Підвищення ефективності на ринках капіталу за допомогою використання генеративного ШІ для подолання проблем із розрахунками цінних паперів

Множина причин сприяє невдачам у розрахунках, що виникають як через людські, так і системні фактори. Приклади таких невдач можуть варіюватися від помилок у документації, розбіжностей у деталях, неправильних торгових даних, недостатніх коштів або технічних збоїв. Як правильно зазначила Шрифа Ел Отмани, директор стратегії ринків капіталу в Swift, рівень невдач у розрахунках історично корелює з нестабільними умовами ринку, що спостерігається в останні роки. Зі зростанням обсягів транзакцій значною мірою зростає і кількість невдач у розрахунках. Такі випадки рідкісні на відносно стабільних ринках.

Людська помилка суттєво сприяє невдачам у розрахунках у фінансовій галузі. Попри прогрес у технологіях, багато менших фінансових установ досі покладаються на ручні системи. Тому не рідкість, що операційні працівники помилково вводять неправильні дані, наприклад, у постійних інструкціях щодо розрахунків. Ці помилки можуть мати серйозні наслідки для процесу розрахунків, потенційно призводячи до невдалих транзакцій. Через ручний характер систем ризик людської помилки залишається високим. Тому вирішення цієї проблеми є критично важливим для зменшення кількості невдач у розрахунках та підвищення операційної ефективності на ринках капіталу. Неефективний і нестабільний ринок часто порівнюють із феноменом велосипеда, де негативні наслідки спричиняють спіраль занепаду, що має довгострокові наслідки та погіршує ситуацію на ринку. За словами доктора Санджая Раджагопалана, головного стратега Vianai Systems, коли ринок зазнає високої частоти невдач, це руйнує довіру учасників ринку, змушуючи їх шукати альтернативні цінні папери з більшою ліквідністю та стабільністю. Втрата довіри та зміщення інвестицій спричиняють значні фінансові витрати для всіх учасників.

Як видно з попередніх обговорень, важливо боротися з невдачами у забезпеченні безпеки, особливо шляхом усунення людських помилок. Впровадження штучного інтелекту (ШІ) є перспективним рішенням у цьому напрямку. Одним із найефективніших підходів є використання генеративного ШІ, який має величезний потенціал для вирішення цих проблем. Генеративний ШІ використовує машинне навчання та передові алгоритми для зменшення невдач у забезпеченні безпеки. Він автоматизує та оптимізує процеси, зменшує людські помилки, виявляє аномалії, забезпечує точне співставлення торгів та підвищує операційну ефективність. Завдяки можливостям прогнозної аналітики, генеративний ШІ надає інсайти щодо потенційних невдач, що дозволяє вживати превентивних заходів. Загалом, його застосування має великий потенціал для підвищення надійності, мінімізації ризиків і забезпечення безперебійних транзакцій на ринках капіталу.

Зображена вище схема ілюструє різні етапи, на яких генеративний ШІ може ефективно вирішувати проблеми безпеки у розрахунках. Тепер розглянемо кожен етап детальніше, щоб отримати повне розуміння його цінності.

Інтеграція даних

Генеративний ШІ починає з інтеграції та попередньої обробки різноманітних джерел даних, таких як торгові записи, інформація про рахунки, ринкові дані та регуляторні вимоги, з урахуванням контексту. Це включає очищення даних, нормалізацію та збагачення, щоб забезпечити якість вхідних даних для подальшого аналізу.

Виявлення аномалій

Генеративний ШІ використовує складні методи машинного навчання для виявлення аномалій у торгових даних та оцінки їх ризиків у рамках пошуку контексту. Аналізуючи історичні шаблони, тенденції ринку та транзакційні дані, він виявляє потенційні порушення, що можуть призвести до невдач у розрахунках. Виявляючи аутлайєри, генеративний ШІ ефективно підкреслює високоризикові транзакції та рахунки, що дозволяє здійснювати глибший контроль і запобігати ризикам.

Оптимізація співставлення торгів

Застосовуючи передові алгоритми та аналізуючи дані у контексті, процес співставлення торгів покращується для мінімізації помилок і розбіжностей. За допомогою складних технік співставлення, забезпечується точне відповідність купівельних і продажних ордерів, що значно зменшує ризик невдач у розрахунках через невідповідності. Цей етап включає інтелектуальні робочі процеси, такі як алгоритми співставлення, що враховують ключові параметри — тип цінного паперу, кількість, ціну, час угоди та ідентифікатор цінного паперу, що підвищує ефективність.

