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

Причин, способствующих сбоям при расчетах, множество: они связаны как с ручными, так и с системными факторами. Примеры таких сбоев могут варьироваться от ошибок в документации и расхождений в деталях до неверной информации по сделке, недостаточности средств или технических сбоев. Как справедливо указала Чарифа Эль Отмани, директор по стратегии на рынках капитала в Swift, ставки сбоев при расчетах имеют историческую корреляцию с нестабильными условиями на рынке, что наблюдалось в последние годы. По мере того как объемы транзакций существенно растут, неизбежно будут увеличиваться и сбои при расчетах. Такие инциденты редки на относительно стабильных рынках.

Существенный вклад в сбои при расчетах в финансовой отрасли вносит человеческий фактор. Несмотря на достижения в технологиях, многие небольшие финансовые учреждения продолжают полагаться на ручные системы. В результате не редкость, когда люди на операционных должностях ошибочно вводят неверные данные, например в распоряжение о расчетах по постоянному поручению. Эти ошибки могут иметь серьезные последствия для процесса расчетов, потенциально приводя к провалу транзакций. Поскольку системы носят ручной характер, риск ошибки человека остается широко распространенным. Поэтому решение этой проблемы становится критически важным, чтобы снизить число сбоев при расчетах и повысить операционную эффективность на рынках капитала. Неэффективный и нестабильный рынок часто сравнивают с велосипедным феноменом, где его негативные эффекты продолжают раскручивать нисходящую спираль, приводя к долгосрочным последствиям и дальнейшему ухудшению состояния рынка. По словам доктора Санжая Раджагопалана, главного директора по стратегии в Vianai Systems, когда на площадке наблюдается высокая частота сбоев, это подрывает доверие участников рынка, побуждая их искать альтернативные ценные бумаги, которые предлагают большую ликвидность и стабильность. Эта потеря доверия и последующий сдвиг в инвестициях влекут значительные финансовые издержки для всех вовлеченных сторон.

Как видно из предыдущих обсуждений, важно устранять сбои в расчетах по безопасности, в частности за счет устранения ручных ошибок. В этой связи введение искусственного интеллекта (ИИ) выглядит многообещающим решением. Одним из наиболее эффективных подходов является использование генеративного ИИ, который обладает огромным потенциалом для решения подобных проблем. Генеративный ИИ использует машинное обучение и передовые алгоритмы, чтобы снижать сбои при расчетах по безопасности. Он автоматизирует и оптимизирует процессы, уменьшая количество ручных ошибок, выявляя аномалии, обеспечивая точное сопоставление сделок и повышая операционную эффективность. Благодаря возможностям предиктивной аналитики генеративный ИИ дает представление о потенциальных сбоях, позволяя принимать упреждающие меры. В целом, его применение открывает большие перспективы для повышения надежности, минимизации рисков и обеспечения бесшовных транзакций на рынках капитала.

Схематическая диаграмма, представленная выше, иллюстрирует различные этапы, с помощью которых генеративный ИИ эффективно решает проблемы расчетов по безопасности. Теперь давайте подробно рассмотрим каждый этап, чтобы получить полное представление о ценностном предложении, которое он дает.

Интеграция данных

Генеративный ИИ начинает с интеграции и предварительной обработки разнообразных источников данных, таких как записи по сделкам, информация по счетам, рыночные данные и требования регулирования, с акцентом на контекстную осведомленность. Это включает задачи вроде очистки данных, нормализации и обогащения, обеспечивая качество входных данных для дальнейшего анализа.

Обнаружение аномалий

Генеративный ИИ использует сложные методы машинного обучения, чтобы выявлять аномалии в данных по сделкам и оценивать связанные с ними риски в контекстно-поисковой рамке. Анализируя исторические паттерны, рыночные тенденции и транзакционные данные, он обнаруживает потенциальные несоответствия, которые могут приводить к сбоям при расчетах. За счет выявления выбросов генеративный ИИ эффективно выделяет сделки и счета с повышенным риском, позволяя проводить более глубокую проверку и применять меры по снижению рисков.

Оптимизация сопоставления сделок

Используя передовые алгоритмы и выполняя анализ, завязанный на контекст, процесс сопоставления сделок улучшается, чтобы минимизировать ошибки и расхождения. Применение продвинутых техник обучения сопоставлению обеспечивает точное соответствие заявок на покупку и продажу, существенно снижая риск сбоев при расчетах, возникающих из‑за несоответствия сделок. На этом этапе используются 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 повышению эффективности.

Обработка исключений

Благодаря использованию генеративного моделирования, в частности Generative Adversarial Networks (GAN), обработку исключений в процессе расчетов можно улучшить. Она автономно идентифицирует и расставляет приоритеты исключений в зависимости от степени тяжести, срочности или влияния, упрощая рабочие процессы по разрешению. Предоставляя интеллектуальные рекомендации, этот подход ускоряет процесс разрешения и снижает сбои при расчетах, вызванные исключениями, которые не были рассмотрены. DCGAN, известная как Deep Convolutional GAN, признанная одной из наиболее влиятельных и действенных реализаций GAN, получила значительное признание и широкое внедрение в этой области.

