Dans l’environnement à fort volume et haute vitesse du prêt de titres, la synchronisation opérationnelle est primordiale. L’un des points de friction les plus fréquents est le décalage entre le retour des titres prêtés et la livraison des actifs vendus par le client, pouvant entraîner des échecs de règlement, une exposition réglementaire et un risque réputationnel. Pour y remédier, un agent prêteur majeur a collaboré avec Fairman Consulting pour concevoir et mettre en œuvre u

Dans l’univers complexe du prêt de titres, les recalls précis et rapides—notamment en anticipation des corporate actions, règlements ou ventes des propriétaires bénéficiaires—sont essentiels pour maintenir l’intégrité du marché et la satisfaction client. Cependant, les agents prêteurs rencontrent souvent des défis opérationnels et systémiques dans la gestion des recalls fails, entraînant des risques réputationnels, des coûts de règlement et des tensions avec les propriétaires

Dans le paysage financier en constante évolution, l’efficacité opérationnelle et la réduction des risques sont au cœur de l’environnement du Securities Lending. L’un des domaines sous surveillance accrue est le cadre de gestion des collatéraux utilisé par les agents prêteurs. Traditionnellement, les calendriers de collatéral—utilisés pour définir les types de collatéral éligibles—étaient très granulaires, parfois trop complexes, et sujets à des inefficacités opérationnelles d

Sur un desk d’agency lending, les traders négocient des prêts en quelques secondes, les équipes opérations gèrent les mouvements de collatéral, et les équipes reporting préparent les déclarations réglementaires comme le SFTR. Chaque fonction repose sur une hypothèse : les données qui les alimentent sont fiables. Mais comment le vérifier ? C’est là que les dimensions de la qualité des données entrent en jeu. Validité, exhaustivité, cohérence, exactitude : ces concepts ne sont

Sur un desk de agency lending, les données sont plus que des chiffres à l’écran — elles constituent la base de la confiance entre contreparties, de l’efficacité opérationnelle et de la conformité réglementaire. Lorsqu’un trader accepte de prêter des titres, le desk et les opérations enregistrent la transaction, les équipes risques surveillent l’exposition, et les équipes reporting soumettent les informations aux régulateurs. Chaque étape dépend de données correctes, cohérente

Découvrir des problèmes de qualité des données n’est que la première étape. Le travail le plus difficile — et le plus précieux — consiste à décider quoi corriger, quand et comment. Sur un desk d’agency lending, où les prêts de titres évoluent rapidement, les collatéraux sont rééquilibrés quotidiennement et les régulateurs attendent des rapports exacts en T+1, tous les problèmes ne peuvent (ni ne doivent) être résolus simultanément. Le défi consiste à transformer les constatat

Dans le securities lending, les chiffres ne sont jamais de simples chiffres. Un prêt mal enregistré, un rappel mal synchronisé ou une erreur dans l’évaluation du collatéral peut se répercuter sur les marchés, perturber les clients et entacher une réputation construite sur des années. À l’inverse, lorsque les données sont précises, opportunes et cohérentes, elles deviennent un moteur silencieux mais puissant : elles instaurent la confiance, permettent des décisions éclairées,

Sur un desk de agency lending, traders, équipes opérationnelles, équipes risques et régulateurs dépendent tous de la fiabilité des données. Mais les règles et les cadres seuls ne suffisent pas. Pour tirer pleinement parti de la qualité des données, les entreprises doivent l’intégrer dans les opérations quotidiennes — gérer les règles, suivre les incidents et instaurer la responsabilité. Bien fait, cela transforme l’entreprise d’une posture réactive à une assurance proactive.

Améliorer la qualité des données ne consiste pas à nettoyer des feuilles de calcul de manière isolée ; cela commence par aligner les efforts sur ce que l’entreprise valorise le plus. Dans le securities lending, cela signifie connecter l’amélioration des données à des résultats concrets tels que maximiser les revenus, gérer le risque contrepartie ou respecter les obligations réglementaires. Un cadre robuste fournit à la fois la structure et la discipline pour agir efficacement