L’argent est périssable

Le rapprochement des symbologies des titres est un exercice quotidien pour les entreprises financières. Pourtant, il s’agit souvent d’un processus manuel, ce qui entraîne des erreurs. Celles-ci se traduisent par des pertes et des perturbations dans l’ensemble de l’entreprise. Aparajita Bose-Mullick, Product Manager chez Smartstream, a interrogé un ancien trader obligataire et un ancien analyste des opérations de données sur la cause et l’impact de ces erreurs. Leurs commentaires révèlent un fossé de compréhension et d’empathie : les traders imputent les erreurs aux opérations de données lors des saisies manuelles, tandis que les équipes d’opérations de données ne mesurent pas pleinement les conséquences des erreurs. Les deux parties sous-estiment la complexité et l’ampleur de ce qu’il faut accomplir.

Ne devrait-il donc pas être possible de simplement saisir un ISIN ou un RIC et d’obtenir un ticker ? Aparajita Bose-Mullick propose une alternative plus fiable et plus intelligente aux pratiques manuelles traditionnelles de rapprochement des symbologies.

À l’heure actuelle, le rapprochement des symbologies n’est pas un processus simple et il peut être extrêmement sujet aux erreurs. L’un des principaux obstacles tient au fait que les informations relatives aux instruments financiers sont aujourd’hui communiquées au moyen d’une variété de codes différents, souvent conçus par des fournisseurs de données et des places boursières – identifiants de fournisseurs et de marchés, etc. En général, ces codes ne correspondent pas entre eux, ce qui empêche une intercommunication fluide. Il n’existe pas d’identifiant unique et normalisé et, à mesure que le nombre de codes utilisés pour représenter les instruments financiers continue d’augmenter, la complexité ne cesse de s’accroître.

Bien réaliser le rapprochement des symbologies est toutefois essentiel. Un ancien trader en titres à revenu fixe, commentant l’importance de la symbologie (identifiants de l’émetteur, du teneur de marché, de la place boursière et du fournisseur) pour la fonction de trading, a déclaré :

« L’argent est une denrée périssable qui ne dort jamais. Mon travail consiste à m’assurer qu’il ne se périme pas, mais qu’au contraire il croisse [grâce à l’investissement].

Les obligations, contrairement aux actions, sont conçues pour présenter un profil de risque plus faible, et j’investis dans les obligations parce que je ne peux pas laisser l’argent se périmer ; le laisser se périmer [perdre de l’argent] est bien réel, et cela fait mal. Rater des transactions à cause d’erreurs dans le chaînage des données est une raison inexcusable de perdre de l’argent. Lorsque nous perdons de l’argent à cause de ruptures de transactions, cela met en évidence des opportunités manquées qui ont peu à voir avec mon expertise et qui résultent d’opérations de données et d’une gestion des données négligentes, produisant une mauvaise qualité de données. »

Encore une fois, chaque événement ressemble à une catastrophe parce que nous perdons de l’argent réel. Ces incidents sont bien réels. Quelque chose d’aussi simple que la symbologie, et la possibilité de vérifier de manière fluide si un instrument sur lequel j’ai une position est en hausse ou en baisse, est une exigence de base ; mais sans symbologie et sans capacité de rapprochement, rien ne pourrait démarrer.

Par exemple, lorsque je décide d’acheter ou de vendre une obligation, je l’identifie d’abord à partir de l’identifiant de l’émetteur, et les termes et conditions qui décrivent l’obligation sont intégrés à la structure de cet identifiant.

Ensuite, j’ai besoin d’un prix pour cette obligation à partir de nos systèmes internes, et les données de marché sont obtenues auprès de divers fournisseurs – Bloomberg, Refinitiv, places boursières, etc. Ce qui relie toutes les données internes et externes devrait être l’identifiant de l’émetteur, mais ce n’est pas toujours fiable à 100 %. Quoi qu’il en soit, j’ai introduit dans l’équation des identifiants supplémentaires, provenant de chaque partie. Cela signifie que je dois être en mesure de relier l’instrument que je veux négocier à une variété de sources, internes comme externes.

Et je dois avoir confiance dans le fait que notre équipe des opérations peut sourcer, fusionner, nettoyer, gérer et maintenir toutes les données. C’est un risque réel qui n’est reconnu que lorsque nous perdons de l’argent.

Une fois la transaction exécutée, elle doit ensuite être traitée. Si la transaction ne s’exécute pas en raison de mauvaises données, par exemple si la correspondance de symbologie manque, alors la transaction a échoué – et l’argent s’est périmé ».

L’autrice s’est entretenue avec un ancien analyste des opérations de données afin d’identifier pourquoi les erreurs de rapprochement restent fréquentes. L’analyste a expliqué qu’il avait un diplôme de premier cycle en électronique, mais que, lorsqu’il a rejoint une entreprise financière, on lui a demandé de remplir une feuille de calcul pour mapper manuellement les SEDOL vers les RIC Reuters, les tickers Bloomberg, les CUSIP, les codes GMI, etc., qui a ensuite été diffusée. Comme il l’a souligné, il n’était pas un expert des données et ne comprenait pas les conséquences d’un code manquant ou d’une saisie erronée. Il savait que les erreurs auraient un impact sur la fonction de trading du front-office, mais il ne savait pas que leurs effets se propageaient jusqu’au middle et au back-office, pouvant potentiellement placer une entreprise dans le viseur des régulateurs.

