Aumentar a eficiência nos mercados de capitais aproveitando a IA generativa para superar falhas no liquidação de valores mobiliários

Existem várias razões que contribuem para falhas de liquidação, resultantes tanto de factores manuais como de factores relacionados com o sistema. Os exemplos destas falhas podem variar desde erros na documentação, discrepâncias nos detalhes, informação de transacção incorrecta, fundos insuficientes ou falhas técnicas. Como bem foi apontado por Charifa El Otmani, directora de Estratégia de Mercados de Capitais na Swift, as taxas de falha de liquidação têm apresentado uma correlação histórica com condições de mercado instáveis, como se tem observado nos últimos anos. À medida que os volumes de transacções aumentam significativamente, é inevitável que as falhas de liquidação também aumentem em paralelo. Tais incidentes de falha são raros em mercados relativamente estáveis.

O erro humano contribui de forma significativa para as falhas de liquidação na indústria financeira. Apesar dos avanços da tecnologia, muitas instituições financeiras mais pequenas continuam a depender de sistemas manuais. Consequentemente, não é invulgar que pessoas em funções operacionais introduzam, por engano, dados incorrectos, como num pedido de instrução de liquidação permanente. Estes erros podem ter consequências profundas no processo de liquidação, podendo levar a transacções falhadas. Dada a natureza manual dos sistemas, o risco de erro humano mantém-se prevalente. Por isso, abordar esta questão torna-se crucial para reduzir as falhas de liquidação e melhorar a eficiência operacional nos mercados de capitais. Um mercado ineficiente e instável é frequentemente comparado ao fenómeno da bicicleta, em que os seus efeitos negativos perpetuam uma espiral descendente, conduzindo a implicações duradouras e a uma degradação adicional do mercado. De acordo com o Dr. Sanjay Rajagopalan, director de estratégia da Vianai Systems, quando um mercado experiencia uma elevada frequência de falhas, isso corrói a confiança dos participantes do mercado, levando-os a procurar valores mobiliários alternativos que ofereçam maior liquidez e estabilidade. Esta perda de confiança e a consequente mudança de investimentos implicam custos financeiros significativos para todas as partes envolvidas.

Conforme evidenciado pelas discussões anteriores, é crucial abordar as falhas de liquidação de segurança, especialmente tratando erros manuais. A introdução de inteligência artificial (IA) surge como uma solução promissora nesse sentido. Uma das abordagens mais eficazes é tirar partido da IA generativa, que tem um enorme potencial para resolver estas preocupações. A IA generativa recorre à aprendizagem automática e a algoritmos avançados para mitigar as falhas de liquidação de segurança. Automatiza e optimiza processos, reduzindo erros manuais, detectando anomalias, garantindo a correspondência precisa das transacções e melhorando a eficiência operacional. Com as suas capacidades de análise preditiva, a IA generativa fornece informações sobre falhas potenciais, permitindo medidas proactivas. No geral, a sua aplicação tem grande potencial para aumentar a fiabilidade, minimizar riscos e facilitar transacções sem interrupções nos mercados de capitais.

O diagrama esquemático apresentado acima ilustra as várias fases através das quais a IA generativa pode, de forma eficaz, abordar preocupações de liquidação de segurança. Agora, vamos aprofundar cada fase em detalhe para obter uma compreensão abrangente da proposta de valor que oferece.

Integração de dados

A IA generativa começa por integrar e pré-processar fontes de dados diversificadas, como registos de transacções, informação de contas, dados de mercado e requisitos regulamentares, com foco na consciência contextual. Isto envolve tarefas como limpeza de dados, normalização e enriquecimento, garantindo a qualidade dos dados de entrada para análises posteriores.

Detecção de anomalias

A IA generativa recorre a métodos sofisticados de aprendizagem automática para identificar anomalias nos dados de transacções e avaliar os riscos associados num quadro de pesquisa por contexto. Ao analisar padrões históricos, tendências de mercado e dados transaccionais, detecta irregularidades potenciais que podem resultar em falhas de liquidação. Ao detectar valores atípicos, a IA generativa destaca de forma eficaz transacções e contas de alto risco, permitindo uma análise mais profunda e medidas de mitigação de risco.

Optimização da correspondência de transacções

Ao tirar partido de algoritmos avançados e realizar uma análise orientada por contexto, o processo de correspondência de transacções é melhorado para minimizar erros e discrepâncias. Através da aplicação de técnicas sofisticadas de aprendizagem de correspondência, assegura-se a correspondência exacta de ordens de compra e venda, reduzindo significativamente o risco de falhas de liquidação decorrentes de correspondências incorrectas entre transacções. Esta fase incorpora fluxos de trabalho inteligentes, como algoritmos de correspondência que consideram parâmetros-chave, incluindo tipo de segurança, quantidade, preço, hora da transacção e identificador da segurança, resultando numa eficiência melhorada.