Предиктивная аналитика

Применяя техники генеративного моделирования, такие как Gaussian Mixture Models (GMM), предиктивная аналитика, используемая генеративным ИИ, прогнозирует сбои при расчетах и эффективно снижает связанные с ними риски. Это хорошо известная модель (функция распределения вероятностей) для генеративного неконтролируемого обучения или кластеризации   Путем анализа исторических данных, рыночных условий и релевантных факторов выявляются закономерности, дающие ценные сведения о уязвимых областях, связанных с торговлей. Это позволяет принимать упреждающие меры, такие как корректировка объемов транзакций, изменение требований к обеспечению или внедрение заранее заданных проверок перед расчетами, чтобы предотвращать сбои заранее.

Регуляторное соответствие

В сфере подготовки регуляторной отчетности Large Language Models (LLM) оказываются особенно полезными, помогая поддерживать соответствие в течение всего процесса расчетов. LLM анализируют данные по сделкам относительно соответствующих регуляторных рамок, выявляют потенциальные проблемы несоответствия и формируют подробные отчеты, чтобы выполнить требования регулирования. Упреждающе устраняя вопросы соответствия, LLM существенно снижают риск сбоев при расчетах, вызванных нарушениями регуляторных требований, одновременно обеспечивая точную и исчерпывающую отчетность.

Сверка

Используя возможности Recurrent Neural Networks (RNN), генеративный ИИ выполняет задачи пост‑расчетного аудита и сверки, чтобы обеспечить точность и полноту завершенных транзакций. Путем сопоставления данных по завершенным сделкам с соответствующими точками данных от разных клиринговых участников RNN выявляют расхождения, упрощая процесс сверки для быстрого разрешения. Этот этап играет ключевую роль в обнаружении любых упущенных или неуспешных расчетов, облегчая своевременное устранение проблем.

Непрерывное обучение

Благодаря исследовательским возможностям генеративного ИИ адаптивные торговые системы внедряют непрерывное обучение на основе новых данных и адаптируются к динамическим рыночным условиям. Системы активно учитывают обратную связь, отслеживают качество работы алгоритмов и уточняют развернутые ML‑модели, чтобы повышать точность и эффективность. Этот итеративный процесс обучения позволяет таким системам проактивно выявлять и предотвращать более продвинутые сбои при расчетах, постоянно улучшая свои возможности с течением времени.

Мониторинг в реальном времени

Благодаря интеграции Variational Autoencoders (VAEs) генеративный ИИ обеспечивает непрерывный мониторинг торговых и расчетных активностей в реальном времени. VAEs анализируют поступающие потоки данных, сопоставляя их с заранее заданными правилами или порогами, и инициируют оповещения о потенциальных сбоях при расчетах или расхождениях. Эта возможность мониторинга в реальном времени облегчает своевременное вмешательство и позволяет выполнять эффективные корректирующие действия, чтобы предотвратить или снизить влияние сбоев.

Умный контрактинг

Используя возможности блокчейна или технологии распределенного реестра, умные контракты для расчетов по безопасности бесшовно внедряются. Эти контракты автоматизируют исполнение условий и положений, уменьшая зависимость от ручного вмешательства и снижая сбои при расчетах, вызванные нарушениями условий контракта или задержками подтверждения сделок.

Мониторинг производительности

Используя сети Long Short-Term Memory (LSTM), генеративный ИИ поддерживает всесторонний мониторинг и отчетность по процессам расчетов. Сети LSTM генерируют ключевые показатели эффективности (KPI), отслеживают успешность расчетов, выявляют тенденции и дают прикладные рекомендации для оптимизации процесса. Благодаря тесному мониторингу метрик производительности генеративный ИИ помогает выявлять возможности улучшений и снижать частоту сбоев при расчетах.

Интеграция сети

За счет использования BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) генеративный ИИ способствует плавной интеграции и сотрудничеству между участниками рынка, включая финансовые учреждения, кастодианов и клиринговые палаты. BERT обеспечивает безопасный обмен данными, упрощает каналы коммуникации и автоматизирует обмен информацией, что приводит к снижению числа ручных ошибок и повышению эффективности расчетов по всей сети.

Впереди перспективы генеративного ИИ на рынках капитала выглядят многообещающе. По мере развития технологий можно ожидать еще более значительных улучшений в автоматизации процессов расчетов, выявлении аномалий и повышении регуляторного соответствия. Ожидается, что внедрение генеративного ИИ приведет к радикальным изменениям в операциях на рынках капитала, обеспечивая рост эффективности, снижение ошибок и улучшение клиентского опыта.