資産運用

資産運用

世界のバイサイド企業は、新しい課題に直面しています。

世界のバイサイド企業は、新しい課題に直面しています。

デジタル化の進展に伴い、顧客の行動と期待に変化が生じた一方、規制圧力と市場の進化が収益に重大な影響を及ぼしています。こうした複雑性を管理するには、相応のテクノロジーが必要となります。資産運用のためのMX.3は、バイサイドのポジション、キャッシュおよび証券在庫、さらにアセットクラス全体のリスクのリアルタイムでの管理を可能にするソリューションです。資産運用会社、年金基金、ヘッジファンドおよび保険会社のお客様に最適なソリューションとして、投資プロセスの合理化と業務の効率化に寄与します。

MX.3はバイサイド向けの単一のプラットフォームであり、投資のライフサイクル全体を通じて比類のない可視化を提供するとともに、全社的なリスク管理とコンプライアンスを支援します。また、強力な集中管理組織としても機能することで、ポートフォリオ、コンプライアンス、市場リスク、信用リスクおよび担保管理に係る統制、可視化およびレポーティング機能を強化します。こうしたIBOR（インベストメントブックオブレコード）機能により、システム間のデータ照合が不要となるため、時間を効率化し、手作業によるエラーのリスクを軽減することができます。

資産運用のためのMX.3のパンフレットをダウンロード

資産運用のためのMX.3

当社のお客様のニーズは多種多様です。MX.3は豊富な機能でお客様のニーズに対応します。

Stephen Jones

  • グループファイナンスおよびBSM IT責任者
  • Momentum Metropolitan

MX.3をAWSに移行することで、オンプレミスのハードウェア投資を軽減させることができるだけでなく、当社のオンプレミス環境でのプロビジョニングが過大または過小なとなるリスクを解消することができました。また、処理の機動性と能力が向上したため、モデル上のリスク計算ポイントを増やすとともにモデル期間の長期化も達成できたことにより、短期的な成果についての信頼性が格段に向上しました。

Stephen Jones

  • グループファイナンスおよびBSM IT責任者
  • Momentum Metropolitan

MX.3をAWSに移行することで、オンプレミスのハードウェア投資を軽減させることができるだけでなく、当社のオンプレミス環境でのプロビジョニングが過大または過小なとなるリスクを解消することができました。また、処理の機動性と能力が向上したため、モデル上のリスク計算ポイントを増やすとともにモデル期間の長期化も達成できたことにより、短期的な成果についての信頼性が格段に向上しました。

Stephen Jones

  • グループファイナンスおよびBSM IT責任者
  • Momentum Metropolitan

MX.3をAWSに移行することで、オンプレミスのハードウェア投資を軽減させることができるだけでなく、当社のオンプレミス環境でのプロビジョニングが過大または過小なとなるリスクを解消することができました。また、処理の機動性と能力が向上したため、モデル上のリスク計算ポイントを増やすとともにモデル期間の長期化も達成できたことにより、短期的な成果についての信頼性が格段に向上しました。

Stephen Jones

  • グループファイナンスおよびBSM IT責任者
  • Momentum Metropolitan

MX.3をAWSに移行することで、オンプレミスのハードウェア投資を軽減させることができるだけでなく、当社のオンプレミス環境でのプロビジョニングが過大または過小なとなるリスクを解消することができました。また、処理の機動性と能力が向上したため、モデル上のリスク計算ポイントを増やすとともにモデル期間の長期化も達成できたことにより、短期的な成果についての信頼性が格段に向上しました。

Stephen Jones

  • グループファイナンスおよびBSM IT責任者
  • Momentum Metropolitan

MX.3をAWSに移行することで、オンプレミスのハードウェア投資を軽減させることができるだけでなく、当社のオンプレミス環境でのプロビジョニングが過大または過小なとなるリスクを解消することができました。また、処理の機動性と能力が向上したため、モデル上のリスク計算ポイントを増やすとともにモデル期間の長期化も達成できたことにより、短期的な成果についての信頼性が格段に向上しました。

Stephen Jones

  • グループファイナンスおよびBSM IT責任者
  • Momentum Metropolitan

MX.3をAWSに移行することで、オンプレミスのハードウェア投資を軽減させることができるだけでなく、当社のオンプレミス環境でのプロビジョニングが過大または過小なとなるリスクを解消することができました。また、処理の機動性と能力が向上したため、モデル上のリスク計算ポイントを増やすとともにモデル期間の長期化も達成できたことにより、短期的な成果についての信頼性が格段に向上しました。