Am 28. Mai 2024 wird die Securities and Exchange Commission (SEC) einen Wechsel zu a umsetzen T+1-Abwicklung für Standard-Wertpapiergeschäfte, wodurch der Abwicklungszeitraum von 2 Geschäftstagen nach dem Handelstag auf einen Geschäftstag verkürzt wird. Ziel der Änderung ist es, der Marktvolatilität entgegenzuwirken und das Kredit- und Abwicklungsrisiko zu verringern.
Der verkürzte T+1-Abwicklungszyklus kann potenziell die Marktrisiken verringern, die derzeitigen Back-Office-Abläufe der meisten Unternehmen können diese Änderung jedoch nicht bewältigen. Dies ist auf mehrere Herausforderungen bei bestehenden Systemen zurückzuführen, darunter:
- Manuelle Prozesse wird aufgrund des verkürzten Abwicklungszyklus unter Druck geraten
- Chargendaten Eine Verarbeitung ist nicht möglich
Um sich auf T+1 vorzubereiten, sollten Unternehmen dringend Maßnahmen ergreifen, um diese Herausforderungen zu bewältigen:
In diesem Blog werden wir untersuchen, wie MongoDB genutzt werden kann, um die Automatisierung manueller Prozesse zu beschleunigen und Batch-Prozesse zu ersetzen, um eine schnellere Abwicklung zu ermöglichen.
Was ist eine T+1- und T+2-Vergleichung?
Unter T+1-Abwicklung versteht man die Abwicklung von Transaktionen, die vor 16:30 Uhr am folgenden Handelstag ausgeführt werden. Wenn beispielsweise eine Transaktion am Montag vor 16:30 Uhr ausgeführt wird, erfolgt die Abwicklung am Dienstag. Bei diesem Abwicklungsprozess werden Wertpapiere und/oder Gelder vom Konto des Verkäufers auf das Konto des Käufers übertragen. Dies steht im Gegensatz zur T+2-Abwicklung, bei der Geschäfte zwei Handelstage nach dem Handelsdatum abgewickelt werden.
Entsprechend SEC-Vorsitzender Gary Gensler„T+1 soll Anlegern zugute kommen und die Kredit-, Markt- und Liquiditätsrisiken bei Wertpapiertransaktionen verringern, denen Marktteilnehmer ausgesetzt sind.“
Bewältigung der T+1-Übergangsherausforderungen mit MongoDB: Zwei einzigartige Lösungen
1. Die Multi-Cloud-Entwicklerdatenplattform beschleunigt die manuelle Prozessautomatisierung
Ältere Abwicklungssysteme erfordern möglicherweise manuelle Eingriffe für verschiedene Aufgaben, einschließlich des manuellen Abgleichs von Geschäften, der manuellen Eingabe von Abwicklungsanweisungen, der Zuteilung von E-Mails an Broker, des Abgleichs von Handels- und Abwicklungsdetails und der manuellen Verarbeitung papierbasierter Dokumente. Diese manuellen Prozesse können zeitaufwändig und fehleranfällig sein.
MongoDB (Abbildung 1 unten) kann auf verschiedene Weise zur Steigerung der Entwicklerproduktivität beitragen:
Einfach zu verwenden: MongoDB ist so konzipiert, dass es benutzerfreundlich ist, was den Lernaufwand für Entwickler, die neu in der Datenbank sind, verkürzen kann.
Flexibles Datenmodell: Ermöglicht Entwicklern, Daten auf eine für ihre Anwendung sinnvolle Weise zu speichern. Dies kann dazu beitragen, die Entwicklung zu beschleunigen, indem der Bedarf an komplexen Datentransformationen oder ORM-Mapping verringert wird.
Skalierbarkeit: MongoDB ist hoch skalierbar, was bedeutet, dass es große Mengen an Handelsdaten verarbeiten kann und ein hohes Maß an Parallelität unterstützt.
Rich-Query-Sprache: Ermöglicht Entwicklern die Durchführung komplexer Abfragen, ohne viel Code schreiben zu müssen.
Die auf Apache Lucene basierende Suche von MongoDB kann auch dabei helfen, große Datenmengen in Echtzeit anhand von Sanktionen und Beobachtungslisten zu überprüfen.
