Повышение эффективности на рынках капитала с помощью использования генеративного ИИ для преодоления сбоев в расчетах по ценным бумагам

Множество факторов способствуют сбоям в расчетах, возникающим как из-за человеческих ошибок, так и из-за системных сбоев. Примеры таких сбоев могут включать ошибки в документации, расхождения в деталях, неправильную торговую информацию, недостаток средств или технические сбои. Как правильно отметил Чарифу Эль Оттани, директор по стратегии на рынке капитала в Swift, уровень сбоев в расчетах исторически коррелирует с нестабильными рыночными условиями, что наблюдается в последние годы. По мере увеличения объемов транзакций неизбежно растет и число сбоев в расчетах. Такие случаи редки на относительно стабильных рынках.

Человеческая ошибка значительно влияет на сбои в расчетах в финансовой индустрии. Несмотря на развитие технологий, многие мелкие финансовые учреждения продолжают полагаться на ручные системы. Поэтому не редкость, когда операционные сотрудники по ошибке вводят неправильные данные, например, в постоянную инструкцию по расчетам. Эти ошибки могут иметь серьезные последствия для процесса расчетов, приводя к неудачным транзакциям. Учитывая ручной характер систем, риск человеческих ошибок остается высоким. Поэтому устранение этой проблемы крайне важно для снижения числа сбоев и повышения операционной эффективности на рынках капитала. Неэффективный и нестабильный рынок часто сравнивают с «велосипедным феноменом», когда негативные последствия порождают спираль ухудшения, что ведет к долгосрочным последствиям и дальнейшему ухудшению ситуации. По словам доктора Санджая Раджагопалана, главного стратегического директора Vianai Systems, когда рынок сталкивается с высоким уровнем сбоев, это подрывает доверие участников рынка, что заставляет их искать альтернативные ценные бумаги с большей ликвидностью и стабильностью. Потеря доверия и смена инвестиций влекут за собой значительные финансовые издержки для всех участников.

Как видно из предыдущих обсуждений, крайне важно бороться с сбоями в обеспечении безопасности расчетов, особенно устраняя человеческие ошибки. В этом контексте внедрение искусственного интеллекта (ИИ) выглядит многообещающим решением. Одним из наиболее эффективных подходов является использование генеративного ИИ, обладающего огромным потенциалом для решения этих проблем. Генеративный ИИ использует машинное обучение и передовые алгоритмы для снижения числа сбоев в расчетах ценных бумаг. Он автоматизирует и оптимизирует процессы, уменьшая человеческие ошибки, выявляя аномалии, обеспечивая точное сопоставление сделок и повышая операционную эффективность. Благодаря возможностям предиктивной аналитики, генеративный ИИ предоставляет прогнозы потенциальных сбоев, что позволяет принимать превентивные меры. В целом, его применение обещает повысить надежность, снизить риски и обеспечить беспрепятственные транзакции на рынках капитала.

Представленная выше схема иллюстрирует различные этапы, на которых генеративный ИИ может эффективно решать вопросы, связанные с безопасностью расчетов. Теперь давайте подробно рассмотрим каждый этап, чтобы понять его ценностное предложение.

Интеграция данных

Генеративный ИИ начинается с интеграции и предварительной обработки разнообразных источников данных, таких как записи сделок, информация о счетах, рыночные данные и требования регуляторов, с учетом контекстуальной осведомленности. Это включает задачи очистки данных, нормализации и обогащения, что обеспечивает качество входных данных для дальнейшего анализа.

Обнаружение аномалий

Генеративный ИИ использует сложные методы машинного обучения для выявления аномалий в данных о сделках и оценки связанных с ними рисков в рамках поиска по контексту. Анализируя исторические паттерны, рыночные тренды и транзакционные данные, он обнаруживает потенциальные нарушения, которые могут привести к сбоям в расчетах. Обнаруживая выбросы, генеративный ИИ эффективно выделяет транзакции и счета с высоким риском, что позволяет проводить более глубокий анализ и принимать меры по снижению рисков.

Оптимизация сопоставления сделок

Используя передовые алгоритмы и анализ, основанный на контексте, процесс сопоставления сделок улучшается для минимизации ошибок и расхождений. Применяя сложные методы сопоставления, обеспечивается точное совпадение заявок на покупку и продажу, что значительно снижает риск сбоев из-за несоответствий. Этот этап включает интеллектуальные рабочие процессы, такие как алгоритмы сопоставления, учитывающие ключевые параметры — тип ценной бумаги, количество, цену, время сделки и идентификатор ценной бумаги, что повышает эффективность.

