Améliorer l'efficacité des marchés financiers en utilisant l'IA générative pour surmonter les défaillances de règlement des titres

Plusieurs raisons contribuent aux échecs de règlement, découlant à la fois de facteurs manuels et de facteurs liés au système. Les exemples de ces échecs peuvent aller d’erreurs de documentation, à des divergences de détails, à des informations de transaction incorrectes, à un manque de fonds, ou à des dysfonctionnements techniques. Comme l’a justement souligné Charifa El Otmani, directrice de la stratégie sur les marchés de capitaux chez Swift, les taux d’échec de règlement ont montré une corrélation historique avec des conditions de marché instables, observée ces dernières années. À mesure que les volumes de transaction augmentent considérablement, il est inévitable que les échecs de règlement augmentent également en parallèle. De tels incidents d’échec sont rares dans des marchés relativement stables.

L’erreur humaine contribue de manière significative aux échecs de règlement dans l’industrie financière. Malgré les avancées technologiques, de nombreuses petites institutions financières continuent de s’appuyer sur des systèmes manuels. Par conséquent, il n’est pas rare que des personnes occupant des rôles opérationnels saisissent par erreur des données incorrectes, par exemple dans une instruction de règlement permanente. Ces erreurs peuvent avoir des conséquences profondes sur le processus de règlement, pouvant conduire à des transactions échouées. Étant donné la nature manuelle des systèmes, le risque d’erreur humaine demeure très présent. Par conséquent, traiter ce problème devient crucial pour réduire les échecs de règlement et améliorer l’efficacité opérationnelle au sein des marchés de capitaux. Un marché inefficace et instable est souvent assimilé au phénomène du vélo, où ses effets négatifs entretiennent une spirale descendante, entraînant des conséquences durables et une dégradation supplémentaire du marché. D’après le Dr. Sanjay Rajagopalan, chief strategy officer chez Vianai Systems, lorsqu’un marché subit une fréquence élevée d’échecs, il érode la confiance des acteurs du marché, les poussant à rechercher des titres alternatifs offrant davantage de liquidité et de stabilité. Cette perte de confiance et le changement subséquent des investissements entraînent des coûts financiers importants pour toutes les parties concernées.

Comme le montrent les discussions précédentes, il est crucial de s’attaquer aux échecs de règlement de sécurité, en particulier en traitant les erreurs manuelles. L’introduction d’une intelligence artificielle (IA) apparaît comme une solution prometteuse à cet égard. L’une des approches les plus efficaces consiste à tirer parti de l’IA générative, qui recèle un potentiel considérable pour répondre à ces préoccupations. L’IA générative s’appuie sur l’apprentissage automatique et des algorithmes avancés pour atténuer les échecs de règlement de sécurité. Elle automatise et optimise les processus, réduisant les erreurs manuelles, détectant les anomalies, assurant une correspondance précise des transactions et améliorant l’efficacité opérationnelle. Grâce à ses capacités d’analytique prédictive, l’IA générative fournit des informations sur les échecs potentiels, permettant des mesures proactives. Dans l’ensemble, son application est très prometteuse pour renforcer la fiabilité, minimiser les risques et faciliter des transactions fluides sur les marchés de capitaux.

Le schéma présenté ci-dessus illustre les différentes étapes par lesquelles l’IA générative peut répondre efficacement aux préoccupations liées au règlement de sécurité. Maintenant, examinons en détail chaque étape pour obtenir une compréhension complète de la proposition de valeur qu’elle offre.

Intégration des données

L’IA générative commence par intégrer et prétraiter diverses sources de données, telles que les enregistrements de transactions, les informations de compte, les données de marché et les exigences réglementaires, en mettant l’accent sur la prise en compte du contexte. Cela implique des tâches comme le nettoyage des données, la normalisation et l’enrichissement, afin de garantir la qualité des données d’entrée pour une analyse ultérieure.

Détection des anomalies

L’IA générative exploite des méthodes avancées d’apprentissage automatique pour identifier les anomalies dans les données de transaction et évaluer les risques qui leur sont associés dans un cadre de recherche par contexte. En analysant les schémas historiques, les tendances du marché et les données transactionnelles, elle détecte les irrégularités potentielles susceptibles d’entraîner des échecs de règlement. Grâce à la détection des valeurs aberrantes, l’IA générative met efficacement en évidence les transactions et les comptes à haut risque, permettant un examen plus approfondi et des mesures d’atténuation du risque.

Optimisation de la correspondance des transactions

En tirant parti d’algorithmes avancés et en menant une analyse pilotée par le contexte, le processus de correspondance des transactions est amélioré afin de minimiser les erreurs et les divergences. Grâce à l’application de techniques d’apprentissage de la correspondance sophistiquées, une correspondance précise des ordres d’achat et de vente est assurée, réduisant de manière significative le risque d’échecs de règlement découlant de divergences de transactions. Cette étape intègre des flux de travail intelligents, tels que des algorithmes de correspondance, qui tiennent compte de paramètres clés, notamment le type de titre, la quantité, le prix, l’heure de la transaction et l’identifiant du titre, ce qui améliore l’efficacité.