Обробка виключень

За допомогою генеративного моделювання, зокрема Генеративних змагальних мереж (GANs), можна покращити обробку виключень під час процесу розрахунків. Вони автоматично визначають і пріоритезують виключення за ступенем серйозності, терміновості або впливу, спрощуючи робочі процеси їх вирішення. Завдяки інтелектуальним рекомендаціям цей підхід прискорює процес вирішення і зменшує невдачі через неперевірені виключення. Deep Convolutional GAN (DCGAN), відомий як один із найвпливовіших і найефективніших варіантів GAN, здобув значне визнання та широке застосування у цій галузі.

Прогнозна аналітика

Застосовуючи техніки генеративного моделювання, наприклад Gaussian Mixture Models (GMMs), прогнозна аналітика, що використовує генеративний ШІ, передбачає невдачі у розрахунках і ефективно зменшує пов’язані ризики. Це добре відомий модель (розподіл ймовірностей) для генеративного навчання без нагляду або кластеризації. Аналізуючи історичні дані, ринкові умови та релевантні фактори, він виявляє закономірності, що дають цінну інформацію про вразливі сфери, пов’язані з торгівлею. Це дозволяє вживати превентивних заходів, таких як коригування обсягів транзакцій, зміна вимог до застави або впровадження попередніх перевірок перед розрахунками, щоб запобігти невдачам заздалегідь.

Регуляторна відповідність

У сфері формування регуляторних звітів великі мовні моделі (LLMs) є незамінними для підтримки відповідності протягом усього процесу розрахунків. Вони аналізують торгові дані відповідно до регуляторних рамок, виявляють потенційні порушення та генерують детальні звіти для виконання вимог регуляторів. Проактивно вирішуючи питання відповідності, LLMs значно зменшують ризик невдач у розрахунках через регуляторні порушення, забезпечуючи точну та всебічну звітність.

Ревізія

Застосовуючи можливості рекурентних нейронних мереж (RNNs), генеративний ШІ виконує післярозрахунковий аудит і ревізію для забезпечення точності та повноти завершених транзакцій. Порівнюючи дані завершених угод із відповідними даними від різних учасників клірингу, RNN виявляють розбіжності, що сприяє швидкому вирішенню проблем. Цей етап відіграє ключову роль у виявленні пропущених або невдалих розрахунків, сприяючи своєчасному їх виправленню.

Безперервне навчання

Завдяки можливостям дослідження генеративного ШІ, адаптивні торгові системи постійно навчаються на нових даних і пристосовуються до динамічних умов ринку. Системи активно враховують зворотний зв’язок, моніторять ефективність алгоритмів і вдосконалюють застосовувані моделі машинного навчання для підвищення точності та ефективності. Цей ітеративний процес навчання дозволяє системам виявляти і запобігати більш складним невдачам у розрахунках, постійно підвищуючи свої можливості.

Моніторинг у реальному часі

Завдяки інтеграції варіаційних автокодерів (VAE), генеративний ШІ забезпечує безперервний моніторинг торгових і розрахункових операцій у реальному часі. VAE аналізують потоки даних, порівнюючи їх із заданими правилами або порогами, і запускають сповіщення про потенційні невдачі або розбіжності. Така можливість дозволяє швидко реагувати і вживати коригувальні заходи для запобігання або мінімізації наслідків невдач.

Розумні контракти

Застосовуючи технології блокчейн або розподіленого реєстру, автоматизовані контракти для забезпечення цінних паперів реалізуються безперешкодно. Вони автоматизують виконання умов і зменшують залежність від ручних дій, що знижує ризик невдач через порушення контрактів або затримки підтвердження угод.

Моніторинг продуктивності

Завдяки мережам довгострокової пам’яті (LSTM), генеративний ШІ підтримує всебічний моніторинг і звітність щодо процесів розрахунків. LSTM генерують ключові показники ефективності (KPI), відстежують рівень успішності розрахунків, виявляють тенденції та надають рекомендації для оптимізації процесу. Постійний контроль показників допомагає виявляти можливості для покращення і зменшувати кількість невдач.

Мережеві інтеграції

За допомогою BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) генеративний ШІ сприяє безперебійному обміну даними та співпраці між учасниками ринку, включаючи фінансові установи, депозитарії та клірингові палати. BERT забезпечує безпечний обмін даними, оптимізує канали зв’язку та автоматизує обмін інформацією, що зменшує людські помилки і підвищує ефективність розрахунків у мережі.

Перспективи застосування генеративного ШІ у ринках капіталу є обнадійливими. З розвитком технологій очікуються ще більші досягнення в автоматизації процесів розрахунків, виявленні аномалій і підвищенні регуляторної відповідності. Впровадження генеративного ШІ має потенціал радикально змінити операції на ринках капіталу, підвищуючи ефективність, знижуючи кількість помилок і покращуючи досвід клієнтів.