28年2024月XNUMX日,美国证券交易委员会(SEC)将实施一项
关键的变化 证券交易领域:转向T+1结算周期。这一转变——将结算期从交易日后的两个工作日缩短至一个工作日——是缓解市场波动、降低信用和结算风险的一项战略举措。然而,这种转变给金融机构带来了重大挑战,特别是在其后台运营方面。那么,它们是什么以及如何克服它们?
什么是T+1和T+2结算?
T+1结算周期是一种金融惯例,下午4:30之前执行的交易将在下一个交易日进行结算。例如,周一下午 4:30 之前进行的交易将在周二结算。此过程需要将证券和/或资金从卖方账户转移到买方账户,这与 T+2 结算不同,T+XNUMX 结算在交易后两个工作日进行结算。并且,根据
SEC 主席 Gary Gensler“T+1旨在让投资者受益,降低市场参与者在证券交易中面临的信用、市场和流动性风险。”
因此,出于多种原因,转向 T+1 结算周期给现有后台流程带来了巨大压力。首先,结算周期主要是手动过程,依赖于批量数据处理。要转向T+1结算周期,需要更高效、实时的数据管理方法,以及获取准确和最新的信息,以促进及时对账和报告。
其次,结算周期较短,纠错时间较少,增加了结算失败的风险。金融机构必须加强风险管理实践,及时发现并解决贸易细节中的任何差异。最终,面对这种新的、快速的结算周期,现有的方法很快就会过时且效率低下。为了适应这种情况,公司必须紧急实现这些手动流程的自动化,并转向基于事件的实时处理,以实现更快的结算周期。
克服 T+1 转型挑战
金融机构需要一种新的方法来协助这一转变。这里最重要的资产之一是能够顺利、高效地自动化运营贸易商店 (ODS) 中现有批处理流程的工具,ODS 是一个集成多个来源数据以进行运营报告的数据库。
与此同时,遗留结算系统通常涉及耗时且容易出错的手动任务,但现代开发者数据平台的最新创新可以提供具有多种优势的解决方案。
例如,在开发阶段使用灵活的数据模型可以实现更直观的数据存储方法,通过减少对复杂数据转换或对象关系映射 (ORM) 的需求来加速开发流程。与此同时,用户友好的开发者平台的发展也大大缩短了开发者的学习曲线,促进了更快的采用。此外,通过丰富的查询语言,可以简化复杂的查询,最大限度地减少对大量编码的需求,而高度可扩展的格式意味着平台可以管理更大量的贸易数据和高并发级别。
由于过于复杂的遗留批处理方法,在后台系统中整合交易数据的过程充满了挑战。尽管它们长期以来一直是行业标准,但诸如僵化模式、水平扩展困难和性能缓慢等限制意味着该流程不再是交易后管理的最佳选择。
然而,通过实时运营贸易数据存储(ODS)作为解决方案,这种方法使金融公司能够实时整合交易数据,从而简化后台操作并提高决策效率。例如,交易台数据可以通过变更数据捕获 (CDC) 实时合并到 ODS 中。然后,这将创建一个集中的贸易商店,作为下游贸易结算和合规系统的主要来源,从而加快结算时间并提高数据准确性。
人工智能和机器学习在管理贸易结算风险方面的潜力
采用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等先进技术的金融机构经常面临将这些创新技术集成到遗留系统中的挑战,因为这些技术缺乏灵活性且难以修改。构建具有灵活模式的 ODS 使他们能够有效地将 AI/ML 模型集成到其贸易平台中,从而高效地实时处理大量贸易数据。这种灵活性有助于与不同的人工智能/机器学习平台无缝集成,使组织能够适应人工智能领域的变化,而无需对基础设施进行大量修改。此外,凭借能够容纳任何数据结构、格式或来源的灵活数据模式,机构将能够以面对不断发展的技术和法规所需的适应性和敏捷性来证明自己的未来。
与人工智能/机器学习平台集成对于有效管理贸易结算风险至关重要,并促进人工智能/机器学习模型的开发,以便在成本和时间方面更有效地管理潜在的贸易结算失败。预测分析进一步使公司能够预测可用性和需求,从而优化借贷库存。
追求灵活性和适应性
随着金融机构努力应对将结算期限从 T+2 缩短至 T+1 的挑战,仍然有可行的解决方案来缓解潜在的坎坷过渡。通过自动化手动流程并采用实时数据存储库,机构可以实现卓越运营并满足 SEC 的 T+1 结算期限。
在T+0结算周期出现的情况下,机构需要配备灵活的数据平台,以确保他们为适应新法规做好更好的准备。令人鼓舞的是,许多领先的银行开始对其基础设施进行现代化改造,从而缩短了上市时间,降低了总拥有成本,并提高了开发人员的生产力。
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