En réalité, loin de simplement perturber la fonction de trading, les erreurs de rapprochement peuvent avoir un impact étendu. Le suivi et le traitement des transactions au middle-office peuvent être affectés, tandis qu’au back-office il y aura probablement des implications pour les rapprochements, la compensation et le règlement-livraison des transactions, la comptabilité back-office et le reporting réglementaire. En outre, les calculs de P&L et de NAV peuvent être faussés, tout comme la comptabilité du front-office. La conformité et la surveillance peuvent également être touchées.

Relier les points peut être une tâche complexe et la réussite du processus repose sur des données fiables. Malheureusement, des erreurs se produisent et les transactions s’enlisent. Les faux pas peuvent coûter cher : une transaction échouée peut entraîner une perte financière significative.

Pour aggraver les choses, de tels échecs peuvent générer des frictions entre les traders et les équipes d’opérations de données, ainsi qu’une érosion de la confiance. Les desks de trading décident alors d’intégrer les fonctions de qualité des données dans leur propre périmètre, et les efforts sont donc dupliqués, ce qui augmente encore les coûts.

De manière surprenante, de nombreuses personnes travaillant dans l’industrie financière ne sont pas pleinement conscientes de l’impact de ces erreurs. Comme le souligne l’entretien précédent, les collaborateurs qui effectuent le rapprochement ne sont souvent pas des experts des données et ne comprennent pas non plus entièrement les workflows allant du front-office au back-office. Ils connaissent les implications d’une erreur pour le front-office, mais peuvent ignorer les répercussions qu’elle peut avoir sur les processus en aval.

Plus préoccupant encore, le secteur financier semble simplement accepter cette situation. Pourtant, les entreprises sont minées par les ruptures de transactions, qui représentent l’un des frais généraux les plus lourds que l’industrie supporte actuellement. Compte tenu de la pression pour réduire les coûts, une telle complaisance est déroutante. Ne vaudrait-il pas mieux s’attaquer à ce point faible plutôt que de continuer à accumuler des pertes ?

Pour répondre à ce besoin du secteur, Smartstream a développé une capacité de rapprochement des symbologies afin que chacun puisse, par exemple, rechercher un RIC et obtenir un FIGI, etc. Elle offre une alternative simple d’utilisation au mapping manuel sujet aux erreurs. Le service fonctionne en connectant et en reliant les symboles utilisés par les fournisseurs, les places boursières et d’autres organismes. Il crée, en quelque sorte, un langage commun entre les symbologies, agissant comme un traducteur entre des plateformes auparavant non communicantes.

Cette capacité s’appuie sur la Smartstream Reference Data Utility (RDU). La RDU collecte une vaste quantité d’informations très détaillées sur les dérivés cotés, les actions et les titres à revenu fixe, à partir de sources du monde entier. La RDU est une partie neutre, et une utility dont tous les utilisateurs bénéficient. Elle est animée par des experts chevronnés du secteur, ce qui garantit une qualité de données optimale.

Le service de rapprochement RDU est simple à utiliser et, surtout, permet aux entreprises d’employer leur capital humain de manière plus intelligente. Des ressources spécialisées, par exemple des informaticiens ou des diplômés en comptabilité, au lieu d’être mal affectées à des tâches de rapprochement, peuvent être orientées vers des activités stratégiques pour l’entreprise.

Pour les petites entreprises, telles que les hedge funds, qui souhaitent des données et une symbologie propres mais n’ont pas les effectifs nécessaires pour gérer les workflows complexes impliqués dans le rapprochement manuel, ce service est particulièrement bénéfique, car il les libère de la distraction des opérations de données.

De manière cruciale, la réduction des erreurs et l’amélioration de la qualité des données entrant dans les systèmes des entreprises diminuent la probabilité que des informations erronées perturbent les workflows en aval ou provoquent des échecs de transactions coûteux.

En outre, la capacité de rapprochement de la RDU ne se limite pas au front-office. Elle offre une perspective complète, en fournissant toute la symbologie nécessaire pour que les fonctions front-, middle- et back-office puissent opérer efficacement.

Plus que jamais, les institutions financières doivent pouvoir réagir rapidement aux événements géopolitiques et de marché. Prenons, par exemple, les sanctions occidentales contre la Russie, qui ont obligé les entreprises à déboucler rapidement des positions russes, ou le krach éclair de mai 2022 : dans les deux cas, il était essentiel pour les entreprises de pouvoir tracer rapidement les connexions entre les instruments et d’identifier les positions affectées. Le service de rapprochement Smartstream RDU permet aux institutions financières d’établir ces connexions rapidement, ce qui signifie qu’elles peuvent répondre sans délai aux vents contraires géopolitiques et de marché actuels.

Enfin, le service de rapprochement Smartstream RDU bénéficie déjà de la confiance des plus hauts niveaux. Ses abonnés vont des banques de premier rang aux calculateurs de marge, ainsi qu’à certaines des plus grandes sociétés buy-side au monde.