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, résultant à la fois de facteurs manuels et de facteurs liés au système. Les exemples de ces échecs peuvent aller des erreurs de documentation, des divergences dans les détails, d’informations de transaction incorrectes, de fonds insuffisants ou de problèmes techniques. Comme l’a justement souligné Charifa El Otmani, directrice de la stratégie des marchés de capitaux chez Swift, les taux d’échec des règlements ont montré une corrélation historique avec des conditions de marché instables, comme observé ces dernières années. À mesure que les volumes de transactions augmentent fortement, 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 fonctions opérationnelles 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 entraîner des transactions échouées. Étant donné la nature manuelle de ces systèmes, le risque d’erreur humaine demeure prévalent. Dès lors, il devient crucial de résoudre ce problème afin de réduire les échecs de règlement et d’améliorer l’efficacité opérationnelle au sein des marchés de capitaux. Un marché inefficace et instable est souvent assimilé à un phénomène de bicycle, où ses effets négatifs entretiennent une spirale descendante, entraînant des conséquences durables et une dégradation supplémentaire du marché. D’après le Dr Sanjay Rajagopalan, directeur de la stratégie chez Vianai Systems, lorsqu’un marché connaît une fréquence élevée d’échecs, il érode la confiance des acteurs du marché, les poussant à chercher des valeurs mobilières alternatives offrant une liquidité et une stabilité plus importantes. Cette perte de confiance et le déplacement subséquent des investissements entraînent des coûts financiers importants pour toutes les parties concernées.

Comme le montrent les discussions précédentes, il est crucial de traiter les échecs de règlement de sécurité, en particulier en s’attaquant aux 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 présente 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, réduit les erreurs manuelles, détecte les anomalies, assure une correspondance précise des transactions et améliore l’efficacité opérationnelle. Grâce à ses capacités d’analytique prédictive, l’IA générative fournit des informations sur des échecs potentiels, permettant des mesures proactives. Dans l’ensemble, son application offre de grandes perspectives pour améliorer la fiabilité, minimiser les risques et faciliter des transactions fluides sur les marchés de capitaux.

Le diagramme schématique présenté ci-dessus illustre les différentes étapes par lesquelles l’IA générative peut traiter efficacement les préoccupations relatives au règlement des titres. Passons maintenant à l’examen détaillé de chaque étape afin d’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 registres 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, la normalisation et l’enrichissement des données, afin d’assurer la qualité des données d’entrée pour une analyse ultérieure.

Détection des anomalies

L’IA générative exploite des méthodes d’apprentissage automatique sophistiquées 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 des 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 l’appariement des transactions

En tirant parti d’algorithmes avancés et en menant une analyse guidée par le contexte, le processus d’appariement des transactions est renforcé pour minimiser les erreurs et les divergences. Grâce à l’application de techniques d’apprentissage d’appariement sophistiquées, une correspondance précise des ordres d’achat et de vente est assurée, réduisant considérablement le risque d’échecs de règlement découlant de mauvaises correspondances entre transactions. Cette étape intègre des workflows intelligents, tels que des algorithmes d’appariement 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 (GAN), la gestion des exceptions pendant le processus de règlement peut être améliorée. Elle identifie de manière autonome et hiérarchise les exceptions selon leur gravité, leur urgence ou leur impact, en rationalisant les workflows 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 comme le Deep Convolutional GAN, reconnu comme l’une des implémentations de GAN les plus influentes et les plus efficaces, a suscité un fort engouement et une adoption généralisée dans le domaine.

Analytique prédictive

En appliquant des techniques de modélisation générative comme les modèles de mélange gaussien (GMM), l’analytique prédictive utilisée par l’IA générative anticipe les échecs de règlement et atténue efficacement les risques associés. C’est 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 au trading. Cela permet des actions proactives telles que l’ajustement des volumes de transactions, la modification des exigences de collatéral ou la mise en place de contrôles préalables au règlement afin de prévenir les échecs à l’avance.

Conformité réglementaire

Dans le domaine de la génération de rapports réglementaires, les modèles de langage de grande taille (LLM) se révèlent extrêmement précieux pour maintenir la conformité tout au long du processus de règlement. Les LLM 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 LLM réduisent considérablement le risque d’échecs de règlement causés par des violations réglementaires tout en garantissant des rapports exacts et exhaustifs.

Réconciliation

En tirant parti des capacités des réseaux de neurones récurrents (RNN), l’IA générative effectue des tâches d’audit et de réconciliation post-règlement 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 de compensation, les RNN mettent en évidence les divergences, rationalisant ainsi le processus de réconciliation pour une résolution rapide. Cette étape joue un rôle essentiel dans la mise au jour des règlements omis ou échoués, facilitant des résolutions en temps opportun.

Apprentissage continu

Grâce aux capacités exploratoires de l’IA générative, les systèmes de trading adaptatifs adoptent un apprentissage continu à partir de nouvelles données et s’adaptent aux conditions dynamiques du marché. Les systèmes intègrent activement des retours, surveillent les performances des algorithmes et affinent les modèles de ML déployés afin d’améliorer l’exactitude et l’efficacité. Ce processus d’apprentissage itératif permet à ces systèmes de détecter et de 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 des autoencodeurs variationnels (VAE), l’IA générative assure une surveillance continue et en temps réel des activités de transaction et de règlement. Les VAE 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.

Contractualisation intelligente

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

Surveillance des performances

En tirant parti des 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 (KPI), surveillent les taux de réussite des règlements, identifient des tendances et fournissent des informations exploitables pour optimiser le processus. En surveillant de près les métriques de performance, l’IA générative aide à identifier des 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 fluide et une collaboration entre les participants du marché, y compris les institutions financières, les dépositaires et les chambres de compensation. BERT garantit un partage sécurisé des données, rationalise les canaux de communication et automatise l’échange d’informations, ce qui réduit les erreurs manuelles et améliore l’efficacité du règlement sur l’ensemble du réseau.

En regardant vers l’avenir, les perspectives de l’IA générative dans les marchés de capitaux sont prometteuses. À mesure que la technologie évolue, nous pouvons anticiper 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 une réduction des erreurs et à une expérience client améliorée.