証券決済失敗を克服するための生成AIの活用による資本市場の効率化

複数の理由が決済失敗に寄与しており、それらは手動およびシステム関連の要因の両方に起因しています。これらの失敗例は、書類の誤り、詳細の不一致、取引情報の誤り、資金不足、技術的な不具合などさまざまです。Swiftのキャピタルマーケット戦略ディレクターであるCharifa El Otmani氏が指摘したように、決済失敗率は不安定な市場状況と歴史的に相関しており、近年の傾向として観察されています。取引量が大幅に増加するにつれて、決済失敗もそれに伴って増加するのは避けられません。このような失敗事例は、比較的安定した市場では稀です。

金融業界において、人的ミスは決済失敗の大きな要因です。技術の進歩にもかかわらず、多くの小規模な金融機関は依然として手動システムに頼っています。その結果、運用担当者が誤ったデータを入力することは珍しくありません。例えば、スタンディング・セトルメント・インストラクション（継続的な決済指示）の誤入力などです。これらの誤りは決済プロセスに深刻な影響を及ぼし、取引の失敗につながる可能性があります。システムの手動性ゆえに、人為的ミスのリスクは依然として高いままです。したがって、この問題に対処し、決済失敗を減らし、キャピタルマーケットの運用効率を向上させることが重要です。不効率で不安定な市場は、バイクの車輪のような現象に例えられ、悪循環を perpetuateし、市場の長期的な悪化やさらなる低迷を招きます。Vianai SystemsのチーフストラテジーオフィサーであるSanjay Rajagopalan博士は、市場で失敗が頻発すると、市場参加者の信頼が損なわれ、より流動性と安定性の高い代替証券を求める動きが加速すると述べています。この信頼喪失と投資のシフトは、関係者全員にとって大きな経済的コストを伴います。

前述の議論から明らかなように、特に手動エラーに対処することが決済のセキュリティリスクを軽減する上で重要です。この課題に対して、人工知能（AI）の導入が有望な解決策として浮上しています。その中でも、生成AIの活用は非常に効果的なアプローチです。生成AIは、機械学習と高度なアルゴリズムを駆使して、セキュリティ決済の失敗を軽減します。これにより、プロセスの自動化と最適化が進み、手動エラーの削減、異常の検知、正確な取引照合、運用効率の向上が実現します。予測分析機能を備えた生成AIは、潜在的な失敗の兆候を予測し、事前に対策を講じることを可能にします。全体として、その適用は信頼性の向上、リスクの最小化、キャピタルマーケットにおけるシームレスな取引の促進に大きな期待が寄せられています。

上記の図は、生成AIがどのようにしてセキュリティ決済の課題に効果的に対処できるかの各段階を示しています。次に、それぞれの段階について詳しく解説し、その価値提案を理解しましょう。

データ統合

生成AIは、取引記録、口座情報、市場データ、規制要件など多様なデータソースを統合し、前処理を行うことから始まります。これには、データのクリーニング、正規化、強化といった作業が含まれ、入力データの品質を確保します。

異常検知

生成AIは、高度な機械学習手法を用いて取引データの異常を特定し、そのリスクを評価します。過去のパターンや市場動向、取引データを分析し、決済失敗につながる可能性のある不正や異常を検出します。アウトライヤーの検出により、高リスクの取引やアカウントを特定し、より詳細な監査やリスク軽減策を可能にします。

取引照合の最適化

高度なアルゴリズムとコンテキストに基づく分析を駆使し、取引照合の精度と効率を向上させます。マッチング学習技術を適用し、買い注文と売り注文の正確な照合を実現し、取引ミスマッチによる決済失敗のリスクを大幅に低減します。この段階では、証券タイプ、数量、価格、取引時間、証券識別子などの重要パラメータを考慮したインテリジェントなマッチングワークフローを導入し、効率性を向上させます。

例外処理

生成モデル、特に敵対的生成ネットワーク（GANs）を用いることで、決済過程における例外処理を改善します。例外を自動的に識別し、重大性や緊急性、影響度に基づいて優先順位を付け、解決ワークフローを効率化します。インテリジェントな推奨を提供することで、解決までの時間を短縮し、未解決の例外による決済失敗を防ぎます。Deep Convolutional GAN（DCGAN）は、最も影響力のあるGANの一つとして広く認知されており、分野での採用も進んでいます。

予測分析

ガウス混合モデル（GMM）などの生成モデルを用いて、予測分析を行います。これにより、決済失敗の予兆を予測し、リスクを効果的に軽減します。これは、生成的教師なし学習やクラスタリングにおいて広く用いられる確率分布モデルです。過去のデータ、市場状況、関連要因を分析し、取引に関わる脆弱な領域のパターンを抽出します。これにより、取引量の調整や担保要件の変更、事前決済チェックの実施など、失敗を未然に防ぐための積極的な対策が可能となります。

規制遵守

規制報告の生成において、大規模言語モデル（LLMs）は非常に有用です。取引データを関連規制枠組みと照合し、潜在的な非遵守事項を特定し、包括的なレポートを作成します。これにより、規制違反による決済失敗のリスクを低減し、正確かつ網羅的な報告を確保します。

照合

リカレントニューラルネットワーク（RNN）の能力を活用し、決済後の監査と照合を行います。決済済み取引データと異なる清算参加者のデータを比較し、不一致を抽出します。これにより、見落としや失敗した決済を早期に発見し、迅速な解決を促進します。

継続学習

生成AIの探索能力を活用し、適応型取引システムは新しいデータから継続的に学習し、市場の変動に適応します。フィードバックを取り入れ、アルゴリズムの性能を監視し、MLモデルを改善します。この反復的な学習により、より高度な決済失敗を事前に検知・防止し、能力を向上させ続けます。

リアルタイム監視

変分自己符号化器（VAE）を導入し、生成AIは取引と決済活動の継続的なリアルタイム監視を実現します。VAEは、データストリームを分析し、事前に定めたルールや閾値と比較して、決済失敗や不一致の可能性を検知します。このリアルタイム監視により、迅速な介入と効果的な是正措置が可能となり、失敗の影響を未然に防ぎます。

スマートコントラクト

ブロックチェーンや分散台帳技術を活用し、セキュリティ決済のためのスマートコントラクトをシームレスに実装します。これらのコントラクトは、条件や条項の自動実行を可能にし、手動介入の依存度を低減し、契約違反や取引確認遅延による決済失敗を防ぎます。

パフォーマンス監視

長短期記憶（LSTM）ネットワークを活用し、決済プロセスのパフォーマンス監視とレポート作成を支援します。LSTMは主要なパフォーマンス指標（KPI）を生成し、成功率を監視し、トレンドを把握し、改善のための洞察を提供します。これにより、パフォーマンスの向上と決済失敗の削減に寄与します。

ネットワーク連携

双方向エンコーダー表現（BERT）を利用し、市場参加者（金融機関、カストディアン、清算機関など）間の円滑な連携と情報共有を促進します。BERTは、安全なデータ共有を確保し、コミュニケーションを効率化し、情報交換を自動化します。これにより、手動エラーの削減と決済効率の向上が実現します。

今後、生成AIのキャピタルマーケットにおける展望は非常に有望です。技術の進化に伴い、決済プロセスの自動化、異常検知、規制遵守の向上にさらなる進展が期待されます。生成AIの導入は、キャピタルマーケットの運用に革新的な変化をもたらし、効率性の向上、エラーの削減、顧客体験の向上につながるでしょう。