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

Несколько причин способствуют сбоям в расчетах, которые возникают как из-за человеческих, так и системных факторов. Примеры таких сбоев могут варьироваться от ошибок в документации, несоответствий в деталях, неверной информации о сделках, недостатка средств до технических сбоев. Как правильно отметила Шарифа Эль Отадми, директор по стратегии финансовых рынков в Swift, уровень сбоев в расчетах исторически коррелирует с нестабильными рыночными условиями, что было наблюдено в последние годы. По мере значительного роста объемов транзакций неизбежно увеличиваются и сбои в расчетах. Такие инциденты редки на относительно стабильных рынках.

Человеческая ошибка значительно способствует сбоям в расчетах в финансовой индустрии. Несмотря на достижения в технологиях, многие небольшие финансовые учреждения продолжают полагаться на ручные системы. Следовательно, не редкость, что сотрудники операционного отдела ошибочно вводят неправильные данные, например, в постоянные инструкции для расчетов. Эти ошибки могут иметь серьезные последствия для процесса расчетов, потенциально приводя к неудачным транзакциям. Учитывая ручной характер систем, риск человеческой ошибки остается актуальным. Поэтому решение этой проблемы становится ключевым для уменьшения сбоев в расчетах и улучшения операционной эффективности на финансовых рынках. Неэффективный и нестабильный рынок часто сравнивают с феноменом велосипеда, когда его негативные последствия продолжают создавать нисходящее спиральное движение, приводя к долгосрочным последствиям и дальнейшему ухудшению рынка. Согласно д-ру Санджайу Раджагопалану, директору по стратегии в Vianai Systems, когда на рынке происходит высокая частота сбоев, это подрывает доверие участников рынка, побуждая их искать альтернативные ценные бумаги, предлагающие большую ликвидность и стабильность. Эта утрата доверия и последующий сдвиг в инвестициях несут значительные финансовые затраты для всех вовлеченных сторон.

Как видно из предыдущих обсуждений, крайне важно решать проблемы с сбоями в расчетах по ценным бумагам, особенно путем устранения человеческих ошибок. Введение искусственного интеллекта (ИИ) становится многообещающим решением в этом отношении. Один из самых эффективных подходов - использование генеративного ИИ, который имеет огромный потенциал для решения этих вопросов. Генеративный ИИ использует машинное обучение и сложные алгоритмы для снижения сбоев при расчетах по ценным бумагам. Он автоматизирует и оптимизирует процессы, сокращая количество ошибок, выявляя аномалии, обеспечивая точное сопоставление сделок и улучшая операционную эффективность. Благодаря своим аналитическим возможностям генеративный ИИ предоставляет информацию о потенциальных сбоях, позволяя принимать проактивные меры. В целом, его применение имеет большой потенциал для повышения надежности, минимизации рисков и облегчения беспрепятственных транзакций на финансовых рынках.

Схема, представленная выше, иллюстрирует различные этапы, через которые генеративный ИИ может эффективно решать проблемы с расчетами по ценным бумагам. Теперь давайте детально рассмотрим каждый этап, чтобы получить полное представление о его ценностном предложении.

Интеграция данных

Генеративный ИИ начинает с интеграции и предварительной обработки различных источников данных, таких как торговые записи, информация о счетах, рыночные данные и нормативные требования, с акцентом на осведомленность о контексте. Это включает в себя такие задачи, как очистка данных, нормализация и обогащение, что обеспечивает качество входных данных для дальнейшего анализа.

Выявление аномалий

Генеративный ИИ использует сложные методы машинного обучения для выявления аномалий в торговых данных и оценки связанных с ними рисков в рамках контекстного поиска. Анализируя исторические паттерны, рыночные тренды и транзакционные данные, он выявляет потенциальные несоответствия, которые могут привести к сбоям в расчетах. Через выявление выбросов генеративный ИИ эффективно подчеркивает высокорисковые транзакции и счета, позволяя провести более глубокое изучение и меры по снижению рисков.

Оптимизация сопоставления сделок

Используя сложные алгоритмы и проводя контекстный анализ, процесс сопоставления сделок улучшается для минимизации ошибок и несоответствий. Применение сложных методов сопоставления обеспечивает точное соответствие заявок на покупку и продажу, значительно снижая риск сбоев в расчетах, возникающих из-за несоответствий сделок. Этот этап включает в себя интеллектуальные рабочие процессы, такие как алгоритмы сопоставления, которые учитывают ключевые параметры, включая тип ценной бумаги, количество, цену, время сделки и идентификатор ценной бумаги, что приводит к улучшению эффективности.

Обработка исключений

С помощью генеративного моделирования, особенно Генеративных Состязательных Сетей (GAN), обработка исключений в процессе расчетов может быть улучшена. Он автономно выявляет и приоритизирует исключения на основе серьезности, срочности или воздействия, оптимизируя рабочие процессы разрешения. Предоставляя интеллектуальные рекомендации, этот подход ускоряет процесс разрешения и уменьшает сбои в расчетах, возникающие из-за неразрешенных исключений. DCGAN, известная как Глубокая Свёрточная GAN, признана одной из самых влиятельных и эффективных реализаций GAN, получившей значительное признание и широкое применение в этой области.

