日次照合プロセスは、バイサイド企業が新技術やAIイニシアチブから効率性を実現することを制約するデータ課題を生み出しています。
長年確立された照合プロセスへの依存がもたらす課題は、バイサイドが新しいデータ管理、投資、決済戦略に対応するために業務モデルの変革を進めている中で顕在化しています。
この課題は最近の調査で明らかになりました。調査によると、バイサイド企業の3分の2以上が依然として主に日次照合に依存しており、約半数がデータの不一致とタイミングの差異が取引フローにおける不整合の主な原因であると回答しています。この調査は、データソリューション企業Smartstreamが主催したラウンドテーブルで、バイサイドの上級リーダーを対象に実施されました。
バイサイド機関が直面するデータ照合の課題は、マルチアセット取引への移行、規制監視の強化、T+1決済サイクルへの移行が求められる中で、より深刻化しています。
新たな効率性
改善されたリサーチおよび取引技術により投資リターンで競争することが困難になる中、企業は手数料で競争しようとしています。そのために、スループットを向上させコストを削減する業務効率化を模索してきました。その一つの方法がデータ取得プロセスのアウトソーシングですが、これも業務に負担をかけているとSmartstreamの照合責任者であるロビン・ハッソン氏は述べています。
「照合におけるデータ課題は、データの広範性、複雑性、不整合性にあります」とハッソン氏はData Management Insightに語りました。
「最新のフォーマットには遥かに多くのデータポイントがあり、全員が同じ方法で使用すれば、物事は遥かにシンプルになります。しかし、それが現実ではありません。」
「Smart Reconciliations: The Buy-Side Perspective」と題されたSmartstreamの調査では、回答者の59%が外部データへの依存が主要なリスクであると回答しました。
「システム間で必要な同期が増えるほど、リスクは高まり、脆弱性が増し、変更コストも高くなります」とハッソン氏は述べています。
ユースケースの増加
照合は、組織のシステムに入り、システム内を移動するデータのチェックポイントを提供する上で重要です。データのユースケースが増加するにつれ、照合は取引活動だけでなく組織全体で機能する必要があります。情報がチームからチームへ転送される際、リアルタイムでデータの整合性を損なうことなく実行する必要があり、データ責任者にプロセスを正しく実行するプレッシャーがかかっています。
データ品質を確保する最も重要な必要性は、AIモデルのトレーニングと稼働に安全に使用できるようにすることです。入力されるデータが正確で信頼できない場合、誤った出力が生成される可能性があります。
「それは最も重要な考慮事項の一つになっています」とハッソン氏は述べています。「高品質で適切に記述されたデータにアクセスできれば、AIモデルはデータが実際に何を表しているかを学習できます。それは真に洞察力に富み、大きなビジネス上の利益をもたらすことができます。」
蓄積する課題
しかし、これらの重要なチェックを日次で実行することは、データの不規則性や不整合が事前に蓄積され、ワークフローの困難やエラーを引き起こすことを意味します。AIソリューションは、問題の処理を加速し自動化することで、日次照合前に損害を引き起こす可能性のある不整合を防ぐのに役立っています。
この解決策は、常時稼働の照合戦略であるとハッソン氏は述べています。データ管理アーキテクチャ上の制御レイヤーは、不規則性や不整合を即座に特定し修正し、それらがもたらすリスクを軽減するのに役立ちます。
「データ品質の低下を発見したらすぐに、それが逸脱し始めたらすぐに対処できます」とハッソン氏は述べています。
「AIソリューションを使用すれば、遥かにプロアクティブになることができ、パターンの変化を発見し、不整合が発生する前にリスクを特定できることがよくあります。データフローの逸脱を確認し、修正方法を推奨できます。」
集中型システム
ほとんどのユースケースにおける照合の従来のバックボーンは、単一の信頼できる情報源を作成するマスターデータ管理でした。これは、組織がますます複雑化するデータプロセスをより適切に監督するために集中型データ管理戦略への移行を開始するにつれて、より重要になっています。
「データストレージを標準化して単一の信頼できる情報源を持つという動きがあります。AIモデルのトレーニングと監査をサポートするだけでなく、インサイト、トレンド分析、より広範なビジネスインテリジェンスを推進するためです」とハッソン氏は述べています。
これは従来、断片化されたレガシーデータアーキテクチャによって妨げられてきました。一部の業務ではこれほど深刻な問題ではありませんが、異種システムの統合は一般的にデータマネージャーの経験則となっています。AIはModel Context Protocol(MCP)ツールを使用してこれらの独立した構造をより効率的にリンクすることで支援できますが、本格的な近代化の代替にはならないとハッソン氏は述べています。
「それは根本的な問題を隠蔽している可能性があります」と彼は述べています。「ケースバイケースで戦術的に問題を解決する場合、それは今後2~3年間の業務管理を本当に改善しているのでしょうか。答えは、おそらくノーです。達成される品質は、戦略的データプログラムの品質に決して匹敵しません。」
