Повышение эффективности на рынках капитала с помощью использования генеративного ИИ для преодоления сбоев в расчетах по ценным бумагам

Множество причин способствуют сбоям в расчетах, возникающим как из-за человеческих ошибок, так и из-за системных факторов. Примеры таких сбоев могут варьироваться от ошибок в документации, несоответствий в деталях, неправильной информации о сделках, недостатка средств или технических сбоев. Как правильно отметил Чрифа Эль Оттмани, директор по стратегии рынков капитала в Swift, уровень сбоев в расчетах исторически коррелирует с нестабильными рыночными условиями, что наблюдалось в последние годы. По мере значительного роста объемов транзакций неизбежно увеличивается и количество сбоев в расчетах. Такие случаи редки на относительно стабильных рынках.

Человеческая ошибка значительно способствует сбоям в расчетах в финансовой индустрии. Несмотря на достижения в технологиях, многие мелкие финансовые учреждения продолжают полагаться на ручные системы. В результате операционные сотрудники часто ошибочно вводят неправильные данные, например, в постоянных инструкциях по расчетам. Эти ошибки могут иметь серьезные последствия для процесса расчетов, приводя к неудачным транзакциям. Учитывая ручной характер систем, риск человеческих ошибок остается высоким. Поэтому решение этой проблемы является критически важным для снижения числа сбоев и повышения операционной эффективности на рынках капитала. Неэффективный и нестабильный рынок часто сравнивают с феноменом велосипеда, где негативные последствия порождают спираль ухудшения, что ведет к долгосрочным последствиям и дальнейшему ухудшению ситуации. По словам доктора Санджая Раджагопалана, главного стратегического директора Vianai Systems, когда рынок сталкивается с высоким уровнем сбоев, это подрывает доверие участников рынка, что заставляет их искать альтернативные ценные бумаги с большей ликвидностью и стабильностью. Потеря доверия и последующий переход инвестиций в другие инструменты влекут за собой значительные финансовые издержки для всех участников.

Как видно из предыдущих обсуждений, крайне важно бороться с сбоями в обеспечении расчетов, особенно устраняя человеческие ошибки. В качестве перспективного решения в этом направлении рассматривается внедрение искусственного интеллекта (ИИ). Одним из наиболее эффективных подходов является использование генеративного ИИ, обладающего огромным потенциалом для решения этих проблем. Генеративный ИИ использует машинное обучение и передовые алгоритмы для снижения числа сбоев в обеспечении расчетов ценных бумаг. Он автоматизирует и оптимизирует процессы, уменьшая человеческие ошибки, выявляя аномалии, обеспечивая точное сопоставление сделок и повышая операционную эффективность. Благодаря возможностям предиктивной аналитики, генеративный ИИ предоставляет прогнозы потенциальных сбоев, что позволяет принимать превентивные меры. В целом, его применение обещает повысить надежность, снизить риски и обеспечить беспрепятственные транзакции на рынках капитала.

Представленная выше схема иллюстрирует различные этапы, на которых генеративный ИИ может эффективно решать вопросы, связанные с обеспечением расчетов ценных бумаг. Теперь давайте подробно рассмотрим каждый этап, чтобы понять его ценностное предложение.

Интеграция данных

Генеративный ИИ начинается с интеграции и предварительной обработки разнообразных источников данных, таких как записи сделок, информация о счетах, рыночные данные и требования регуляторов, с учетом контекстуальной осведомленности. Это включает задачи очистки данных, нормализации и обогащения, что обеспечивает качество входных данных для дальнейшего анализа.

Обнаружение аномалий

Генеративный ИИ использует сложные методы машинного обучения для выявления аномалий в данных о сделках и оценки связанных с ними рисков в рамках поиска по контексту. Анализируя исторические паттерны, рыночные тренды и транзакционные данные, он обнаруживает потенциальные нарушения, которые могут привести к сбоям в расчетах. Обнаруживая выбросы, генеративный ИИ эффективно выделяет транзакции и счета с высоким риском, что позволяет проводить более глубокий анализ и принимать меры по снижению рисков.

Оптимизация сопоставления сделок

Используя передовые алгоритмы и анализ, основанный на контексте, процесс сопоставления сделок улучшается для минимизации ошибок и несоответствий. Применяя сложные методы сопоставления, обеспечивается точное совпадение заявок на покупку и продажу, что значительно снижает риск сбоев, вызванных несоответствиями сделок. Этот этап включает интеллектуальные рабочие процессы, такие как алгоритмы сопоставления, учитывающие ключевые параметры — тип ценной бумаги, количество, цену, время сделки и идентификатор ценной бумаги, что повышает эффективность.

