J.P. Morgan kündigte heute die Einführung seines Securities Services Data Mesh für institutionelle Anleger an, das über Fusion by J.P. Morgan (Fusion) angeboten wird. Die Lösung ermöglicht Anlegern den Abruf wichtiger Anlagedaten, die von J.P. Morgans Verwahrungs-, Fondsbuchhaltungs- und Middle-Office-Diensten gehalten werden, und zwar über Cloud-native Kanäle wie REST-APIs, Jupyter-Notebooks und die Snowflake Financial Services Data Cloud.

Unternehmen, die von der Flexibilität der Cloud profitieren und das beschleunigte Wachstum sowie die rasante Entwicklung in den Bereichen Analytik, KI und maschinelles Lernen nutzen wollen, benötigen Daten in einem modernen Technologie-Stack, der sofort einsetzbar und analysierbar ist. Fusion unterstützt Anleger auf diesem Weg mit der Veröffentlichung des Data Mesh, das nun erstmals auch Daten von Securities Services umfasst. Durch die Bereitstellung einer Reihe von Cloud-nativen Kanälen adressiert Fusion seit langem bestehende Probleme bei der Integration von Asset-Servicing-Daten, einschließlich der Herausforderungen bei der Aufnahme von Daten in großem Umfang, insbesondere wenn Portfolios und Investments an Größe und Komplexität zunehmen.

Gerard Francis, Head of Data Solutions bei J.P. Morgan, sagte: „Institutionelle Anleger nutzen Daten immer intensiver, um Alpha und operative Effizienz zu maximieren. Ein einfacher Zugang zu diesen Daten ist von entscheidender Bedeutung. Mit dem neuen Data Mesh von Fusion holen wir unsere Kunden dort ab, wo sie sind, und liefern die Daten direkt an ihre Snowflake-Instanzen und Python-Notebooks. Kunden können nun direkt von Anwendungen, die in der Cloud und vor Ort laufen, über Fusion-APIs und andere moderne Bereitstellungskanäle auf Daten zugreifen. Diese Einführung ist das jüngste Beispiel dafür, wie Fusion Kunden bei der Bewältigung ihrer Datenherausforderungen unterstützt.“

Fusion arbeitet im Rahmen dieses neuen Angebots mit führenden Cloud-Anbietern, darunter Snowflake, zusammen, um Daten von Securities Services direkt in die Arbeitsabläufe von Anlegern fließen zu lassen.

„Die Fusion-Plattform von J.P. Morgan verändert das Kundenerlebnis, indem sie die Art und Weise modernisiert, wie Kunden auf Daten und Analysen von Securities Services zugreifen. Dies wird durch die Leistungsstärke, die Skalierbarkeit und den sicheren Datenaustausch der Snowflake Financial Services Data Cloud unterstützt“, so Benoit Dageville, Snowflake-Mitbegründer und President of Products.

Tim Fitzgerald, Global Head of Securities Services, J.P. Morgan, dazu: „Die Wertpapierdienstleistungsbranche ist zunehmend datengesteuert. Fusion ist ein zentraler Bestandteil unseres Angebots, und die Ausweitung auf die Cloud-native Bereitstellung von Verwahrungs-, Fondsbuchhaltungs- und Middle-Office-Daten gibt unseren Kunden die Möglichkeit, sich auf die Entwicklung und das Wachstum ihres Geschäfts zu konzentrieren.“

Julia Hegelstad, Digital Product Manager bei Storebrand Asset Management, erklärte: „Wir haben festgestellt, dass die Fusion-Plattform einen stabilen, modernen und zuverlässigen Weg zur Anbindung an das Datenuniversum von J.P. Morgan's Securities Services darstellt. Wir waren in der Lage, innerhalb weniger Stunden eine sichere Verbindung zwischen Fusion und unserer proprietären Codebasis herzustellen. Storebrand ist über die Ausweitung der Nutzung von Fusion erfreut, da die Plattform in neue Bereiche expandiert.“

Neue Cloud-native Funktionen und Channels:

1. Fusion ist Snowflake-kompatibel mit Securities Services-Datensätzen, die direkt aus Snowflake-Tabellen extrahiert werden können. Anleger, die Cloud-Dienste wie Snowflake als Integrationsschicht nutzen, können unabhängig von ihrem Cloud-Anbieter direkt auf J.P. Morgan-Daten zugreifen.
2. Die neue REST-API sowie die Python- und Java-SDKs ermöglichen es Anlegern, ihre Daten einfach in ihre Arbeitsabläufe oder bestehenden Anwendungen zu integrieren und fortschrittliche Analysen für eine Vielzahl von Anwendungsfällen zu entwickeln, von der automatisierten Abstimmung bis hin zu Investitionsanalysen und -berichten.
3. Mit der Fusion-Python-Bibliothek können Anleger direkt in ihren Jupyter-Notebooks auf die Daten zugreifen und so mit minimalem Aufwand ein breites Spektrum von Anwendungsfällen lösen.
4. Das Data Mesh ist für Entwickler optimiert und bietet einen Benachrichtigungsdienst, der Anwendungen über wichtige Datenereignisse informiert, ferner Self-Service-Tools für die Anwendungsverwaltung und Datenbereitstellung sowie Zugang zu Datenkatalogen und Datenwörterbüchern über die API und die Fusion-Benutzeroberfläche.

Mehr erfahren Sie auf: https://fusion.jpmorgan.com/solutions/securities-services-data-mesh

Über Fusion by J.P. Morgan

Fusion ist eine Cloud-native Datentechnologielösung, die Datenverwaltung, Analytik und Reporting für institutionelle Anleger bietet. Fusion baut auf dem globalen Betriebsmodell und der reichhaltigen Datenbasis von J.P. Morgan als branchenführendem Anbieter von Wertpapierdienstleistungen auf und ermöglicht so Größenvorteile und Kosteneinsparungen. Dank eines breiten Spektrums integrierter Lösungen, die Anlagestrategien, Fondsstrukturen, Vermögensarten und Regionen abdecken, bietet J.P. Morgan Securities Services die Expertise, den Umfang und die Kompetenz, um unsere Kunden dabei zu unterstützen, ihr Vermögen zu schützen und zu vermehren, Effizienzsteigerungen zu erzielen und Chancen in diversen globalen Märkten zu maximieren.

Über J.P. Morgan’s Corporate & Investment Bank

Die Corporate & Investment Bank von J.P. Morgan ist ein weltweit führender Anbieter von Bank-, Markt- und Wertpapierdienstleistungen. Die wichtigsten Unternehmen, Regierungen und Institutionen weltweit vertrauen uns ihre Geschäfte in mehr als 100 Ländern an. Mit einem verwahrten Vermögen von 30,4 Billionen US-Dollar und Einlagen in Höhe von 647,5 Milliarden US-Dollar (Stand: 30. Juni 2023) bietet die Corporate & Investment Bank strategische Beratung, beschafft Kapital, verwaltet Risiken und sorgt für mehr Liquidität auf den Märkten rund um den Globus. Weitere Informationen über J.P. Morgan finden Sie unter www.jpmorgan.com.

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