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

Existen 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. 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, según se observa en los últimos años. A medida que el volumen de transacciones aumenta significativamente, es inevitable que los fallos de liquidación también se incrementen en paralelo. Este tipo de incidentes de fallo es raro en mercados relativamente estables.

El error humano contribuye de manera 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 inusual que las personas que desempeñan 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, potencialmente llevando 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, lo que conduce a implicaciones de larga data y a un mayor deterioro del mercado. Según el Dr. Sanjay Rajagopalan, director de estrategia en Vianai Systems, cuando un mercado experimenta una alta frecuencia de fallos, se 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 de seguridad, en particular mediante la corrección de errores manuales. Introducir 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 aprovecha el aprendizaje automático y algoritmos avanzados para mitigar los fallos de liquidación de seguridad. Automatiza y optimiza procesos, reduciendo errores manuales, detectando anomalías, garantizando el ajuste preciso de operaciones y mejorando la eficiencia operativa. Con sus capacidades de analítica predictiva, la IA generativa ofrece información sobre fallos potenciales, lo que permite medidas proactivas. En general, su aplicación tiene un gran potencial para mejorar la confiabilidad, minimizar riesgos y facilitar transacciones fluidas en los mercados de capitales.

El diagrama esquemático presentado arriba ilustra las diversas etapas por las que la IA generativa puede abordar de manera efectiva 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 contextual. 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 contextual. Al analizar patrones históricos, tendencias del mercado y datos transaccionales, detecta irregularidades potenciales que podrían resultar en fallos de liquidación. Mediante la detección de valores atípicos, la IA generativa resalta de manera efectiva las operaciones y cuentas de alto riesgo, lo que permite un escrutinio más profundo y medidas de mitigación de riesgo.

Optimización del emparejamiento de operaciones

Al aprovechar algoritmos avanzados y realizar análisis impulsados por el contexto, el proceso de emparejamiento de operaciones se mejora para minimizar errores y discrepancias. Mediante la aplicación de técnicas sofisticadas de aprendizaje de emparejamiento, se garantiza el emparejamiento preciso de órdenes de compra y venta, reduciendo significativamente el riesgo de fallos de liquidación que surgen de discrepancias en las operaciones. Esta etapa incorpora flujos de trabajo inteligentes como algoritmos de emparejamiento que consideran parámetros clave, incluidos el tipo de seguridad, la cantidad, el precio, la hora de la operación y el identificador de seguridad, lo que da como resultado una mayor eficiencia.

Gestión de excepciones

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

Analítica predictiva

Al aplicar técnicas de modelado generativo como Gaussian Mixture Models (GMMs), la analítica predictiva empleada por la IA generativa anticipa fallos de liquidación y mitiga de manera efectiva los riesgos asociados. Es un modelo ampliamente reconocido (distribución de probabilidad) para aprendizaje no supervisado generativo o agrupamiento   A través del análisis de datos históricos, condiciones de mercado y factores relevantes, se detectan patrones, ofreciendo información valiosa sobre áreas vulnerables relacionadas con la negociación. Esto permite acciones proactivas como ajustar el volumen de transacciones, modificar los requisitos de colateral o implementar comprobaciones pre-liquidación para prevenir fallos con antelación.

Cumplimiento normativo

En el ámbito de la generación de informes regulatorios, los Large Language Models (LLMs) resultan invaluables para mantener el cumplimiento durante todo el proceso de liquidación. Los LLMs analizan los datos de las operaciones frente a los marcos regulatorios pertinentes, identifican posibles problemas de no cumplimiento y generan informes completos para cumplir con los requisitos regulatorios. Al abordar de manera 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 Recurrent Neural Networks (RNNs), la IA generativa realiza tareas de auditoría posterior a la liquidación y conciliación para asegurar la precisión y la exhaustividad de las operaciones liquidadas. Al comparar los datos de operaciones liquidadas con puntos de datos correspondientes de diferentes miembros de compensación, las RNNs señalan 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 exploratorias de la IA generativa, los sistemas de negociación adaptativos adoptan aprendizaje continuo a partir de nuevos datos y se adaptan a condiciones dinámicas de mercado. Los sistemas incorporan activamente retroalimentación, supervisan el rendimiento 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 forma proactiva fallos de liquidación más avanzados, mejorando continuamente sus capacidades con el tiempo.

Monitoreo en tiempo real

Mediante la integración de Variational Autoencoders (VAEs), la IA generativa garantiza un monitoreo continuo en tiempo real de las actividades de negociación y liquidación. Los VAEs analizan flujos de datos entrantes, los comparan con reglas o umbrales predefinidos y activan alertas ante posibles fallos de liquidación o discrepancias. Esta capacidad de monitoreo en tiempo real facilita la intervención oportuna 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 contabilidad distribuida, 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 de rendimiento

Aprovechando las Long Short-Term Memory (LSTM) Networks, la IA generativa respalda un monitoreo integral del rendimiento y la generación de reportes de los procesos de liquidación. Las LSTM Networks generan indicadores clave de rendimiento (KPIs), monitorean las tasas de éxito de la liquidación, identifican tendencias y proporcionan información accionable para optimizar el proceso. Al supervisar de cerca las métricas de rendimiento, la IA generativa ayuda a identificar oportunidades de mejora y reduce la ocurrencia de fallos de liquidación.

Integración de red

Mediante el uso de BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), la IA generativa fomenta una integración fluida y la colaboración entre participantes del mercado, incluidas instituciones financieras, custodios y cámaras de compensación. BERT garantiza un intercambio de datos seguro, agiliza los canales de comunicación y automatiza el intercambio de información, lo que reduce errores manuales y mejora la eficiencia de 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 normativo. Se espera que la adopción de la IA generativa impulse cambios radicales en las operaciones de los mercados de capitales, lo que llevará a una mayor eficiencia, menos errores y experiencias de cliente mejoradas.