2. Ein betriebsbereites Handelsgeschäft als Ersatz für die langsame Stapelverarbeitung
Back-Office-Technologieteams stehen bei der Konsolidierung von Transaktionsdaten aufgrund der Komplexität älterer Batch-ETL- und Integrationsaufgaben vor zahlreichen Herausforderungen. Ältere Datenbanken gelten seit langem als Industriestandard, sind jedoch aufgrund von Einschränkungen wie starren Schemata, Schwierigkeiten bei der horizontalen Skalierung und langsamer Leistung nicht optimal für das Post-Trade-Management.
Für die T+1-Abwicklung ist es von entscheidender Bedeutung, dass konsolidierte Positionen in allen Vermögenswerten, Regionen und Geschäftsbereichen in Echtzeit verfügbar sind. Es ist wichtig zu beachten, dass das Ende des Chargenzyklus diese Anforderung nicht erfüllt.
Als Lösung nutzen MongoDB-Kunden einen Operational Trade Data Store (ODS), um diese Herausforderungen beim Datenaustausch in Echtzeit zu meistern.
Durch den Einsatz eines ODS können Finanzunternehmen ihre betriebliche Effizienz verbessern, indem sie Transaktionsdaten in Echtzeit konsolidieren. Dies ermöglicht es ihnen, ihre Backoffice-Abläufe zu optimieren, die Komplexität von ETL- und Integrationsprozessen zu reduzieren und die Einschränkungen relationaler Datenbanken zu vermeiden. Dadurch können Unternehmen schnellere und fundiertere Entscheidungen treffen und sich einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt verschaffen.
Mithilfe von MongoDB (Abbildung 2 unten) werden Handelsdesk-Daten durch Change Data Capture (CDC) in Echtzeit in ein ODS kopiert, wodurch ein zentraler Handelsspeicher entsteht, der als Live-Quelle für nachgelagerte Handelsabwicklungs- und Compliance-Systeme fungiert. Dies ermöglicht schnellere Abwicklungszeiten, verbessert die Datenqualität und -genauigkeit und unterstützt die vollständige Transaktionalität. Mit der Weiterentwicklung des ODS wird es zu einem „System of Record/Golden Source“ für viele Back-Office- und Middle-Office-Anwendungen und unterstützt KI/ML-basierte Echtzeit-Betrugspräventionsanwendungen und Abwicklungsrisiko-Fehlersysteme.
Den Handel verwalten Abwicklungsrisiko Scheitern ist entscheidend für die Steigerung der Effizienz im gesamten Wertpapiermarkt-Ökosystem. Glücklicherweise ermöglichen die MongoDB-Integrationsfunktionen (Abbildung 3 unten) mit modernen KI- und ML-Plattformen Banken die Entwicklung von KI/ML-Modellen, die die Verwaltung potenzieller Handelsabwicklungsfehler im Hinblick auf Kosten, Zeit und Qualität wesentlich effizienter machen.
Darüber hinaus ermöglichen prädiktive Analysen Unternehmen, Verfügbarkeit und Nachfrage zu prognostizieren und Bestände für die Kreditvergabe und -aufnahme zu optimieren.
Zusammenfassung
Finanzinstitute stehen vor erheblichen Herausforderungen bei der Verkürzung der Abwicklungsdauer von zwei Geschäftstagen (T+2) auf einen (T+1), insbesondere wenn es darum geht, die bestehenden Back-Office-Probleme zu lösen. Es ist jedoch von entscheidender Bedeutung, dass sie dieses Ziel innerhalb eines Jahres erreichen, wie von der SEC gefordert.
In diesem Blog wird hervorgehoben, wie die Entwicklerdatenplattform von MongoDB Finanzinstituten dabei helfen kann, manuelle Prozesse zu automatisieren und einen Best-Practice-Ansatz zu übernehmen, um Batch-Prozesse durch ein Echtzeit-Datenspeicher-Repository (ODS) zu ersetzen. Mithilfe der Entwicklerdatenplattform und Best Practices von MongoDB können Finanzinstitute operative Exzellenz erreichen und die T+1-Abwicklungsfrist der SEC am 28. Mai 2024 einhalten.
Sollten T+0-Abwicklungszyklen Realität werden, sind Institute mit der flexibelsten Datenplattform besser für die Anpassung gerüstet. Top-Banken der Branche nutzen bereits die Entwicklerdatenplattform von MongoDB, um ihre Infrastruktur zu modernisieren, was zu kürzeren Markteinführungszeiten, niedrigeren Gesamtbetriebskosten und einer verbesserten Entwicklerproduktivität führt.
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