Прогностическая аналитика

Применяя техники генеративного моделирования, такие как модели гауссовских смесей (GMM), прогностическая аналитика, используемая генеративным ИИ, предсказывает сбои в расчетах и эффективно снижает связанные риски. Это хорошо известная модель (распределение вероятностей) для генеративного ненадзорного обучения или кластеризации. Путем анализа исторических данных, рыночных условий и соответствующих факторов выявляются паттерны, предоставляющие ценную информацию о уязвимых областях, связанных с торговлей. Это позволяет принимать проактивные меры, такие как корректировка объемов транзакций, изменение требований к обеспечению или внедрение предварительных проверок расчетов, чтобы предотвратить сбои заранее.

Соответствие нормативным требованиям

В области генерации нормативной отчетности большие языковые модели (LLM) оказываются незаменимыми для поддержания соответствия на протяжении всего процесса расчетов. LLM анализируют торговые данные в соответствии с соответствующими нормативными рамками, выявляют потенциальные проблемы несоответствия и генерируют исчерпывающие отчеты для удовлетворения нормативных требований. Проактивно решая вопросы соблюдения, LLM значительно снижают риск сбоев в расчетах, вызванных нарушениями норм, одновременно обеспечивая точную и полную отчетность.

Сверка

Используя возможности рекуррентных нейронных сетей (RNN), генеративный ИИ выполняет пострасчетный аудит и сверку, чтобы обеспечить точность и полноту расчетов. Сравнивая данные о завершенных сделках с соответствующими данными от различных клиринговых членов, RNN подчеркивают несоответствия, оптимизируя процесс сверки для быстрого разрешения. Этот этап играет ключевую роль в выявлении любых упущенных или неудачных расчетов, способствуя своевременному разрешению.

Непрерывное обучение

Благодаря исследовательским возможностям генеративного ИИ адаптивные торговые системы принимают непрерывное обучение на основе новых данных и адаптируются к динамическим рыночным условиям. Системы активно учитывают отзывы, контролируют эффективность алгоритмов и уточняют развернутые модели машинного обучения для повышения точности и эффективности. Этот итеративный процесс обучения позволяет этим системам проактивно выявлять и предотвращать более сложные сбои в расчетах, постоянно улучшая свои возможности с течением времени.

Мониторинг в реальном времени

С помощью интеграции вариационных автоэнкодеров (VAE) генеративный ИИ обеспечивает непрерывный мониторинг торговой и расчетной деятельности в реальном времени. VAE анализируют входящие потоки данных, сравнивая их с заранее заданными правилами или порогами, и инициируют оповещения о потенциальных сбоях в расчетах или несоответствиях. Эта возможность мониторинга в реальном времени способствует своевременному вмешательству и позволяет эффективно принимать корректирующие меры, чтобы предотвратить или смягчить последствия сбоев.

Умные контракты

Используя возможности блокчейна или технологии распределенного реестра, умные контракты для расчетов по ценным бумагам реализуются бесшовно. Эти контракты автоматизируют выполнение условий и положений, сокращая зависимость от ручного вмешательства и уменьшая сбои в расчетах, вызванные нарушениями условий контракта или задержками в подтверждении сделок.

Мониторинг производительности

Используя сети долгосрочной и краткосрочной памяти (LSTM), генеративный ИИ поддерживает всеобъемлющий мониторинг производительности и отчетность процессов расчетов. Сети LSTM генерируют ключевые показатели эффективности (KPI), контролируют уровень успеха расчетов, выявляют тренды и предоставляют практические рекомендации для оптимизации процесса. Тщательно контролируя показатели производительности, генеративный ИИ помогает выявлять возможности для улучшения и снижать количество сбоев в расчетах.

Интеграция сети

С помощью использования BERT (двунаправленных кодировок представлений от трансформеров) генеративный ИИ обеспечивает плавную интеграцию и сотрудничество среди участников рынка, включая финансовые учреждения, кастодианы и клиринговые палаты. BERT обеспечивает безопасный обмен данными, упрощает каналы коммуникации и автоматизирует обмен информацией, что приводит к снижению человеческих ошибок и улучшению эффективности расчетов по всей сети.

Смотрим в будущее, перспективы генеративного ИИ на финансовых рынках многообещающие. По мере развития технологии мы можем ожидать еще больших достижений в автоматизации процессов расчетов, выявлении аномалий и улучшении соблюдения нормативных требований. Ожидается, что принятие генеративного ИИ приведет к радикальным изменениям в операциях на финансовых рынках, что приведет к повышению эффективности, сокращению ошибок и улучшению клиентского опыта.