转型是一项团队运动 & # 8211; 应用 TechnoVision 实施转型计划

一 技术在改造方案运行中的应用 前文 数字技术已成为无所不在的力量，影响遍及多个行业。资本市场行业严重依赖数据：因此，其领导者从一开始就一直在推动快速数字化，他们是第一个 将其应用于日常运营，以帮助提高效率，从而降低成本。尽管起步较早，但该行业的数字化程度仍落后于其他金融服务行业。从整体格局来看，金融服务业与零售、电信和汽车等其他几个关键行业相比落后。 如今，资本市场行业正处于重大转型时期。它必须采取行动，降低结构、运营和单位贸易成本，提高效率，并投资于数字基础设施，同时满足不断增加的监管义务。 凯捷很高兴提交本报告，其中Aite-NovaricaGroup探讨了成功的业务转型方法的关键要素。该报告还概述了整个资本市场行业发生的四个重要举措，这些举措将需要公司 接受新的、协作的业务重新设计方法。本报告涵盖: •数字化转型之旅的基本卫生因素 •分布式账本技术(DLT)作为资本市场行业推动者的潜力 •在业务流程中采用AI、ML和RPA •现有市场基础设施内转型工作的风险和收益我们帮助客户通过数字创新创建高效、负责任的组织 他们的核心-包括业务、产品和区域生态系统。我们的整体数据、云和分析解决方案可增强客户参与度、简化运营并确保更有效的风险管理。 我们希望这些见解将有助于指导您的数字化转型之旅。 SudhirPai 首席技术和创新官凯捷金融服务 NileshVaidya 全球银行和资本市场部主管凯捷金融服务 2转型是一项团队运动 INTRODUCTION 资本市场公司用于维护，升级和增强技术的商业模式被打破。它不能在这样的环境中工作，在这种环境中，逐步变化而不是增量变化是常态，并且对数据或工作流的单一变化可能会在整个业务中产生级联影响。在当前的商业模式中，仅靠技术无法解决行业当前面临的问题，例如运营弹性，法规遵从性和持续竞争。 技术变革的速度和复杂性创造了 建立有效的不断发展的生态系统的新选择。业务转型需要协作来重新设计人员、流程、数据和技术，以不同的方式做事。只看增量更快、更便宜或更容易的结果是不够的；相反，定义真实和重要的目标，并重新设计业务流程以创造转型变革。 背景 整个资本市场行业的技术领导者的任务是维护，升级和增强数十种甚至数百种保持业务发展的解决方案。业务将资源与这些技术团队相结合，以提供业务投入。技术团队拥有技术架构,i.Procedres.，显示数据应用程序如何拼接在一起的示意图。好的将显示这些应用程序之间的数据流 。 业务带有组织人员图表和记录的业务流程。在当今的大多数组织中，不太可能有人拥有显示在应用程序之间操纵或增强数据的手动流程，出现的瓶颈和完成每个业务流程的实际时间以及业务流程中每个步骤的错误率的数据 。 随着公司接受技术升级或业务转型，他们需要一种创新的方法。外包和云提供商的使用增加了感兴趣和受影响方的数量。专注于系统相互依赖、运营风险、业务连续性规划(BCP)等的全球监管要求需要一个框架，公司可以从该框架中实施、评估和记录业务和运营流程的变化(图表1)。 转型需要一种协作方法，将业务、技术、流程上游和下游的业务部门、合规性以及通常是第三方提供商联系在一起。它要求这些团体是平等的利益相关者，并要求他们挑战现有业务流程中内置的假设。它需要有效的工具来创建跨历史上讲不同语言的群体的协作沟通。 图表1：变更管理框架 变更管理框架 Business 技术 第三方利益相关者 合规性 People Process 技术 新的商业模式 来源：AiteNovarica集团 技术：实施转型计划的框架 TechoVisio框架（图表2）是由凯捷开发的，旨在帮助企业成功驾驭技术和商业环境。它将技术趋势分为六个定义明确的容器，从不同的角度提供创新的快照-从用户体验和协作，通过数据和流程自动化，一直到基础架构和应用程序。 