資本市場の効率化を推進するために、生成AIを活用して証券決済失敗を克服する

さまざまな理由が決済失敗に寄与しており、それは手動およびシステム関連の要因の両方に起因しています。これらの失敗の例は、書類の誤り、詳細の不一致、取引情報の誤り、資金不足、または技術的な不具合などさまざまです。Swiftのキャピタルマーケット戦略ディレクターであるCharifa El Otmaniが正しく指摘したように、決済失敗率は不安定な市場状況と歴史的に相関しており、近年の傾向として観察されています。取引量が大幅に増加するにつれて、決済失敗も並行して増加するのは避けられません。このような失敗事例は、比較的安定した市場では稀です。

人為的なミスは、金融業界における決済失敗の大きな要因です。技術の進歩にもかかわらず、多くの小規模な金融機関は依然として手動システムに頼っています。その結果、運用担当者が誤ったデータを入力することは珍しくありません。例えば、スタンディング・セトルメント・インストラクションに誤りを入れるケースです。これらの誤りは、決済プロセスに深刻な影響を及ぼし、取引の失敗につながる可能性があります。システムが手動であるため、人為的ミスのリスクは依然として高いままです。したがって、この問題に対処し、決済失敗を減らし、キャピタルマーケットの運用効率を向上させることが重要です。非効率で不安定な市場は、「自転車の現象」とも比喩され、その悪影響が連鎖的に拡大し、市場の長期的な悪化やさらなる低迷を招きます。Vianai SystemsのチーフストラテジーオフィサーであるSanjay Rajagopalan博士によると、市場で失敗が頻発すると、市場参加者の信頼が損なわれ、より流動性と安定性の高い証券を求めて投資先を変える動きが生じます。この信頼喪失と投資のシフトは、関係者全員にとって大きな経済的コストを伴います。

前述の議論から明らかなように、特に手動エラーに対処することが、決済失敗の解決において重要です。この点において、人工知能(AI)の導入は有望な解決策として浮上しています。最も効果的なアプローチの一つは、生成AIを活用することです。生成AIは、これらの課題に対処するために非常に有望な技術です。生成AIは、機械学習と高度なアルゴリズムを駆使して、セキュリティ決済の失敗を軽減します。これにより、プロセスの自動化と最適化が進み、手動エラーの削減、異常の検出、正確な取引照合、運用効率の向上が実現します。予測分析機能を備えた生成AIは、潜在的な失敗についての洞察を提供し、事前に対策を講じることを可能にします。全体として、その適用は信頼性の向上、リスクの最小化、キャピタルマーケットにおけるシームレスな取引の促進に大きな期待が寄せられています。

上記の図式は、生成AIがセキュリティ決済の課題に効果的に対処できるさまざまな段階を示しています。次に、それぞれの段階について詳しく掘り下げ、その価値提案を理解しましょう。

データ統合

生成AIは、取引記録、口座情報、市場データ、規制要件など、多様なデータソースを統合し、前処理を行うことから始まります。これには、データのクリーニング、正規化、強化といった作業が含まれ、入力データの品質を確保します。

異常検知

生成AIは、高度な機械学習手法を駆使して、取引データの異常を特定し、そのリスクを評価します。過去のパターン、市場動向、取引データを分析し、決済失敗につながる可能性のある不規則性を検出します。アウトライヤーの検出を通じて、高リスクの取引や口座を特定し、より詳細な調査やリスク軽減策を可能にします。

取引照合の最適化

高度なアルゴリズムとコンテキストに基づく分析を活用し、取引照合プロセスを改善してエラーや不一致を最小化します。洗練された照合学習技術を適用することで、買い注文と売り注文の正確な照合を保証し、取引ミスマッチによる決済失敗のリスクを大幅に低減します。この段階では、セキュリティタイプ、数量、価格、取引時間、セキュリティ識別子などの重要パラメータを考慮したインテリジェントなワークフローや照合アルゴリズムを導入し、効率性を向上させます。

