Tăng cường Hiệu quả trong Thị trường Vốn bằng cách Sử dụng Trí tuệ Nhân tạo Sinh sinh để Vượt qua các Trạng thái Không thành công trong Thanh toán Chứng khoán

Nhiều lý do góp phần gây ra các thất bại trong việc thanh toán, xuất phát từ cả các yếu tố thủ công và các yếu tố liên quan đến hệ thống. Ví dụ về các thất bại này có thể bao gồm các lỗi trong tài liệu, sự không khớp về chi tiết, thông tin giao dịch không chính xác, thiếu tiền, hoặc trục trặc kỹ thuật. Như Charifa El Otmani, Giám đốc Chiến lược Thị trường Vốn tại Swift, đã chỉ ra đúng đắn, tỷ lệ thất bại trong thanh toán đã cho thấy mối tương quan lịch sử với điều kiện thị trường bất ổn, theo quan sát trong những năm gần đây. Khi khối lượng giao dịch tăng lên đáng kể, thì không thể tránh khỏi việc các thất bại trong thanh toán cũng sẽ tăng song song. Những sự cố thất bại như vậy hiếm khi xảy ra ở các thị trường tương đối ổn định.

Sai sót của con người đóng góp đáng kể vào các thất bại thanh toán trong ngành tài chính. Mặc dù công nghệ đã có những tiến bộ, nhiều tổ chức tài chính nhỏ hơn vẫn tiếp tục dựa vào các hệ thống thủ công. Do đó, không hiếm việc những người làm ở vị trí vận hành vô tình nhập dữ liệu không chính xác, chẳng hạn như trong một chỉ dẫn thanh toán định kỳ. Những lỗi này có thể gây ra hậu quả sâu rộng đối với quy trình thanh toán, có khả năng dẫn đến các giao dịch bị thất bại. Do tính chất thủ công của các hệ thống, rủi ro sai sót của con người vẫn phổ biến. Vì vậy, việc giải quyết vấn đề này trở nên then chốt để giảm các thất bại thanh toán và nâng cao hiệu quả vận hành trong các thị trường vốn. Một thị trường kém hiệu quả và không ổn định thường được ví như hiện tượng chiếc xe đạp, nơi những tác động tiêu cực của nó cứ tiếp diễn một vòng xoáy đi xuống, dẫn đến những hệ quả kéo dài và làm thị trường tiếp tục xấu đi. Theo Tiến sĩ Sanjay Rajagopalan, giám đốc chiến lược tại Vianai Systems, khi một thị trường có tần suất các lần thất bại cao, điều đó làm xói mòn niềm tin của các bên tham gia thị trường, khiến họ tìm kiếm các chứng khoán thay thế mang lại thanh khoản và tính ổn định cao hơn. Mất niềm tin này và sự dịch chuyển đầu tư tiếp theo kéo theo những chi phí tài chính đáng kể cho tất cả các bên liên quan.

Như đã thể hiện từ các thảo luận ở trên, việc giải quyết các thất bại thanh toán trong bảo mật là điều then chốt, đặc biệt là bằng cách xử lý các lỗi thủ công. Việc giới thiệu trí tuệ nhân tạo (AI) nổi lên như một giải pháp đầy triển vọng trong bối cảnh này. Một trong những cách tiếp cận hiệu quả nhất là tận dụng AI tạo sinh, vốn có tiềm năng to lớn trong việc giải quyết những lo ngại này. AI tạo sinh tận dụng học máy và các thuật toán tiên tiến để giảm thiểu các thất bại thanh toán trong bảo mật. Nó tự động hóa và tối ưu hóa các quy trình, giảm lỗi thủ công, phát hiện bất thường, đảm bảo khớp lệnh giao dịch chính xác và cải thiện hiệu quả vận hành. Với năng lực phân tích dự đoán, AI tạo sinh cung cấp thông tin về các khả năng xảy ra thất bại, từ đó cho phép thực hiện các biện pháp chủ động. Nhìn chung, việc ứng dụng nó mang lại nhiều hứa hẹn trong việc nâng cao độ tin cậy, giảm thiểu rủi ro và tạo điều kiện cho các giao dịch diễn ra liền mạch trong các thị trường vốn.

Sơ đồ minh họa ở trên thể hiện các giai đoạn khác nhau mà AI tạo sinh có thể giải quyết hiệu quả các vấn đề thanh toán trong bảo mật. Giờ hãy đi sâu vào từng giai đoạn một cách chi tiết để có được sự hiểu biết toàn diện về giá trị mà nó mang lại.