第七个集装箱提供了一系列总体设计原则，适用于趋势，以创造成功的转型影响。 TechnoVision框架从系统扩展到人员，可帮助技术从业者和业务利益相关者清楚地了解和阐明构成企业价值链的要素的相互依存关系。 框架是链中的基本要素；它们共同提供了它们如何相互作用以推动技术-业务转型的整体视图。 你的经验 F O S 图表2：TechnoVision框架 来源：凯捷 被遗忘的卫生 在数字优先时代，公司急于接受新技术，而不确保其与业务战略保持一致。技术专家和商业领袖正在努力成为技术冠军，主要是通过将数字技术融入现有的业务环境。 Thussimiliningthepotentialtodiscovernewapplicationsandbusinessmodelsinthetransformationprocess.Here’salistofafewbasichyaracyfactorswhichcanhelpfirmsinmasteringthebusinesstransformationprocess: •组织敏捷性：组织敏捷性是企业适应市场快速变化的能力，战略路线修正超越了敏捷项目。敏捷方法本身与项目管理有关，但组织敏捷性 在其范围内还有其他要素，例如业务流程，员工敬业度以及文化和协作。 •产品对齐交付:与团队的端到端责任相对应的产品交付相对应的能力交付，可以为企业带来更大，更快的价值实现。它推动了以客户为中心和创新，并且相对易于操作以适应业务目标。 •构建与购买与合作伙伴:最佳选择取决于组织的固有优势，计划的范围 ，可用性和市场能力的成本。但是，在承诺之前需要进行彻底的分析 ，以避免大量浪费时间，精力和金钱。 •绿地与棕地：Thisdecisionisespeciallyimportantfortransformationprojects.Organizationswithsignificantlegacysystemsgenerallychoose brownfieldwithacompresentaticperiodenteredintotheproject,whilegreenfieldispreferableforseparateprogramlike 仅限数字子公司。 •开源工具：安全问题存在，但我们现在目睹了企业级开源工具和资产的出现，这些工具和资产为大多数行业提供了必要的弹性水平。金融机构可以为组织内的特定应用考虑此类解决方案。 采用新的合作方法的四项重要举措 TechnoVision框架的“我们合作”，“数据蓬勃发展”和“飞行过程”容器说明了整个金融服务行业的重要趋势，这将要求公司采用新的协作方法来进行业务重新设计： •分布式账本技术(DLT)有望成为最大的推动者 •在业务流程中采用人工智能(AI)、机器学习(ML)和机器人流程自动化(RPA) •运营弹性、监管任务和混合工作环境 •卖方评估所有风险以保持竞争力。 TechnoVision框架由FluidWorkforce、 灵活的适应性劳动力模型，可提高组织的弹性和生产力，节省成本并解决技术资源短缺的问题。 DLT作为伟大推动者的承诺 区块链和DLT的进步通过创造新的数据交换方式，包括资产形式和交换这些新的和现有资产的支付方式，正在改变金融市场。资本市场的支柱是发行，交易，清算，结算和具有结构化治理模型的资产服务。 在当前设置下建立的资产的出现和共存，具有一种新的金融资产形式 在区块链和DLT上表示，为这些金融资产创建与现有运营模式并行的新运营模式。业务、运营和技术需要转型以支持这些运营模式-DLT和非DLT。以下是转型领域的三个示例： •现有既定市场基础设施的转型努力：这些举措无处不在，包括交易，清算和结算，支持向T+1结算，中央清算，固定收益市场电子交易的发展，零售交易活动的增加 参与者，采用云技术，交易活动外包，消息传递接口标准化，集成现有技术平台。 •证券的区块链/DLT：区块链和DLT平台使资产在各方之间的更快移动，并支持安全生命周期中从发行到服务的所有功能。区块链/DLT平台扩展了资产表示的领域 通过代币或本地发行资产到区块链/DLT。这些平台承诺改变发行证券所需的时间，并降低当前流程中的风险、资本要求和瓶颈。但是，它们也需要在证券清算和结算流程中进行更改。 •用于支付的区块链/DLT：区块链和DLT创造了替代支付方式来交换资产 。在区块链上创建稳定币，由真实货币和资产支持，创造了一种在区块链上交换资产的支付方法。同样，零售央行数字货币将使个人能够直接在央行开立账户，绕过现有的代理清算银行模式。中央银行将在未来几年探索这项庞大的事业。 Aite-Novarica集团认为，区块链和DLT与当前资产的结合将创建多个子运营模式。由于区块链/DLT平台上的证券和支付的筒仓表示，每个子运营模型都将拥有自己的市场基础设施和实体，例如交易所，主要经纪人，托管银行，服务提供商，技术应用和监管治理模型。因此，资产的形式。要交换的付款可以全部采用DLT模型，也可以采用DLT模型中的证券，并且可以采用菲亚特货币进行付款。 要实现解决方案的全部好处，就需要所有运营模式都具有互操作性。采用私有区块链与公共区块链的利弊创造了一个混合区块链。所有这些区块链都应该是可互操作的，以满足工作流程定制、要处理的交易量以及集中式或分散式基础设施的需求。区块链和各种运营模式之间的这种互操作性。 这些多个区块链和运营模式的出现将在2022年及以后继续发展，以创建可持续的金融市场。 在业务流程中采用AI、ML和RPA 金融公司一直在业务功能中采用AI/ML和RPA等先进技术，以实现当前流程的自动化和效率，并采用区块链/DLT等现代技术。更多的用例正在跨前端、中端和后台功能采用这些技术，以应对风险问题和降低成本策略 。进一步推动这些先进技术进入运营职能的是全球监管和行业举措，如T +1结算、巴塞尔协议III、Libor过渡以及对分布式账本技术的监管监督 。 AI/ML在自动化过程中带来了持续的学习，而RPA则涉及模拟与系统交互的人类行为，例如机器人。可以采用这些技术来简化现有的操作任务或建立新的操作功能： •用于结算的AI失败:行业举措，例如美国正在进行的T+1结算，要求企业有更严格的窗口来纠正贸易差异。 AI可以帮助分析失败模式，以预测未来的交易中断，然后才能达成和解。从理论上讲，ML可以在没有人为干预的情况下解决差异。 •消耗大量数据的函数是理想的：使用大量数据（尤其是非结构化数据）的功能对于AI/ML自动化来说已经成熟。企业行为处理就是这样一个领域，它取决于每年在全球范围内宣布一百万个时间关键事件的非标准化 数据流。 •在后台采用的RPA：RPA正在需要重复手动处理的后台功能中进行评估。这些功能包括填写税单，全球退税，从公告和客户说明中捕获和路由数据以及准备客户通知。 最初，已建立的手动业务流程被确定为采用AI，ML和RPA的理想领域，因为业务流程是已知的，并且在集成技术解决方案方面有更大的信心。它也更容易 采用这些技术来建立新的业务流程或功能，这些业务流程或功能不具有在执行DLT/区块链等现有运营功能时观察到的限制。 业务用户采用仍然是公司面临的关键挑战。在AI，RPA或ML自动化流程背后的行动和理由中提高透明度对于获得用户的支持并将人为因素集成到改进自动化流程中至关重要。 运营弹性、监管任务和混合工作环境 运营弹性包括通过任何风险中断来交付运营的能力，包括关键运营和核心业务线。金融市场成功应对了COVID-19大流行、波动的市场事件 ，如2021年GameStop股票下跌和2022年比特币价格下跌。 运营弹性似乎是欧洲DORA等监管机构的首要任务，PRA和FATF的云集中风险，以及在近两年的大流行使业务流程紧张到极限后的行业参与者 。 在过去的十年中，行业面临着网络安全挑战（例如勒索软件需求 ，数据泄露），主要城市的骚乱，气候事件（例如严重的洪水 ），恐怖主义和供应链中断。