자금 조달 및 유동성 프로필이 영향을 받으며 은행 계좌에 보유해야 하는 완충 장치도 영향을 받습니다.
문제의 범위
이를 맥락에 따라 국제결제은행(BIS)은 2019년에 매일 약 19조 달러의 외환이 결제되고, 이 중 거의 9조 달러가 거래상대방의 채무불이행에 대한 보호 장치 없이 결제된 것으로 추정했습니다. 9조 달러는 일본의 연간 GDP의 거의 두 배입니다.
기존의 양자간, 비 PvP 결제의 경우 상대방이 언제 의무를 이행할지 예측하는 것은 거의 불가능합니다. 따라서 은행이 항상 현금 의무를 충족할 수 있는 충분한 유동성을 갖도록 하기 위해 은행은 nostro 계정에 많은 잔액을 보유해야 합니다.
Oliver Wyman의 2018년 보고서에 따르면 은행의 총 유동성 준비금의 10-30%는 100bps의 대략적인 마이너스 캐리 비용과 함께 일중 유동성 요구 사항의 결과입니다. 보고서에 따르면 대형 은행의 경우 이는 일반적으로 일일 유동성으로 인해 연간 100억~300억 달러의 자금 조달 비용에 해당합니다. 현재 경제 상황에서 이 비용은 증가할 가능성이 높습니다.
오늘날 사용되는 주요 중앙 집중식 결제 프로세스는 배치 기반이며, 가장 큰 금융 기관에 대한 직접 액세스를 제한하고, 결제할 수 있는 자산 클래스의 수를 제한하고 레거시 기술에 의존합니다. 사용자는 프로세스의 유연성과 구성 가능성의 부족으로 인해 제약을 받습니다. 통화 및 거래상대방에 의한 제한된 적용 범위와 관련하여 추가적인 제약이 존재합니다.
요컨대 문제는 더욱 악화되고 있습니다. 시장 규모가 증가함에 따라 주요 시스템 결함이 발생할 가능성은 매우 현실적입니다.
새로운 기술 구현
시장이 하나의 자산군이나 하나의 사업 부문에 국한되지 않는 결제 솔루션을 필요로 한다는 것은 분명합니다(현재 흔히 그러하듯이). 솔루션은 고급 클라우드 및 데이터 분석의 효율성을 활용하여 미래의 자산 클래스로 확장하면서 오늘날의 문제를 해결해야 합니다.
거래 후의 전체 프로세스는 매칭에서 결제에 이르기까지 다루어져야 하며, 효율적이고 자동화된 거래 네팅과 위험 없는 빠른 결제 또는 지불이 가능합니다.
그러나 '전면 교체'는 대부분의 기업에서 즉각적인 선택이 아닙니다. 기존 레거시 시스템 및 비즈니스 프로세스와 상호 운용할 수 있는 매우 안정적이고 안전한 솔루션이 필요합니다.
현재 및 미래의 과제 해결
DLT(분산 원장 기술)는 오늘날 시장 참가자에게 필요한 속도, 투명성, 선택, 감사 가능성 및 부인 방지 기능을 제공합니다. 불변하고 탄력적이며 변조에 강합니다.
실제로 DLT는 거래 원칙에 대한 단일 정보 소스를 제공합니다. 양 당사자는 상계 계산에서 파생된 값이 정확하고 결과를 별도로 조정할 필요가 없다고 확신할 수 있습니다. 지불은 그 직후에 매우 효과적으로 이루어질 수 있고 또 그렇게 되어야 합니다.
DLT는 또한 각 당사자가 공통 데이터 집합에서 공통 프로세스를 실행하는 협업 또는 스마트 워크플로를 실행할 수 있는 기능을 제공합니다. 이러한 워크플로는 자동화 및 처리 속도와 관련하여 기회를 제공할 뿐만 아니라 오늘날 완전히 자동화되고 구성 가능한 방식으로 PvP 결제를 제공할 수 있는 기술이 존재합니다. 이를 통해 기업은 인적 오류가 발생할 수 있는 리소스를 많이 사용하는 수동 프로세스에 의존할 필요가 없습니다.
21을 적용하여st 세기 기술을 구식 거래 후 프로세스로 전환하면 완전한 투명성과 감사 가능성을 갖춘 자금의 즉각적인 이체가 가능해 24시간 결제 주기의 불확실성이 과거의 일이 됩니다.
DLT 기반 기술은 자산의 위험 없는 결제를 위한 입증되고 확장 가능한 프레임워크를 제공하여 자본 시장을 위한 블록체인의 많은 이점을 운용할 수 있습니다.
