Atlas by Caceis – La solution intégrée front to back-office

© Tierney

Mostafa Chriraa, Group Head of Operational Line Investment Management Services

Mostafa Chriraa
Group Head of Operational Line
Investment Management Services

CACEIS s’appuie sur son expertise de middle office pour renforcer son modèle front-to-back avec sa plateforme ATLAS. Couvrant l’ensemble du cycle de vie d’investissement, elle apporte plus de valeur, de visibilité et d’efficacité aux gérants d’actifs.

 

Dans un environnement de marché marqué par des exigences réglementaires croissantes, des cycles de règlement plus courts (T+1) et une complexité opérationnelle accrue, de nombreux gérants réévaluent l’efficacité de leurs modèles opérationnels. Les investissements technologiques, l’intégration étroite des processus, le renforcement des contrôles et l’augmentation de la scalabilité opérationnelle sont devenus des priorités stratégiques. ATLAS est la réponse de CACEIS à l’évolution de ces besoins.

En tant que groupe d’asset servicing, CACEIS accompagne l’ensemble du cycle de vie de l’investissement, du front office au post-marché: outils d’aide à la gestion de portefeuille, accès et exécution de trading, gestion des risques, middle office, administration de fonds, fonctions de dépositaire et services de conservation.

En réunissant ces fonctions au sein d’un cadre cohérent, notre plateforme modulaire ATLAS renforce la continuité entre décisions d’investissement, exécution et traitements post-marché. Une meilleure harmonisation des flux opérationnels et des environnements de données contribue à réduire la fragmentation des systèmes, limiter les rapprochements, diminuer les erreurs et renforcer la supervision de bout en bout. ...

Lire l'article complet sur le site PAPERJAM

Actualités liées

📅

CACEIS capitalise sur son expertise en middle office et renforce son modèle Front-to-Back avec sa solution ATLAS.

📅

Dans la poursuite de sa stratégie de digitalisation au service de ses clients et de ses collaborateurs, CACEIS adopte la solution de machine learning...