Gestion des exceptions

Grâce à l’utilisation de la modélisation générative, en particulier des réseaux antagonistes génératifs (GANs), la gestion des exceptions pendant le processus de règlement peut être améliorée. Elle identifie de manière autonome et hiérarchise les exceptions en fonction de leur gravité, de leur urgence ou de leur impact, rationalisant les flux de résolution. En fournissant des recommandations intelligentes, cette approche accélère le processus de résolution et atténue les échecs de règlement résultant d’exceptions non traitées. DCGAN, connu sous le nom de Deep Convolutional GAN, reconnu comme l’une des implémentations de GAN les plus influentes et les plus efficaces, a suscité un engouement considérable et une adoption généralisée dans le domaine.

Analytique prédictive

En appliquant des techniques de modélisation générative telles que les Gaussian Mixture Models (GMMs), l’analytique prédictive utilisée par l’IA générative anticipe les échecs de règlement et atténue efficacement les risques associés. Il s’agit d’un modèle bien reconnu (distribution de probabilité) pour l’apprentissage non supervisé génératif ou le clustering   Grâce à l’analyse des données historiques, des conditions de marché et des facteurs pertinents, des schémas sont détectés, offrant des informations précieuses sur les zones vulnérables liées à la négociation. Cela permet des actions proactives, telles que l’ajustement des volumes de transaction, la modification des exigences de collatéral, ou la mise en œuvre de contrôles préalables au règlement pour empêcher les échecs à l’avance.

Conformité réglementaire

Dans le domaine de la génération de rapports réglementaires, les Large Language Models (LLMs) s’avèrent précieux pour maintenir la conformité tout au long du processus de règlement. Les LLMs analysent les données de transaction par rapport aux cadres réglementaires pertinents, identifient les problèmes potentiels de non-conformité et génèrent des rapports complets pour répondre aux exigences réglementaires. En traitant de manière proactive les préoccupations de conformité, les LLMs réduisent significativement le risque d’échecs de règlement causés par des violations réglementaires tout en garantissant des rapports exacts et complets.

Rapprochement

En tirant parti des capacités des Réseaux de Neurones Récurrents (RNNs), l’IA générative réalise des tâches d’audit post-règlement et de rapprochement afin d’assurer la précision et l’exhaustivité des transactions réglées. En comparant les données de transaction réglées avec les points de données correspondants provenant de différents membres compensateurs, les RNNs mettent en évidence les divergences, rationalisant ainsi le processus de rapprochement pour une résolution rapide. Cette étape joue un rôle central dans la détection de tout règlement omis ou échoué, en facilitant des résolutions en temps opportun.

Apprentissage continu

Grâce aux capacités exploratoires de l’IA générative, les systèmes de négociation adaptatifs adoptent un apprentissage continu à partir de nouvelles données et s’adaptent aux conditions de marché dynamiques. Les systèmes intègrent activement les retours, surveillent les performances des algorithmes et affinent les modèles ML déployés afin d’améliorer la précision et l’efficacité. Ce processus d’apprentissage itératif permet à ces systèmes de détecter et prévenir de manière proactive des échecs de règlement plus avancés, améliorant continuellement leurs capacités au fil du temps.

Surveillance en temps réel

Grâce à l’intégration de Variational Autoencoders (VAEs), l’IA générative garantit une surveillance continue en temps réel des activités de négociation et de règlement. Les VAEs analysent les flux de données entrants, les comparant à des règles ou des seuils prédéfinis, et déclenchent des alertes en cas d’échecs de règlement potentiels ou de divergences. Cette capacité de surveillance en temps réel facilite une intervention rapide et permet des actions correctives efficaces pour prévenir ou atténuer l’impact des échecs.

Contrats intelligents

En exploitant la puissance de la blockchain ou de la technologie de registre distribué, les contrats intelligents pour le règlement de sécurité sont mis en œuvre de manière fluide. Ces contrats automatisent l’exécution des clauses et conditions, réduisant la dépendance à une intervention manuelle et atténuant les échecs de règlement causés par des manquements contractuels ou des retards de confirmation des transactions.

Surveillance des performances

En s’appuyant sur les réseaux Long Short-Term Memory (LSTM), l’IA générative prend en charge une surveillance et un reporting complets des processus de règlement. Les réseaux LSTM génèrent des indicateurs clés de performance (KPIs), surveillent les taux de réussite du règlement, identifient les tendances et fournissent des informations exploitables pour optimiser le processus. En surveillant de près les métriques de performance, l’IA générative aide à identifier les opportunités d’amélioration et à réduire la fréquence des échecs de règlement.

Intégration réseau

Grâce à l’utilisation de BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), l’IA générative favorise une intégration et une collaboration fluides entre les acteurs du marché, y compris les institutions financières, les dépositaires et les chambres de compensation. BERT garantit un partage de données sécurisé, rationalise les canaux de communication et automatise l’échange d’informations, ce qui entraîne une réduction des erreurs manuelles et une amélioration de l’efficacité du règlement sur l’ensemble du réseau.

À l’avenir, les perspectives de l’IA générative sur les marchés de capitaux sont prometteuses. À mesure que la technologie évolue, nous pouvons nous attendre à des avancées encore plus importantes dans l’automatisation des processus de règlement, la détection des anomalies et l’amélioration de la conformité réglementaire. L’adoption de l’IA générative devrait entraîner des changements radicaux dans les opérations des marchés de capitaux, conduisant à une efficacité accrue, à moins d’erreurs et à une expérience client améliorée.