例外処理

生成モデル、特に生成敵対ネットワーク(GANs)を用いることで、決済過程における例外処理を改善できます。これらは、重大性、緊急性、影響度に基づいて例外を自動的に識別し、優先順位付けを行います。これにより、解決ワークフローが効率化され、例外に起因する決済失敗を軽減します。Deep Convolutional GAN（DCGAN）は、最も影響力のある効果的なGANの一つとして広く認知されており、分野での採用も進んでいます。

予測分析

ガウシアン混合モデル(GMMs)のような生成モデル技術を適用し、生成AIは決済失敗を予測し、リスクを効果的に軽減します。これは、確率分布(probability distribution)を用いた教師なし学習やクラスタリングのモデルです。過去のデータ、市場状況、関連要因を分析し、パターンを検出して、取引に関わる脆弱な領域についての洞察を提供します。これにより、取引量の調整、担保要件の変更、事前決済チェックの実施など、事前に失敗を防ぐための積極的な対策が可能となります。

規制遵守

規制報告の生成において、大規模言語モデル(LLMs)は、コンプライアンス維持に不可欠です。LLMsは、取引データを関連する規制枠組みと照合し、潜在的な非遵守問題を特定し、包括的なレポートを生成します。これにより、規制違反による決済失敗のリスクを低減し、正確かつ網羅的な報告を確保します。

照合

リカレントニューラルネットワーク(RNNs)の能力を活用し、生成AIは決済後の監査と照合を行い、取引の正確性と完全性を確保します。決済済みの取引データと異なる清算メンバーのデータポイントを比較し、不一致を浮き彫りにし、迅速な解決を促進します。この段階は、見落としや失敗した決済を発見し、タイムリーな解決を支援する重要な役割を果たします。

継続的学習

生成AIの探索能力を活用し、適応型取引システムは新しいデータから継続的に学習し、市場の変動に適応します。システムはフィードバックを積極的に取り入れ、アルゴリズムの性能を監視し、MLモデルを洗練させて精度と効果を向上させます。この反復的な学習により、より高度な決済失敗を事前に検知・防止し、能力を継続的に向上させることが可能です。

リアルタイム監視

変分オートエンコーダ(VAEs)を統合し、生成AIは取引と決済活動の継続的なリアルタイム監視を実現します。VAEsは、受信データストリームを分析し、事前に定めたルールや閾値と比較して、決済失敗や不一致の可能性を示すアラートを発します。このリアルタイム監視機能により、タイムリーな介入と効率的な是正措置が可能となり、失敗の影響を未然に防ぎます。

スマートコントラクト

ブロックチェーンや分散台帳技術の力を活用し、セキュリティ決済のためのスマートコントラクトをシームレスに実装します。これらのコントラクトは、条件や条項の自動実行を可能にし、手動介入への依存を減らし、契約違反や取引確認遅延による決済失敗を軽減します。

パフォーマンス監視

長短期記憶(LSTM)ネットワークを活用し、生成AIは決済プロセスのパフォーマンス監視とレポート作成を支援します。LSTMネットワークは、主要なパフォーマンス指標(KPIs)を生成し、決済成功率を監視し、トレンドを把握し、改善のための洞察を提供します。パフォーマンス指標を継続的に監視することで、改善点の特定と決済失敗の削減に役立ちます。

ネットワーク統合

BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)を活用し、市場参加者（金融機関、カストディアン、清算機関など）間の円滑な連携と協力を促進します。BERTは、安全なデータ共有を確保し、コミュニケーションチャネルを効率化し、情報交換を自動化します。これにより、手動エラーの削減と決済効率の向上が実現します。

今後、生成AIのキャピタルマーケットにおける展望は明るいです。技術の進化に伴い、決済プロセスの自動化、異常検知、規制遵守の向上にさらなる進展が期待されます。生成AIの採用は、キャピタルマーケットの運用に革新的な変化をもたらし、効率性の向上、エラーの削減、顧客体験の向上につながるでしょう。