Impulsando la eficiencia en los mercados de capitales mediante el aprovechamiento de la IA generativa para superar las fallas en la liquidación de valores

Hay múltiples razones que contribuyen a los fallos de liquidación, derivadas tanto de factores manuales como relacionados con el sistema. Ejemplos de estos fallos pueden ir desde errores en la documentación, discrepancias en los detalles, información de operaciones incorrecta, fondos insuficientes o fallos técnicos. Tal como señaló acertadamente Charifa El Otmani, directora de Estrategia de Mercados de Capitales en Swift, las tasas de fallos de liquidación han mostrado una correlación histórica con condiciones de mercado inestables, tal como se observa en los años recientes. A medida que los volúmenes de transacciones aumentan significativamente, es inevitable que los fallos de liquidación también aumenten en paralelo. Estos incidentes de fallo son raros en mercados relativamente estables.

El error humano contribuye de forma significativa a los fallos de liquidación en la industria financiera. A pesar de los avances en la tecnología, muchas instituciones financieras más pequeñas continúan dependiendo de sistemas manuales. En consecuencia, no es poco común que personas en funciones operativas introduzcan por error datos incorrectos, como en una instrucción de liquidación permanente. Estos errores pueden tener consecuencias profundas en el proceso de liquidación, llegando potencialmente a transacciones fallidas. Dado el carácter manual de los sistemas, el riesgo de error humano sigue siendo frecuente. Por lo tanto, abordar este problema se vuelve crucial para reducir los fallos de liquidación y mejorar la eficiencia operativa dentro de los mercados de capitales. Un mercado ineficiente e inestable suele compararse con el fenómeno de una bicicleta, donde sus efectos negativos perpetúan una espiral descendente, llevando a implicaciones duraderas y a un mayor deterioro del mercado. Según el Dr. Sanjay Rajagopalan, director de estrategia (chief strategy officer) en Vianai Systems, cuando un mercado experimenta una alta frecuencia de fallos, erosiona la confianza de los participantes del mercado, lo que los lleva a buscar valores alternativos que ofrezcan mayor liquidez y estabilidad. Esta pérdida de confianza y el posterior cambio en las inversiones conllevan costos financieros significativos para todas las partes involucradas.

Como se desprende de las discusiones anteriores, es crucial abordar los fallos de liquidación en materia de seguridad, en particular corrigiendo los errores manuales. La introducción de inteligencia artificial (IA) surge como una solución prometedora en este sentido. Uno de los enfoques más efectivos es aprovechar la IA generativa, que tiene un enorme potencial para abordar estas preocupaciones. La IA generativa utiliza aprendizaje automático y algoritmos avanzados para mitigar los fallos de liquidación de seguridad. Automatiza y optimiza procesos, reduce errores manuales, detecta anomalías, garantiza una correspondencia precisa de operaciones y mejora la eficiencia operativa. Con sus capacidades de analítica predictiva, la IA generativa ofrece información sobre fallos potenciales, permitiendo medidas proactivas. En general, su aplicación ofrece grandes expectativas para mejorar la confiabilidad, minimizar riesgos y facilitar transacciones sin contratiempos en los mercados de capitales.

El diagrama esquemático presentado arriba ilustra las diversas etapas por las cuales la IA generativa puede abordar de manera eficaz las preocupaciones sobre la liquidación de seguridad. Ahora, profundicemos en cada etapa en detalle para obtener una comprensión integral de la propuesta de valor que ofrece.

Integración de datos

La IA generativa comienza integrando y preprocesando diversas fuentes de datos, como registros de operaciones, información de cuentas, datos de mercado y requisitos regulatorios, con un enfoque en la conciencia del contexto. Esto implica tareas como depuración de datos, normalización y enriquecimiento, asegurando la calidad de los datos de entrada para un análisis posterior.

Detección de anomalías

La IA generativa aprovecha métodos sofisticados de aprendizaje automático para identificar anomalías en los datos de operaciones y evaluar los riesgos asociados dentro de un marco de búsqueda por contexto. Al analizar patrones históricos, tendencias del mercado y datos transaccionales, detecta posibles irregularidades que pueden resultar en fallos de liquidación. Mediante la detección de valores atípicos, la IA generativa resalta de manera efectiva transacciones y cuentas de alto riesgo, lo que permite un escrutinio más profundo y medidas de mitigación del riesgo.

Optimización de la conciliación de operaciones

Al aprovechar algoritmos avanzados y realizar análisis guiados por el contexto, el proceso de conciliación de operaciones se mejora para minimizar errores y discrepancias. Mediante la aplicación de técnicas de aprendizaje de conciliación sofisticadas, se garantiza una correspondencia precisa de las órdenes de compra y venta, reduciendo de forma significativa el riesgo de fallos de liquidación que surgen de discrepancias en las operaciones. Esta etapa incorpora flujos de trabajo inteligentes, como algoritmos de conciliación que consideran parámetros clave, incluidos el tipo de valor, la cantidad, el precio, el tiempo de la operación y el identificador del valor, lo que resulta en una eficiencia mejorada.

