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

Várias razões contribuem para falhas de liquidação, resultantes tanto de fatores manuais como de fatores relacionados com o sistema. Exemplos destas falhas podem variar desde erros na documentação, discrepâncias nos detalhes, informação de negociação incorreta, fundos insuficientes ou falhas técnicas. Como bem apontado por Charifa El Otmani, Diretora de Estratégia de Mercados de Capitais na Swift, as taxas de falha de liquidação demonstraram uma correlação histórica com condições de mercado instáveis, conforme observado nos últimos anos. À medida que os volumes de transações 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 falhas de liquidação na indústria financeira. Apesar dos avanços na tecnologia, muitas instituições financeiras menores continuam a depender de sistemas manuais. Consequentemente, não é incomum que pessoas em funções operacionais introduzam, por engano, dados incorretos, como numa instrução permanente de liquidação. Estes erros podem ter consequências profundas no processo de liquidação, potencialmente conduzindo a transações falhadas. Dado o caráter manual dos sistemas, o risco de erro humano continua a ser prevalente. Portanto, 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 se perpetuam num ciclo descendente, levando a implicações duradouras e a uma deterioração adicional do mercado. Segundo o Dr. Sanjay Rajagopalan, diretor de estratégia na Vianai Systems, quando um mercado experiencia uma elevada frequência de falhas, isso corrói a confiança dos participantes no mercado, levando-os a procurar valores mobiliários alternativos que ofereçam maior liquidez e estabilidade. Esta perda de confiança e a consequente mudança nos investimentos acarretam custos financeiros significativos para todas as partes envolvidas.

Conforme fica evidente pelas discussões anteriores, é crucial abordar as falhas de liquidação de segurança, em particular ao tratar erros manuais. A introdução de inteligência artificial (IA) surge como uma solução promissora neste sentido. Uma das abordagens mais eficazes é tirar partido de IA generativa, que tem um potencial enorme para responder a estas preocupações. A IA generativa recorre a aprendizagem automática e a algoritmos avançados para mitigar falhas de liquidação de segurança. Automatiza e otimiza processos, reduzindo erros manuais, detetando anomalias, garantindo a correspondência exata das negociações e melhorando a eficiência operacional. Com as suas capacidades de analítica preditiva, a IA generativa fornece informação sobre falhas potenciais, permitindo medidas proativas. No geral, a sua aplicação tem grande potencial para melhorar a fiabilidade, minimizar riscos e facilitar transações sem descontinuidades nos mercados de capitais.

O diagrama esquemático apresentado acima ilustra as várias etapas através das quais a IA generativa pode abordar eficazmente as preocupações de liquidação de segurança. Agora, vamos analisar cada etapa 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 diversas, como registos de transações, informação de contas, dados de mercado e requisitos regulatórios, 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.

Deteção de anomalias

A IA generativa recorre a métodos sofisticados de aprendizagem automática para identificar anomalias nos dados de transações e avaliar os riscos associados num quadro de pesquisa por contexto. Ao analisar padrões históricos, tendências de mercado e dados transacionais, deteta potenciais irregularidades que podem resultar em falhas de liquidação. Através da deteção de outliers, a IA generativa destaca de forma eficaz transações e contas de elevado risco, permitindo uma análise mais profunda e medidas de mitigação de risco.

Otimização da correspondência de transações

Ao tirar partido de algoritmos avançados e realizar análise orientada por contexto, o processo de correspondência de transações é reforçado para minimizar erros e discrepâncias. Através da aplicação de técnicas de aprendizagem de correspondência sofisticadas, garante-se a correspondência correta de ordens de compra e de venda, reduzindo significativamente o risco de falhas de liquidação decorrentes de desencontros entre transações. Esta etapa incorpora fluxos de trabalho inteligentes, como algoritmos de correspondência que consideram parâmetros-chave, incluindo tipo de segurança, quantidade, preço, hora da transação e identificador de segurança, resultando numa eficiência melhorada.

Tratamento de exceções

Através do uso de modelação generativa, particularmente Redes Generativas Adversariais (GANs), o tratamento de exceções durante o processo de liquidação pode ser melhorado. Identifica e prioriza autonomamente exceções com base na gravidade, urgência ou impacto, agilizando os fluxos de resolução. Ao fornecer recomendações inteligentes, esta abordagem acelera o processo de resolução e mitiga falhas de liquidação resultantes de exceções não tratadas. DCGAN, conhecido como GAN de Convolução Profunda, reconhecido como uma das implementações de GAN mais influentes e eficazes, conquistou aclamação substancial e adoção generalizada no setor.

Analítica preditiva

Ao aplicar técnicas de modelação generativa como Modelos de Misturas Gaussianas (GMMs), a analítica preditiva utilizada pela IA generativa antecipa falhas de liquidação e mitiga eficazmente os riscos associados. Trata-se de um modelo amplamente reconhecido (distribuição de probabilidade) para aprendizagem não supervisionada generativa ou clustering   Através da análise de dados históricos, condições de mercado e fatores relevantes, detetam-se padrões, oferecendo informação valiosa sobre áreas vulneráveis relacionadas com a negociação. Isto permite ações proativas, como ajustar volumes de transações, modificar requisitos de colateral ou implementar verificações pré-liquidação para prevenir falhas atempadamente.

Conformidade regulamentar

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

Reconciliação

Aproveitando as capacidades de Redes Neuronais Recorrentes (RNNs), a IA generativa realiza tarefas de auditoria e reconciliação pós-liquidação para garantir a precisão e a abrangência das transações liquidadas. Ao comparar os dados de transações liquidadas com pontos de dados correspondentes de diferentes membros de compensação, as RNNs evidenciam discrepâncias, agilizando o processo de reconciliação para uma resolução célere. Esta etapa desempenha um papel fundamental na identificação de quaisquer liquidações que tenham sido negligenciadas ou falhadas, facilitando resoluções atempadas.

Aprendizagem contínua

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

Monitorização em tempo real

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

Contratação inteligente

Ao aproveitar o poder da blockchain ou da tecnologia de registo distribuído, contratos inteligentes para liquidação de segurança são implementados sem descontinuidade. Estes contratos automatizam a execução de termos e condições, reduzindo a dependência de intervenção manual e mitigando falhas de liquidação causadas por incumprimentos contratuais ou atrasos na confirmação da negociação.

Monitorização de desempenho

Aproveitando Redes Long Short-Term Memory (LSTM), a IA generativa apoia uma monitorização e reporte abrangentes dos processos de liquidação. As Redes LSTM geram indicadores-chave de desempenho (KPIs), monitorizam taxas de sucesso da liquidação, identificam tendências e fornecem informação acionável para otimizar o processo. Ao monitorizar de perto métricas de desempenho, a IA generativa ajuda a identificar oportunidades de melhoria e a reduzir a ocorrência de falhas de liquidação.

Integração de rede

Através da utilização de BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), a IA generativa promove uma integração e colaboração suaves entre participantes no mercado, incluindo instituições financeiras, custodiante(s) e câmaras de compensação. O BERT garante partilha de dados segura, agiliza os canais de comunicação e automatiza a troca de informação, conduzindo à redução de erros manuais e a uma maior eficiência de liquidação em toda a rede.

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