Tích hợp dữ liệu

AI tạo sinh bắt đầu bằng việc tích hợp và tiền xử lý các nguồn dữ liệu đa dạng, chẳng hạn như hồ sơ giao dịch, thông tin tài khoản, dữ liệu thị trường và các yêu cầu quy định, với trọng tâm là nhận thức theo ngữ cảnh. Điều này bao gồm các nhiệm vụ như làm sạch dữ liệu, chuẩn hóa và làm giàu dữ liệu, đảm bảo chất lượng dữ liệu đầu vào để phục vụ cho việc phân tích tiếp theo.

Phát hiện bất thường

AI tạo sinh tận dụng các phương pháp học máy tinh vi để nhận diện các bất thường trong dữ liệu giao dịch và đánh giá các rủi ro liên quan của chúng trong một khung tìm kiếm theo ngữ cảnh. Bằng cách phân tích các mẫu lịch sử, xu hướng thị trường và dữ liệu giao dịch, nó phát hiện các điểm không bình thường tiềm ẩn có thể dẫn đến các thất bại thanh toán. Thông qua việc phát hiện các ngoại lệ, AI tạo sinh làm nổi bật hiệu quả các giao dịch và tài khoản có rủi ro cao, cho phép kiểm tra sâu hơn và các biện pháp giảm thiểu rủi ro.

Tối ưu hóa khớp lệnh giao dịch

Bằng cách tận dụng các thuật toán tiên tiến và thực hiện phân tích dựa trên ngữ cảnh, quy trình khớp lệnh giao dịch được nâng cấp để giảm thiểu lỗi và sự sai lệch. Thông qua việc áp dụng các kỹ thuật học khớp lệnh tinh vi, việc khớp chính xác giữa lệnh mua và lệnh bán được đảm bảo, từ đó giảm đáng kể rủi ro các thất bại thanh toán phát sinh từ việc khớp lệnh không tương xứng. Giai đoạn này tích hợp các quy trình làm việc thông minh như các thuật toán khớp lệnh xem xét các tham số quan trọng, bao gồm loại chứng khoán, số lượng, giá, thời gian giao dịch và mã định danh chứng khoán, qua đó nâng cao hiệu quả.

Xử lý ngoại lệ

Thông qua việc sử dụng mô hình hóa tạo sinh, đặc biệt là Mạng đối kháng tạo sinh (GANs), việc xử lý ngoại lệ trong quá trình thanh toán có thể được cải thiện. Nó tự động xác định và ưu tiên các ngoại lệ dựa trên mức độ nghiêm trọng, mức độ khẩn cấp hoặc tác động, từ đó tối ưu hóa các quy trình xử lý. Bằng cách cung cấp các khuyến nghị thông minh, cách tiếp cận này đẩy nhanh quá trình giải quyết và giảm thiểu các thất bại thanh toán do các ngoại lệ không được xử lý. DCGAN, được biết đến là Deep Convolutional GAN, được công nhận là một trong những triển khai GAN có ảnh hưởng nhất và hiệu quả nhất, đã nhận được sự ghi nhận đáng kể và mức độ áp dụng rộng rãi trong lĩnh vực này.

Phân tích dự đoán

Bằng cách áp dụng các kỹ thuật mô hình hóa tạo sinh như Mô hình Hỗn hợp Gaussian (GMMs), phân tích dự đoán được AI tạo sinh sử dụng dự đoán các thất bại thanh toán và giảm thiểu hiệu quả các rủi ro liên quan. Đây là một mô hình được công nhận rộng rãi (phân phối xác suất) cho học không giám sát tạo sinh hoặc phân cụm   Thông qua phân tích dữ liệu lịch sử, điều kiện thị trường và các yếu tố liên quan, các mẫu được phát hiện, cung cấp những hiểu biết có giá trị về các khu vực dễ tổn thương liên quan đến giao dịch. Điều này cho phép các hành động chủ động như điều chỉnh khối lượng giao dịch, thay đổi yêu cầu về tài sản bảo đảm hoặc triển khai các kiểm tra được thiết lập trước để ngăn ngừa thất bại từ sớm.

Tuân thủ quy định

Trong lĩnh vực tạo báo cáo quy định, Các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) tỏ ra vô cùng hữu ích trong việc duy trì mức độ tuân thủ xuyên suốt quá trình thanh toán. LLMs phân tích dữ liệu giao dịch dựa trên các khung quy định liên quan, xác định các vấn đề có thể không tuân thủ và tạo ra các báo cáo toàn diện để đáp ứng yêu cầu quy định. Bằng cách chủ động giải quyết các lo ngại về tuân thủ, LLMs giảm đáng kể rủi ro các thất bại thanh toán do vi phạm quy định, đồng thời đảm bảo việc báo cáo chính xác và đầy đủ.

