Підвищення ефективності на ринках капіталу за допомогою використання генеративного ШІ для подолання проблем із розрахунками цінних паперів

Множина причин сприяє невдачам у розрахунках, що виникають як через людські, так і системні фактори. Приклади таких невдач можуть варіюватися від помилок у документації, розбіжностей у деталях, неправильних торгових даних, недостатніх коштів або технічних збоїв. Як правильно зазначила Шрифа Ел Отмани, директор із стратегії ринків капіталу в Swift, рівень невдач у розрахунках має історичну кореляцію з нестабільними ринковими умовами, що спостерігалося в останні роки. Зі значним зростанням обсягів транзакцій неминуче зростає і кількість невдач у розрахунках. Такі випадки є рідкісними на відносно стабільних ринках.

Людська помилка суттєво сприяє невдачам у розрахунках у фінансовій галузі. Попри прогрес у технологіях, багато менших фінансових установ досі покладаються на ручні системи. Відтак, не рідкість, що працівники операційних відділів помилково вводять неправильні дані, наприклад, у постійних інструкціях щодо розрахунків. Ці помилки можуть мати серйозні наслідки для процесу розрахунків, потенційно призводячи до невдалих транзакцій. Через ручний характер систем ризик людських помилок залишається високим. Тому вирішення цієї проблеми є критично важливим для зменшення кількості невдач у розрахунках та підвищення операційної ефективності на ринках капіталу. Неефективний і нестабільний ринок часто порівнюють із феноменом велосипеда, де негативні наслідки спричиняють спіраль занепаду, що має довгострокові наслідки та погіршує ситуацію на ринку. За словами доктора Санджая Раджагопалана, головного стратега компанії Vianai Systems, коли ринок зазнає високої частоти невдач, це підриває довіру учасників ринку, змушуючи їх шукати альтернативні цінні папери з більшою ліквідністю та стабільністю. Втрата довіри та зміщення інвестицій спричиняють значні фінансові витрати для всіх учасників.

Як видно з попередніх обговорень, важливо боротися з невдачами у забезпеченні безпеки розрахунків, особливо шляхом усунення людських помилок. Введення штучного інтелекту (ШІ) виступає перспективним рішенням у цьому напрямку. Одним із найефективніших підходів є використання генеративного ШІ, який має величезний потенціал для вирішення цих проблем. Генеративний ШІ використовує машинне навчання та передові алгоритми для зменшення кількості невдач у забезпеченні безпеки розрахунків. Він автоматизує та оптимізує процеси, зменшує людські помилки, виявляє аномалії, забезпечує точне співставлення торгів та підвищує операційну ефективність. Завдяки можливостям прогнозної аналітики, генеративний ШІ надає інсайти щодо потенційних невдач, що дозволяє вживати профілактичних заходів. Загалом, його застосування має великий потенціал для підвищення надійності, мінімізації ризиків і забезпечення безперебійних транзакцій на ринках капіталу.

Наведена вище схема ілюструє різні етапи, на яких генеративний ШІ може ефективно вирішувати проблеми безпеки розрахунків. Тепер розглянемо кожен етап детальніше, щоб отримати всебічне розуміння цінності його пропозиції.

Інтеграція даних

Генеративний ШІ починає з інтеграції та попередньої обробки різноманітних джерел даних, таких як торгові записи, інформація про рахунки, ринкові дані та регуляторні вимоги, з урахуванням контексту. Це включає завдання з очищення даних, нормалізації та збагачення, що забезпечує якість вхідних даних для подальшого аналізу.

Виявлення аномалій

Генеративний ШІ використовує складні методи машинного навчання для виявлення аномалій у торгових даних та оцінки їх ризиків у рамках пошуку контексту. Аналізуючи історичні патерни, ринкові тенденції та транзакційні дані, він виявляє потенційні порушення, що можуть призвести до невдач у розрахунках. Виявляючи аутлайєри, генеративний ШІ ефективно підкреслює високоризикові транзакції та рахунки, що дозволяє здійснювати глибший контроль і вживати заходів щодо зменшення ризиків.

Оптимізація співставлення торгів

Застосовуючи передові алгоритми та аналізуючи дані у контексті, процес співставлення торгів покращується для мінімізації помилок і розбіжностей. За допомогою складних технік співставлення, забезпечується точне відповідність купівельних і продажних ордерів, що значно зменшує ризик невдач у розрахунках через невідповідності. Цей етап включає інтелектуальні робочі процеси, такі як алгоритми співставлення, що враховують ключові параметри, зокрема тип цінного паперу, кількість, ціну, час торгів і ідентифікатор цінного паперу, що підвищує ефективність.

