Підвищення ефективності на ринках капіталу за допомогою використання генеративного ШІ для подолання невдач у розрахунках 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 Чаріфа Ел Оттмані, директор стратегії ринків капіталу в Swift, рівень невдач у розрахунках має історичну кореляцію з нестабільними ринковими умовами, що спостерігалося в останні роки. Зі значним зростанням обсягів транзакцій неминуче зростатиме і кількість невдач у розрахунках. Такі випадки є рідкісними 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. Відтак, не рідко 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 спіральний спад, 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 розрахунків, особливо шляхом вирішення людських помилок. Введення штучного інтелекту (AI) є перспективним рішенням у цьому напрямку. Одним із найефективніших підходів є використання генеративного штучного інтелекту, який має величезний потенціал для вирішення цих проблем. Генеративний AI використовує машинне навчання та передові алгоритми для зменшення невдач у забезпеченні безпеки розрахунків. Він автоматизує та оптимізує процеси, зменшує людські помилки, виявляє аномалії, забезпечує точне співставлення торгів та підвищує операційну ефективність. Завдяки своїм можливостям прогнозної аналітики, генеративний AI надає інсайти щодо потенційних невдач, що дозволяє вживати проактивних заходів. Загалом, його застосування має великий потенціал для підвищення надійності, мінімізації ризиків і забезпечення безперебійних транзакцій на ринках капіталу.

Зазначена вище схема ілюструє різні етапи, на яких генеративний AI може ефективно вирішувати проблеми безпеки розрахунків. Тепер розглянемо кожен етап детальніше, щоб отримати всебічне розуміння цінності його пропозиції.

Інтеграція даних

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

Виявлення аномалій

Генеративний AI використовує складні методи машинного навчання для виявлення аномалій у торгових даних та оцінки їхніх ризиків у рамках пошукового контексту. Аналізуючи історичні шаблони, ринкові тенденції та транзакційні дані, він виявляє потенційні нерегулярності, що можуть призвести до невдач у розрахунках. Виявляючи викиди, генеративний AI ефективно підкреслює високоризикові транзакції та рахунки, що дозволяє глибше їх досліджувати та вживати заходів щодо зменшення ризиків.

Оптимізація співставлення торгів

Застосовуючи передові алгоритми та аналіз у контексті, процес співставлення торгів покращується для мінімізації помилок і розбіжностей. За допомогою складних технік навчання співставлення забезпечується точне відповідність купівельних і продажних ордерів, що значно зменшує ризик невдач у розрахунках через невідповідності у торгах. Цей етап включає інтелектуальні робочі процеси, такі як алгоритми співставлення, що враховують ключові параметри, зокрема тип цінного паперу, кількість, ціну, час торгу 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 автономно визначають і пріоритезують виключення за ступенем серйозності, терміновості або впливу, спрощуючи робочі процеси їх вирішення. Завдяки наданню інтелектуальних рекомендацій цей підхід прискорює процес вирішення та зменшує невдачі у розрахунках, що виникають через неперевірені виключення. DCGAN, відомий як Deep Convolutional GAN, вважається одним із найвпливовіших і найефективніших реалізацій GAN, здобув значне визнання та широке застосування у галузі.

Прогнозна аналітика

Застосовуючи техніки генеративного моделювання, такі як Гаусівські сумішеві моделі (GMMs), прогнозна аналітика, що використовує генеративний AI, передбачає невдачі у розрахунках і ефективно зменшує пов’язані ризики. Це добре відомий (ймовірнісний розподіл) для генеративного навчання без нагляду або кластеризації. Аналізуючи історичні дані, ринкові умови та релевантні фактори, він виявляє шаблони, що дають цінну інформацію про вразливі сфери, пов’язані з торгівлею. Це дозволяє вживати проактивних заходів, таких як коригування обсягів транзакцій, зміна вимог до застави або впровадження попередніх перевірок перед розрахунками для запобігання невдачам заздалегідь.

Регуляторна відповідність

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

Звірка

Застосовуючи можливості Рекурентних нейронних мереж (RNNs), генеративний AI виконує післярозрахунковий аудит і звірку для забезпечення точності та повноти завершених транзакцій. Порівнюючи дані завершених торгів 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 своєчасним рішенням.

Безперервне навчання

Завдяки дослідницьким можливостям генеративного AI системи торгівлі, що адаптуються, постійно навчаються на нових даних і пристосовуються до динамічних ринкових умов. Системи активно враховують зворотний зв’язок, моніторять продуктивність алгоритмів і вдосконалюють розгорнуті моделі машинного навчання для підвищення точності та ефективності. Цей ітеративний процес навчання дозволяє системам проактивно виявляти і запобігати більш складним невдачам у розрахунках, постійно покращуючи свої можливості з часом.

Моніторинг у реальному часі

Завдяки інтеграції варіаційних автокодерів (VAEs), генеративний AI забезпечує безперервний моніторинг торгів і розрахунків у реальному часі. VAEs аналізують потоки даних, порівнюючи їх із заданими правилами або порогами, і запускають сповіщення про потенційні невдачі або розбіжності. Ця можливість моніторингу у реальному часі сприяє своєчасному втручанню та ефективним коригувальним заходам для запобігання або зменшення впливу невдач.

Розумні контракти

Застосовуючи можливості блокчейну або технології розподіленого реєстру, для безперебійного виконання цінних паперів використовуються розумні контракти. Ці контракти автоматизують виконання умов і положень, зменшуючи залежність від ручного втручання та зменшуючи невдачі у розрахунках через порушення контрактів або затримки підтвердження торгів.

Моніторинг продуктивності

Завдяки мережам довготривалого короткочасного пам’яті (LSTM), генеративний AI підтримує всебічний моніторинг і звітність щодо процесів розрахунків. LSTM генерують ключові показники ефективності (KPIs), відстежують рівень успішності розрахунків, виявляють тенденції та надають рекомендації для оптимізації процесу. Тісний моніторинг допомагає виявляти можливості для покращення та зменшувати кількість невдач у розрахунках.

Мережеві інтеграції

Завдяки використанню BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), генеративний AI сприяє плавній інтеграції та співпраці між учасниками ринку, включаючи фінансові установи, депозитарії та клірингові палати. BERT забезпечує безпечний обмін даними, оптимізує канали комунікації та автоматизує обмін інформацією, що зменшує людські помилки та підвищує ефективність розрахунків у мережі.

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