Обработка исключений

С помощью генеративного моделирования, особенно Генеративных состязательных сетей (GANs), можно улучшить обработку исключений в процессе расчетов. Модель самостоятельно выявляет и приоритезирует исключения по степени важности, срочности или влияния, что ускоряет процессы их разрешения. Предоставляя интеллектуальные рекомендации, этот подход ускоряет устранение проблем и снижает вероятность сбоев, вызванных необработанными исключениями. Deep Convolutional GAN (DCGAN), признанная одной из наиболее влиятельных и эффективных реализаций GAN, получила широкое признание и активно используется в отрасли.

Предиктивная аналитика

Используя методы генеративного моделирования, такие как модели Гауссовых смесей (GMM), предиктивная аналитика, основанная на генеративном ИИ, прогнозирует сбои в расчетах и эффективно снижает связанные с этим риски. Эта модель (распределение вероятностей) широко применяется в задачах генеративного обучения без учителя или кластеризации. Анализируя исторические данные, рыночные условия и релевантные факторы, выявляются закономерности, предоставляющие ценную информацию о уязвимых областях, связанных с торговлей. Это позволяет предпринимать превентивные меры, такие как корректировка объемов транзакций, изменение требований к залогу или внедрение предварительных проверок перед расчетами, чтобы предотвратить сбои заранее.

Соответствие регуляторным требованиям

В области формирования регуляторных отчетов большие языковые модели (LLMs) оказывают неоценимую помощь в обеспечении соответствия требованиям на всех этапах расчетов. LLM анализируют данные сделок в соответствии с актуальными нормативными рамками, выявляют возможные нарушения и формируют комплексные отчеты, соответствующие требованиям регуляторов. Проактивное устранение вопросов соблюдения нормативных требований значительно снижает риск сбоев, вызванных нарушениями, и обеспечивает точную и всестороннюю отчетность.

Реконциляция

Используя возможности рекуррентных нейронных сетей (RNN), генеративный ИИ выполняет задачи пострасчетного аудита и сверки для обеспечения точности и полноты завершенных сделок. Сравнивая данные о завершенных сделках с соответствующими данными от различных клиринговых участников, RNN выявляют несоответствия, что ускоряет процесс сверки и способствует быстрому разрешению проблем. Этот этап играет ключевую роль в обнаружении пропущенных или неуспешных расчетов, обеспечивая своевременное устранение ошибок.

Непрерывное обучение

Благодаря возможностям генеративного ИИ системы адаптивной торговли постоянно обучаются на новых данных и приспосабливаются к динамическим рыночным условиям. Они активно используют обратную связь, отслеживают работу алгоритмов и совершенствуют модели машинного обучения, повышая точность и эффективность. Этот итеративный процесс обучения позволяет системам своевременно выявлять и предотвращать более сложные сбои в расчетах, постоянно повышая свои возможности.

Мониторинг в реальном времени

Интеграция вариационных автокодировщиков (VAE) обеспечивает непрерывный мониторинг торговых и расчетных операций в реальном времени. VAE анализируют входящие потоки данных, сравнивая их с заданными правилами или порогами, и инициируют оповещения о возможных сбоях или несоответствиях. Такой мониторинг позволяет своевременно вмешиваться и предпринимать эффективные корректирующие меры для предотвращения или минимизации последствий сбоев.

Умные контракты

Используя блокчейн или технологию распределенного реестра, автоматизированные умные контракты для расчетов ценных бумаг реализуются без участия человека. Эти контракты автоматизируют выполнение условий и положений, уменьшая зависимость от ручных операций и снижая вероятность сбоев, вызванных нарушениями условий или задержками подтверждения сделок.

Мониторинг эффективности

Поддержка генеративным ИИ с помощью сетей LSTM позволяет всесторонне отслеживать и анализировать показатели эффективности процессов расчетов. LSTM генерируют ключевые показатели эффективности (KPI), отслеживают показатели успешности расчетов, выявляют тренды и предоставляют практические рекомендации для оптимизации процессов. Тщательный мониторинг помогает выявлять возможности для улучшений и снижать частоту сбоев.

Интеграция сети

Использование модели BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) способствует плавной интеграции и взаимодействию участников рынка, включая финансовые учреждения, депозитарии и клиринговые организации. BERT обеспечивает безопасное обменивание данными, оптимизирует коммуникационные каналы и автоматизирует обмен информацией, что снижает количество ошибок и повышает эффективность расчетов по всей сети.

Взгляд в будущее показывает, что потенциал генеративного ИИ на рынках капитала очень велик. По мере развития технологий можно ожидать дальнейших значительных достижений в автоматизации процессов расчетов, выявлении аномалий и соблюдении нормативных требований. Внедрение генеративного ИИ обещает радикально изменить работу рынков капитала, повысить их эффективность, снизить количество ошибок и улучшить клиентский опыт.