Los usos innovadores de los datos y el análisis pueden generar nuevos flujos de ingresos sólidos para los intercambios, las cámaras de compensación y otras empresas detrás de escena.
Detrás de los giros que generan los titulares sobre los mercados financieros, el negocio de la infraestructura de mercado hierve a fuego lento con una nueva dinámica competitiva. Las empresas de infraestructura del mercado financiero (FMI) establecidas, como las bolsas de valores, las cámaras de compensación, los depósitos centrales de valores y los custodios, enfrentan una variedad de desafíos para sus ingresos y márgenes.
Los mercados de capital alternativos han mostrado un fuerte crecimiento, incluidas las colocaciones privadas de capital y deuda y el surgimiento de mercados como los activos digitales, que brindan nuevas fuentes de liquidez. Al mismo tiempo, los límites tradicionales se están redefiniendo con la convergencia de los mercados cotizados y extrabursátiles, y los mercados directos al consumidor e interdistribuidores, junto con la llegada de nuevos servicios públicos de la industria.
Durante esta evolución, los datos y análisis avanzados han surgido como una oportunidad importante para generar un fuerte crecimiento de los ingresos a corto plazo. El mercado de análisis y datos financieros a nivel mundial tuvo una tasa de crecimiento anual compuesta del 6,5% desde 2017 hasta 2020, cuando alcanzó aproximadamente $ 35 mil millones. Esperamos un crecimiento anual del 5 % al 7 % hasta 2030 (consulte la Figura 1), impulsado principalmente por datos de mercado, pero reforzado por una proporción cada vez mayor de datos alternativos, como datos de carbono, hipotecas o ambientales, sociales y de gobernanza (ESG). con una tasa de crecimiento anual compuesta estimada de 10% a 20%. Y esperamos que las soluciones de análisis crezcan a una tasa del 8 % al 11 %.
La demanda de datos y análisis se ha visto estimulada tanto en el lado de la compra como en el de la venta. Por el lado de la compra, existe una demanda de datos alternativos que van más allá del mercado descriptivo, los precios y los datos de referencia (como los datos fundamentales y los eventos de la empresa). Algunos datos alternativos cubren un mercado, como un país o una industria, mientras que otros datos consisten en información relacionada con el producto, incluidas las métricas ESG. Esto abre oportunidades para vincular conjuntos de datos existentes con inteligencia artificial y tecnologías basadas en la nube para crear nuevos productos de análisis y datos.
En el lado de la venta, los clientes desean cada vez más soluciones de datos para agilizar las tareas que requieren mucha mano de obra, como el análisis predictivo de incumplimiento, la puntuación de liquidez para bonos individuales en mercados secundarios o la fijación automática de precios de “solicitud de cotización” en función de las preferencias comerciales.
Además, la expansión de los requisitos regulatorios de informes tanto en el lado de la venta como en el de la compra ha aumentado la demanda, al igual que la adopción de IA en el sector financiero, que requiere grandes volúmenes de datos y análisis avanzados para casos de uso como la detección de fraudes y la mitigación de riesgos.
En respuesta al aumento de la demanda, algunos proveedores de FMI establecidos han comenzado a invertir en el desarrollo de sus ofertas de datos y análisis y para competir con especialistas como FactSet, S&P e IHS Markit (recientemente adquirida por S&P).
Algunos están asumiendo el papel de proveedor de datos financieros consolidados y agregados. Nasdaq, por ejemplo, amplió su negocio de suministro de datos al invertir en Matter, una plataforma para datos ESG, análisis de sostenibilidad y servicios de informes, y Quandl, que ofrece conjuntos de datos financieros, económicos y alternativos a través de interfaces flexibles y fáciles de usar.
Otros titulares se han centrado en el análisis, proporcionando información de propiedad y conjuntos de datos adquiridos. LSEG ha adquirido Beyond Ratings para mejorar su índice ESG y Yield Book existentes para impulsar el análisis de renta fija. Y la titular Deutsche Börse compró Axioma, un proveedor de análisis de cartera, para construir Qontigo, un negocio de índice y análisis de cartera/riesgo.
Nuestro análisis de los principales titulares encuentra que aquellos con un claro enfoque estratégico, respaldados por inversiones sistemáticas y estratégicas en datos y análisis, pueden capturar una mayor parte de los ingresos de la industria que las empresas que son más pasivas en esta área.
Este crecimiento descomunal se debe no solo a la simple difusión de datos sin procesar o integrados, o al suministro de servicios analíticos, sino también a la mejora de los servicios de infraestructura a través de tecnología innovadora. Un buen ejemplo es la reciente adquisición de Verafin por parte de Nasdaq, un proveedor de software de gestión de delitos financieros y detección de fraudes, que fortaleció la solución anticrimen existente de la empresa.
Factores para el éxito
Los proveedores de FMI titulares que compiten con éxito contra los especialistas en datos y análisis tienen un enfoque dedicado en cuatro dimensiones:
- Construir sobre las fortalezas y activos existentes. Desarrolle un enfoque estratégico, respaldado por productos distintivos que aprovechen los datos patentados y combinen datos tradicionales y alternativos con análisis avanzados.
- Seleccione cuidadosamente los productos de datos y los casos de uso. Identificar los casos de uso correctos para comenzar y ejecutarlos bien generará conciencia en el mercado y establecerá el camino hacia un enfoque más amplio. Un proveedor podría, por ejemplo, ofrecer conjuntos de datos únicos o conocimientos analíticos intensivos sobre mercados e indicadores económicos, ambos valorados por ciertos clientes.
- Apóyate en fusiones y adquisiciones específicas. Las fusiones y adquisiciones pueden servir como un atajo para establecer nuevas capacidades y desarrollar conjuntos de datos.
- Las fusiones y adquisiciones dirigidas deberían ayudar a una empresa a obtener conjuntos de datos con una amplia cobertura, acceso a datos específicos o tipos particulares de habilidades analíticas y tecnologías.
Elija el canal de distribución adecuado. Decidir cómo difundir los datos es un paso fundamental: ¿debería ser un canal estándar como Bloomberg o una plataforma de datos alternativa como Quandl? ¿O deberían difundirse los datos mediante contratos inteligentes, siguiendo las tendencias de las finanzas descentralizadas? Como ejemplo de esto último, la red Pyth, construida sobre la cadena de bloques de Solana, es un servicio especializado para datos financieros sensibles a la latencia, para traer datos únicos a la cadena para acceso descentralizado.
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