Обробка виключень

За допомогою генеративного моделювання, зокрема Генеративних змагальних мереж (GANs), можна покращити обробку виключень під час процесу розрахунків. Вони автономно ідентифікують і пріоритезують виключення за ступенем серйозності, терміновості або впливу, спрощуючи робочі процеси їх вирішення. Завдяки інтелектуальним рекомендаціям цей підхід прискорює процес вирішення і зменшує невдачі у розрахунках, що виникають через неперевірені виключення. DCGAN, відомий як Deep Convolutional GAN, вважається одним із найвпливовіших і найефективніших застосувань GAN і здобув значне визнання та широке впровадження у галузі.

Прогнозна аналітика

Застосовуючи техніки генеративного моделювання, такі як Gaussian Mixture Models (GMMs), прогнозна аналітика, що використовує генеративний ШІ, передбачає невдачі у розрахунках і ефективно зменшує пов’язані з цим ризики. Це добре відомий модель (розподіл ймовірностей) для генеративного навчання без нагляду або кластеризації. Аналізуючи історичні дані, ринкові умови та релевантні фактори, він виявляє патерни, що дають цінну інформацію про вразливі сфери, пов’язані з торгівлею. Це дозволяє вживати профілактичних заходів, таких як коригування обсягів транзакцій, зміна вимог до застави або впровадження попередніх перевірок перед розрахунками для запобігання невдачам заздалегідь.

Регуляторна відповідність

У сфері формування регуляторних звітів великі мовні моделі (LLMs) є незамінними для підтримки відповідності протягом усього процесу розрахунків. LLM аналізують торгові дані відповідно до регуляторних рамок, виявляють потенційні порушення і генерують детальні звіти для виконання регуляторних вимог. Проактивно вирішуючи питання відповідності, LLM значно зменшують ризик невдач у розрахунках через регуляторні порушення, забезпечуючи точну та всебічну звітність.

Реконциляція

Застосовуючи можливості рекурентних нейронних мереж (RNN), генеративний ШІ виконує післярозрахунковий аудит і реконциляцію для забезпечення точності та повноти завершених транзакцій. Порівнюючи дані завершених торгів із відповідними даними різних учасників клірингу, RNN виявляють розбіжності, що сприяє швидкому вирішенню проблем. Цей етап відіграє ключову роль у виявленні пропущених або невдалих розрахунків, сприяючи своєчасному їх вирішенню.

Безперервне навчання

Завдяки можливостям дослідження генеративного ШІ, адаптивні торгові системи постійно навчаються на нових даних і пристосовуються до динамічних ринкових умов. Системи активно враховують зворотний зв’язок, моніторять ефективність алгоритмів і вдосконалюють застосовувані моделі машинного навчання для підвищення точності та ефективності. Цей ітеративний процес навчання дозволяє системам проактивно виявляти і запобігати більш складним невдачам у розрахунках, постійно підвищуючи свої можливості.

Моніторинг у реальному часі

Завдяки інтеграції варіаційних автокодерів (VAE), генеративний ШІ забезпечує безперервний моніторинг торгових і розрахункових операцій у реальному часі. VAE аналізують потоки даних, порівнюючи їх із заданими правилами або порогами, і запускають сповіщення про потенційні невдачі або розбіжності. Така можливість моніторингу у реальному часі сприяє своєчасному втручанню і дозволяє ефективно вживати коригувальні заходи для запобігання або зменшення наслідків невдач.

Розумні контракти

Застосовуючи технології блокчейн або розподіленого реєстру, автоматизовані контракти для забезпечення розрахунків цінних паперів впроваджуються безперешкодно. Ці контракти автоматизують виконання умов і положень, зменшуючи залежність від ручних дій і зменшуючи ризик невдач через порушення контрактів або затримки підтвердження торгів.

Моніторинг продуктивності

Завдяки мережам довгострокової пам’яті (LSTM), генеративний ШІ підтримує всебічний моніторинг і звітність щодо процесів розрахунків. LSTM генерують ключові показники ефективності (KPI), відстежують рівень успішності розрахунків, виявляють тенденції та надають рекомендації для оптимізації процесу. Тісний контроль за показниками допомагає виявляти можливості для покращення і зменшувати кількість невдач у розрахунках.

Мережеві інтеграції

За допомогою BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) генеративний ШІ сприяє плавній інтеграції та співпраці між учасниками ринку, включаючи фінансові установи, депозитарії та клірингові палати. BERT забезпечує безпечний обмін даними, оптимізує канали зв’язку та автоматизує обмін інформацією, що зменшує людські помилки і підвищує ефективність розрахунків у мережі.

Перспективи застосування генеративного ШІ у ринках капіталу є обнадійливими. З розвитком технологій очікуються ще більші досягнення в автоматизації процесів розрахунків, виявленні аномалій і підвищенні регуляторної відповідності. Впровадження генеративного ШІ має потенціал радикально змінити операції на ринках капіталу, підвищуючи ефективність, зменшуючи помилки та покращуючи досвід клієнтів.