Manejo de excepciones

Mediante el uso de modelado generativo, particularmente Redes Generativas Adversariales (GANs), el manejo de excepciones durante el proceso de liquidación puede mejorarse. Identifica y prioriza de forma autónoma las excepciones en función de la severidad, la urgencia o el impacto, agilizando los flujos de resolución. Al proporcionar recomendaciones inteligentes, este enfoque acelera el proceso de resolución y mitiga fallos de liquidación que resultan de excepciones no atendidas. DCGAN, conocido como la Deep Convolutional GAN, reconocido como una de las implementaciones de GAN más influyentes y eficaces, ha ganado un reconocimiento sustancial y una adopción generalizada en el campo.

Analítica predictiva

Al aplicar técnicas de modelado generativo como Modelos de Mezcla Gaussiana (GMMs), la analítica predictiva empleada por la IA generativa anticipa fallos de liquidación y mitiga eficazmente los riesgos asociados. Se trata de un modelo bien reconocido (distribución de probabilidad) para aprendizaje no supervisado generativo o clustering   A través del análisis de datos históricos, condiciones del mercado y factores relevantes, se detectan patrones, ofreciendo información valiosa sobre áreas vulnerables relacionadas con la negociación. Esto permite acciones proactivas como ajustar volúmenes de transacciones, modificar requisitos de colateral o implementar verificaciones preliquidación para prevenir fallos con antelación.

Cumplimiento regulatorio

En el ámbito de la generación de reportes regulatorios, los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) resultan invaluables para mantener el cumplimiento durante todo el proceso de liquidación. Los LLMs analizan los datos de operaciones frente a marcos regulatorios relevantes, identifican posibles problemas de no conformidad y generan reportes completos para cumplir con los requisitos regulatorios. Al abordar de forma proactiva las preocupaciones de cumplimiento, los LLMs reducen significativamente el riesgo de fallos de liquidación causados por violaciones regulatorias, al tiempo que garantizan reportes precisos y completos.

Conciliación

Aprovechando las capacidades de las Redes Neuronales Recurrentes (RNNs), la IA generativa realiza tareas de auditoría post-liquidación y conciliación para asegurar la precisión y exhaustividad de las transacciones liquidadas. Al comparar los datos de operaciones liquidadas con los puntos de datos correspondientes de diferentes miembros de compensación, las RNNs resaltan discrepancias, agilizando el proceso de conciliación para una resolución rápida. Esta etapa desempeña un papel fundamental para descubrir cualquier liquidación omitida o fallida, facilitando resoluciones oportunas.

Aprendizaje continuo

Con las capacidades de exploración de la IA generativa, los sistemas de negociación adaptativos adoptan aprendizaje continuo a partir de nuevos datos y se adaptan a condiciones dinámicas del mercado. Los sistemas incorporan activamente retroalimentación, monitorean el desempeño de los algoritmos y perfeccionan los modelos de ML desplegados para mejorar la precisión y la eficacia. Este proceso de aprendizaje iterativo permite a estos sistemas detectar y prevenir de manera proactiva fallos de liquidación más avanzados, mejorando continuamente sus capacidades con el tiempo.

Monitoreo en tiempo real

Mediante la integración de Autoencoders Variacionales (VAEs), la IA generativa asegura monitoreo continuo en tiempo real de las actividades de operación y liquidación. Los VAEs analizan flujos de datos entrantes, comparándolos con reglas o umbrales predefinidos, y activan alertas para posibles fallos de liquidación o discrepancias. Esta capacidad de monitoreo en tiempo real facilita intervenciones oportunas y permite acciones correctivas eficientes para prevenir o mitigar el impacto de los fallos.

Contratación inteligente

Al aprovechar el poder de la tecnología blockchain o de libro mayor distribuido, los contratos inteligentes para la liquidación de seguridad se implementan sin problemas. Estos contratos automatizan la ejecución de términos y condiciones, reduciendo la dependencia de la intervención manual y mitigando fallos de liquidación causados por incumplimientos contractuales o retrasos en la confirmación de operaciones.

Monitoreo del desempeño

Aprovechando las Redes de Memoria a Corto y Largo Plazo (LSTM), la IA generativa respalda un monitoreo y reporte integral del desempeño de los procesos de liquidación. Las Redes LSTM generan indicadores clave de desempeño (KPIs), monitorean tasas de éxito de liquidación, identifican tendencias y ofrecen información accionable para optimizar el proceso. Al monitorear de cerca las métricas de desempeño, la IA generativa ayuda a identificar oportunidades de mejora y reducir la ocurrencia de fallos de liquidación.

Integración de red

Mediante el uso de BERT (Representaciones de Codificador Bidireccional de Transformers), la IA generativa fomenta una integración y colaboración fluida entre los participantes del mercado, incluidas instituciones financieras, custodios y cámaras de compensación. BERT garantiza el intercambio seguro de datos, agiliza los canales de comunicación y automatiza el intercambio de información, lo que reduce errores manuales y mejora la eficiencia de la liquidación en toda la red.

De cara al futuro, las perspectivas de la IA generativa en los mercados de capitales son prometedoras. A medida que la tecnología evoluciona, podemos anticipar avances aún mayores en la automatización de los procesos de liquidación, la detección de anomalías y la mejora del cumplimiento regulatorio. Se espera que la adopción de la IA generativa impulse cambios radicales en las operaciones de los mercados de capitales, llevando a una mayor eficiencia, a la reducción de errores y a mejores experiencias para los clientes.