Обработка исключений

С помощью генеративного моделирования, особенно Generative Adversarial Networks (GANs), можно улучшить обработку исключений в процессе расчетов. Модель самостоятельно выявляет и приоритезирует исключения по степени важности, срочности или влияния, ускоряя процессы их разрешения. Предоставляя интеллектуальные рекомендации, этот подход ускоряет решение проблем и снижает вероятность сбоев, вызванных необработанными исключениями. Deep Convolutional GAN (DCGAN), признанная одной из наиболее влиятельных и эффективных реализаций GAN, получила широкое признание и активное применение в области.

Предиктивная аналитика

Используя методы генеративного моделирования, такие как Gaussian Mixture Models (GMMs), предиктивная аналитика, применяемая генеративным ИИ, прогнозирует сбои в расчетах и эффективно снижает связанные с этим риски. Эта модель (распределение вероятностей) широко используется для обучения без учителя или кластеризации. Анализируя исторические данные, рыночные условия и релевантные факторы, выявляются закономерности, предоставляющие ценную информацию о уязвимых областях, связанных с торговлей. Это позволяет предпринимать превентивные меры, такие как корректировка объемов транзакций, изменение требований к залогу или внедрение предварительных проверок перед расчетами, чтобы предотвратить сбои заранее.

Соответствие регулятивным требованиям

В области формирования регуляторных отчетов большие языковые модели (LLMs) оказывают неоценимую помощь в соблюдении требований на всех этапах расчетов. LLM анализируют данные сделок в соответствии с актуальными нормативными рамками, выявляют возможные нарушения и формируют комплексные отчеты, соответствующие требованиям регуляторов. Проактивное устранение вопросов соответствия значительно снижает риск сбоев, вызванных нарушениями, и обеспечивает точную и всестороннюю отчетность.

Реконциляция

Используя возможности рекуррентных нейронных сетей (RNNs), генеративный ИИ выполняет задачи пострасчетного аудита и сверки для обеспечения точности и полноты завершенных сделок. Сравнивая данные о завершенных сделках с соответствующими данными от различных клиринговых участников, RNN выявляют расхождения, ускоряя процесс сверки и разрешения проблем. Этот этап играет ключевую роль в обнаружении пропущенных или неудачных расчетов, способствуя своевременному их исправлению.

Непрерывное обучение

Благодаря возможностям генеративного ИИ системы адаптивной торговли постоянно учатся на новых данных и приспосабливаются к динамическим рыночным условиям. Они активно используют обратную связь, отслеживают работу алгоритмов и совершенствуют модели машинного обучения, повышая точность и эффективность. Этот итеративный процесс обучения позволяет системам своевременно выявлять и предотвращать более сложные сбои в расчетах, постоянно повышая свои возможности.

Мониторинг в реальном времени

Интеграция вариационных автокодировщиков (VAE) обеспечивает непрерывный мониторинг торговых и расчетных операций в реальном времени. VAE анализируют входящие потоки данных, сравнивая их с заданными правилами или порогами, и инициируют оповещения о возможных сбоях или расхождениях. Такой мониторинг позволяет своевременно вмешиваться и предпринимать эффективные корректирующие меры для предотвращения или минимизации последствий сбоев.

Умные контракты

Используя блокчейн или технологию распределенного реестра, автоматизированные контракты для расчетов ценных бумаг реализуются без труда. Эти контракты автоматизируют выполнение условий, уменьшая зависимость от ручных операций и снижая вероятность сбоев из-за нарушений условий или задержек подтверждения сделок.

Мониторинг эффективности

Используя сети с долговременной памятью (LSTM), генеративный ИИ обеспечивает комплексный мониторинг и отчетность по процессам расчетов. LSTM генерируют ключевые показатели эффективности (KPI), отслеживают показатели успешности расчетов, выявляют тренды и предоставляют практические рекомендации для оптимизации процессов. Тщательный контроль метрик помогает выявлять возможности для улучшений и снижать число сбоев.

Интеграция сети

Используя BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), генеративный ИИ способствует плавной интеграции и взаимодействию участников рынка, включая финансовые институты, депозитарии и клиринговые организации. BERT обеспечивает безопасное обменивание данными, оптимизирует коммуникацию и автоматизирует обмен информацией, что снижает человеческие ошибки и повышает эффективность расчетов по всей сети.

В будущем потенциал генеративного ИИ на рынках капитала выглядит многообещающим. По мере развития технологий можно ожидать дальнейших значительных достижений в автоматизации расчетных процессов, выявлении аномалий и соблюдении регулятивных требований. Внедрение генеративного ИИ обещает радикально изменить работу рынков капитала, повысить эффективность, снизить количество ошибок и улучшить клиентский опыт.