執筆:Mahra Alfalasi(Smartstream インターン)
金融業界においてデータは新たな通貨です。先週、私はSmartstreamでのインターンシップの一環として、ロンドンで開催されたカスタマーカンファレンス「Smartstream Connect 2024」に参加する機会を得ました。プログラムの中では、SmartstreamのLinda Coffman(リファレンスデータサービス担当EVP)が司会を務めた「データ処理」に関するパネルディスカッションが行われ、Pallavi Dongre(Smartstream、SVP)とRoss Lancaster(Acuiti、リサーチ責任者)が、金融セクターにおけるデータの変革力について洞察を披露しました。この対談では、金融機関がいかにして基礎的なデータ管理から、収益とアルファを生み出す戦略へと進化を遂げているかが検証されました。
主な要点
データ管理への投資: パネル内で議論されたAcuitiによる最近の調査では、回答者の70%以上が過去5年間にデータ管理に投資しており、その半数が過去12か月以内に行っていることが明らかになりました。この着実な投資は、ビジネス変革におけるデータの役割に対する認識が高まっていることを示しています。企業は現在、基礎となるプラットフォームの構築から、成長、業務効率、収益創出のためにデータを活用する方法の模索へと移行しています。
しかし、同調査は、単一のベンダーにデータを依存している企業はわずか21%であり、ほとんどの企業が複数のデータソースを管理しているという厳しい現実も浮き彫りにしました。この複雑さは統合と共通化の必要性を高め、業務効率と収益の可能性に直接的な影響を与えます。
データの迷宮を切り抜ける: データの統合は、特に異なるデータプラットフォーム間での標準化の欠如により、企業にとって依然として大きな課題となっています。Pallavi Dongreはこの問題を強調し、複数のベンダーを使い分けている企業は非効率に直面することが多く、それが収益の損失につながる可能性があると述べました。パネルで議論されたように、多様なベンダーからのデータの統合は、多くの金融機関にとって最も重要な課題として挙げられています。
パネルでは、取引所やカウンターパーティからの外部データの標準化を試みる際に企業が直面する課題についても触れられ、コーポレートアクションと照合の管理が特に困難になっていることが指摘されました。Acuitiの調査統計によると、これら2つの側面は、ヘッジファンドとセルサイド企業の双方にとって特に困難であるとされています。
セクター別の戦略: Ross Lancasterは、金融セクター全体におけるテクノロジー投資戦略の興味深い違いを強調しました。
- ヘッジファンドと自己勘定取引会社は、外部データの共通化を優先している。
- セルサイド企業は、内部システムの改善、特にストレート・スルー・プロセッシング(STP)の強化に重点を置いている。
これらの優先順位の違いは、各セクターが直面する固有の業務上の課題を反映しています。ヘッジファンドが契約変更やコーポレートアクションに対処している一方で、セルサイド企業は取引決済や照合により注力しています。
データ精度の重要性: Pallavi Dongreは、データを静的なものとして扱うことは油断につながると警告しました。コーポレートアクションや契約更新などの「静的」なデータであっても、市場や規制の変化により定期的に変更されます。データをリアルタイムで更新できないと、業務上のエラーやコスト増を招く可能性があります。Acuitiの調査では、セルサイド企業の50%以上がコーポレートアクションの管理を特に困難だと感じており、最新かつ正確なデータを維持することの重要性が改めて浮き彫りになりました。
規制コンプライアンス: 規制コンプライアンスも重要なテーマであり、パネルでは新しい識別子や拡大する規制要件によって複雑さが増していることが指摘されました。調査の回答者、特にセルサイド企業は、規制報告を最大の業務上の課題の一つとして一貫して挙げています。これは、複数の法域からのデータを管理し、進化する規制の中でコンプライアンスを維持する必要があることによってさらに悪化しています。
データの効率化からアルファへ
将来を見据えると、AIと機械学習(ML)がデータ管理における潜在的なゲームチェンジャーとして浮上しています。これらのテクノロジーは、以下のことを約束します。
- データ精度の向上
- 意思決定プロセスの自動化
- 全体的な生産性の向上
外部データに大きく依存しているヘッジファンドや自己勘定取引会社にとって、データの共通化と照合の自動化は、効率を劇的に向上させ、規制上の負担を軽減する可能性があります。
効率的なデータ処理からアルファの達成に至る道のりは複雑であり、統合、標準化、コンプライアンスにおける課題が伴います。テクノロジーへの投資を継続し、手作業を減らし、透明性を高めることで、企業は現在のデータニーズを満たすだけでなく、将来の成功に向けた地位を築くことができます。
すでに70%以上の企業がデータ管理に投資しており、50%以上がコーポレートアクションを大きな障害と見なしている中、金融機関は大きな進歩を遂げています。AIと機械学習を採用することで、企業はこれらの課題を機会に変え、データ管理を収益性と成長の主要な原動力へと変貌させることができます。