Đối soát

Bằng cách tận dụng năng lực của Mạng Nơ-ron Tái diễn (RNNs), AI tạo sinh thực hiện các tác vụ kiểm toán sau thanh toán và đối soát để đảm bảo tính chính xác và đầy đủ của các giao dịch đã được thanh toán. Bằng cách so sánh dữ liệu giao dịch đã thanh toán với các điểm dữ liệu tương ứng từ các thành viên bù trừ khác nhau, RNNs làm nổi bật các điểm sai lệch, giúp tối ưu hóa quy trình đối soát để giải quyết nhanh chóng. Giai đoạn này đóng vai trò then chốt trong việc phát hiện bất kỳ các đợt thanh toán nào bị bỏ sót hoặc bị thất bại, tạo điều kiện cho việc giải quyết kịp thời.

Học tập liên tục

Với năng lực khám phá của AI tạo sinh, các hệ thống giao dịch thích nghi tiếp nhận việc học tập liên tục từ dữ liệu mới và thích ứng với các điều kiện thị trường biến động. Các hệ thống này chủ động tích hợp phản hồi, theo dõi hiệu suất của thuật toán và tinh chỉnh các mô hình ML đã triển khai để nâng cao độ chính xác và hiệu quả. Quá trình học tập lặp đi lặp lại này giúp các hệ thống có khả năng chủ động phát hiện và ngăn chặn các thất bại thanh toán tiên tiến hơn, đồng thời liên tục cải thiện năng lực của chúng theo thời gian.

Giám sát thời gian thực

Thông qua việc tích hợp Bộ mã hóa tự động biến phân (VAEs), AI tạo sinh đảm bảo việc giám sát liên tục theo thời gian thực đối với các hoạt động giao dịch và thanh toán. VAEs phân tích các luồng dữ liệu đi vào, đối chiếu chúng với các quy tắc hoặc ngưỡng đã được xác định trước, và kích hoạt cảnh báo cho các khả năng xảy ra thất bại thanh toán hoặc sai lệch. Năng lực giám sát thời gian thực này giúp can thiệp kịp thời và cho phép thực hiện các hành động điều chỉnh hiệu quả để ngăn ngừa hoặc giảm thiểu tác động của các thất bại.

Tích hợp hợp đồng thông minh

Bằng cách tận dụng sức mạnh của công nghệ chuỗi khối hoặc sổ cái phân tán, các hợp đồng thông minh cho việc thanh toán chứng khoán được triển khai liền mạch. Các hợp đồng này tự động hóa việc thực thi các điều khoản và điều kiện, giảm sự phụ thuộc vào can thiệp thủ công và giảm thiểu các thất bại thanh toán do vi phạm hợp đồng hoặc trễ xác nhận giao dịch.

Giám sát hiệu năng

Bằng cách tận dụng các Mạng Bộ nhớ Ngắn hạn Dài (LSTM), AI tạo sinh hỗ trợ giám sát và báo cáo toàn diện về quy trình thanh toán. Các mạng LSTM tạo ra các chỉ số hiệu năng chính (KPIs), theo dõi tỷ lệ thành công khi thanh toán, nhận diện xu hướng và cung cấp các thông tin có thể hành động để tối ưu hóa quy trình. Bằng cách theo dõi chặt chẽ các chỉ số hiệu năng, AI tạo sinh giúp xác định các cơ hội cải tiến và giảm mức độ xảy ra các thất bại thanh toán.

Tích hợp mạng

Thông qua việc sử dụng BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), AI tạo sinh thúc đẩy sự tích hợp và phối hợp suôn sẻ giữa các bên tham gia thị trường, bao gồm các tổ chức tài chính, bên lưu ký và các trung tâm thanh toán bù trừ. BERT đảm bảo việc chia sẻ dữ liệu an toàn, tinh gọn các kênh liên lạc và tự động hóa việc trao đổi thông tin, dẫn đến giảm lỗi thủ công và nâng cao hiệu quả thanh toán trên toàn mạng.

Nhìn về phía trước, triển vọng của AI tạo sinh trong các thị trường vốn là đầy hứa hẹn. Khi công nghệ phát triển, chúng ta có thể kỳ vọng những tiến bộ thậm chí lớn hơn trong việc tự động hóa các quy trình thanh toán, phát hiện bất thường và cải thiện mức độ tuân thủ quy định. Việc áp dụng AI tạo sinh dự kiến sẽ tạo ra những thay đổi mang tính đột phá trong hoạt động của các thị trường vốn, dẫn đến tăng hiệu quả, giảm lỗi và nâng cao trải nghiệm khách hàng.