Gestão de excepções

Através da utilização de modelação generativa, particularmente Redes Generativas Adversariais (GANs), a gestão de excepções durante o processo de liquidação pode ser melhorada. Identifica e prioriza autonomamente as excepções com base na gravidade, urgência ou impacto, simplificando os fluxos de resolução. Ao fornecer recomendações inteligentes, esta abordagem acelera o processo de resolução e mitiga falhas de liquidação resultantes de excepções não tratadas. DCGAN, conhecido como Deep Convolutional GAN, reconhecido como uma das implementações de GAN mais influentes e eficazes, ganhou bastante reconhecimento e ampla adopção no sector.

Análise preditiva

Ao aplicar técnicas de modelação generativa como Gaussian Mixture Models (GMMs), a análise preditiva utilizada pela IA generativa antecipa falhas de liquidação e mitiga de forma eficaz os riscos associados. É um modelo bem reconhecido (distribuição de probabilidade) para aprendizagem não supervisionada generativa ou clustering   Através da análise de dados históricos, condições de mercado e factores relevantes, são detectados padrões, oferecendo informações valiosas sobre áreas vulneráveis relacionadas com a negociação. Isto permite acções proactivas, como ajustar volumes de transacções, modificar requisitos de colateral ou implementar verificações pré-liquidação para prevenir falhas atempadamente.

Conformidade regulamentar

No âmbito da geração de relatórios regulamentares, os Large Language Models (LLMs) revelam-se inestimáveis para manter a conformidade ao longo do processo de liquidação. Os LLMs analisam os dados de transacções face aos quadros regulamentares relevantes, identificam potenciais problemas de não conformidade e geram relatórios completos para cumprir os requisitos regulamentares. Ao abordar de forma proactiva preocupações de conformidade, os LLMs reduzem significativamente o risco de falhas de liquidação causadas por violações regulamentares, assegurando simultaneamente relatórios precisos e abrangentes.

Reconciliação

Ao tirar partido das capacidades das Redes Neurais Recorrentes (RNNs), a IA generativa realiza tarefas de auditoria pós-liquidação e reconciliação para garantir a precisão e a abrangência das transacções liquidadas. Ao comparar os dados de transacções liquidadas com pontos de dados correspondentes de diferentes membros de compensação, as RNNs assinalam discrepâncias, simplificando o processo de reconciliação para uma resolução rápida. Esta fase desempenha um papel fundamental na identificação de quaisquer liquidações que tenham sido ignoradas ou que tenham falhado, facilitando resoluções atempadas.

Aprendizagem contínua

Com as capacidades exploratórias da IA generativa, sistemas de negociação adaptativos adoptam a aprendizagem contínua com base em novos dados e adaptam-se a condições de mercado dinâmicas. Os sistemas incorporam activamente feedback, monitorizam o desempenho dos algoritmos e refinam os modelos de ML implementados para melhorar a exactidão e a eficácia. Este processo iterativo de aprendizagem permite que estes sistemas detectem e previnam de forma proactiva falhas de liquidação mais avançadas, melhorando continuamente as suas capacidades ao longo do tempo.

Monitorização em tempo real

Através da integração de Variational Autoencoders (VAEs), a IA generativa assegura monitorização contínua em tempo real das actividades de negociação e liquidação. As VAEs analisam fluxos de dados recebidos, comparando-os com regras ou limiares predefinidos, e disparam alertas para potenciais falhas de liquidação ou discrepâncias. Esta capacidade de monitorização em tempo real facilita intervenções atempadas e permite acções correctivas eficientes para prevenir ou mitigar o impacto de falhas.

Contratação inteligente

Ao aproveitar o poder da tecnologia blockchain ou de registo distribuído, os contratos inteligentes para liquidação de segurança são implementados de forma perfeita. Estes contratos automatizam a execução dos termos e condições, reduzindo a dependência de intervenção manual e mitigando falhas de liquidação causadas por incumprimento contratual ou atrasos na confirmação da transacção.

Monitorização de desempenho

Ao tirar partido das Redes Long Short-Term Memory (LSTM), a IA generativa suporta uma monitorização abrangente do desempenho e a elaboração de relatórios dos processos de liquidação. As Redes LSTM geram indicadores-chave de desempenho (KPIs), monitorizam taxas de sucesso de liquidação, identificam tendências e fornecem informações accionáveis para optimizar o processo. Ao monitorizar de perto métricas de desempenho, a IA generativa ajuda a identificar oportunidades de melhoria e reduz a ocorrência de falhas de liquidação.

Integração em rede

Através da utilização de BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), a IA generativa promove uma integração e colaboração suaves entre participantes do mercado, incluindo instituições financeiras, custodians e clearinghouses. O BERT assegura a partilha de dados de forma segura, simplifica os canais de comunicação e automatiza a troca de informação, conduzindo a uma redução de erros manuais e a uma melhoria da eficiência de liquidação em toda a rede.

Olhando para o futuro, as perspectivas da IA generativa nos mercados de capitais são promissoras. À medida que a tecnologia evolui, podemos antecipar avanços ainda maiores na automatização de processos de liquidação, detecção de anomalias e melhoria da conformidade regulamentar. Espera-se que a adopção de IA generativa impulsione mudanças radicais nas operações dos mercados de capitais, conduzindo a maior eficiência, menos erros e experiências dos clientes melhoradas.