通過利用生成式人工智能來克服證券結算失敗，提升資本市場的運作效率

多種原因導致結算失敗，源自手動和系統相關因素。這些失敗的例子可以包括文件錯誤、細節不符、交易信息不正確、資金不足或技術故障。如Swift資本市場策略主管Charifa El Otmani所指出，結算失敗率與市場不穩定狀況有歷史相關性，這在近年來尤為明顯。隨著交易量大幅增加，結算失敗也不可避免地同步增加。在相對穩定的市場中，這類失敗事件較為罕見。

人為錯誤在金融行業中顯著促成結算失敗。儘管科技已有進步，許多較小的金融機構仍依賴手動系統。因此，操作人員在輸入資料（如持續結算指示）時誤入錯誤資料並不少見。這些錯誤可能對結算流程產生深遠影響，甚至導致交易失敗。由於系統的手動性，人為錯誤的風險依然普遍存在。因此，解決此問題以降低結算失敗率並提升資本市場的運營效率變得至關重要。一個低效且不穩定的市場常被比喻為自行車現象，其負面影響會持續惡化，導致長期的影響和市場進一步惡化。Vianai Systems的策略長Sanjay Rajagopalan博士指出，當市場經歷高頻率的失敗時，會侵蝕市場參與者的信任，促使他們尋找流動性和穩定性更高的替代證券。這種信任的喪失和投資轉移會帶來巨大的財務成本。

由前述討論可見，解決安全結算失敗，尤其是手動錯誤，是當務之急。引入人工智慧(AI)成為一個有前景的解決方案。在這方面，利用生成式AI是一個極具潛力的有效方法。生成式AI利用機器學習和先進算法來減少安全結算失敗。它能自動化並優化流程，降低手動錯誤、偵測異常、確保交易匹配的準確性，以及提升運營效率。憑藉預測分析能力，生成式AI能提供潛在失敗的洞察，促使提前採取預防措施。總體而言，其應用在提升可靠性、降低風險和促進資本市場無縫交易方面具有巨大潛力。

上方的示意圖展示了生成式AI能有效解決安全結算問題的各個階段。現在，讓我們詳細探討每個階段，以全面理解其價值主張。

資料整合

生成式AI首先整合並預處理多樣的資料來源，如交易記錄、帳戶資訊、市場數據和監管要求，並注重情境感知。這包括資料清洗、標準化和豐富化，確保輸入資料的品質以供後續分析。

異常偵測

生成式AI利用先進的機器學習方法，識別交易資料中的異常並評估其相關風險，並在情境搜尋框架中進行分析。透過分析歷史模式、市場趨勢和交易數據，它能偵測可能導致結算失敗的異常情況。藉由識別異常值，生成式AI能有效突出高風險交易和帳戶，促進更深入的審查與風險緩解措施。

交易匹配優化

透過運用先進算法和情境驅動分析，提升交易匹配流程，降低錯誤和差異。利用複雜的匹配學習技術，確保買賣單的準確匹配，顯著降低由交易不符引起的結算失敗風險。此階段整合智能工作流程，如考慮證券類型、數量、價格、交易時間和證券識別碼等關鍵參數的匹配算法，以提升效率。

例外處理

利用生成模型，特別是生成對抗網絡(GANs)，可以改善結算過程中的例外處理。它能自主識別並根據嚴重性、緊急性或影響程度優先處理例外，簡化解決流程。透過提供智能建議，此方法能加快解決速度，減少因未處理例外而導致的結算失敗。深度卷積生成對抗網絡（DCGAN）是最具影響力和高效的GAN實現之一，已在該領域獲得廣泛讚譽與應用。

預測分析

利用高斯混合模型(GMMs)等生成模型技術，生成式AI的預測分析能預測結算失敗並有效降低相關風險。這是一個被廣泛認可的(概率分佈)模型，用於生成式無監督學習或聚類分析。通過分析歷史數據、市場狀況和相關因素，識別出潛在的脆弱區域，提供有價值的洞察。這使得提前採取措施成為可能，例如調整交易量、修改抵押品要求或實施預結算檢查，以預防失敗。

監管合規

在監管報告生成方面，大型語言模型(LLMs)展現出重要價值，能在整個結算過程中確保合規。LLMs分析交易資料，對照相關監管框架，識別潛在的不合規問題，並生成完整報告以符合監管要求。提前處理合規問題，能大幅降低因違規引起的結算失敗風險，並確保報告的準確性與完整性。

對帳

利用循環神經網絡(RNNs)的能力，生成式AI執行結算後的審核與對帳任務，以確保已結算交易的準確性與完整性。通過比對已結算交易資料與不同清算會員的相關資料點，RNN能突出差異，促進快速解決。此階段在發現遺漏或失敗的結算方面扮演關鍵角色，幫助及時解決問題。

持續學習

借助生成式AI的探索能力，適應性交易系統能從新資料中持續學習，並適應動態市場條件。系統會積極整合反饋、監控算法性能，並調整已部署的ML模型，以提升準確性與效果。這種循環學習過程使系統能更主動地偵測並預防更高階的結算失敗，不斷提升其能力。

實時監控

透過變分自編碼器(VAEs)的整合，生成式AI確保持續的實時監控交易與結算活動。VAEs分析進入的數據流，與預設規則或閾值比較，並觸發潛在結算失敗或差異的警報。此實時監控能力促使及時干預，並能有效採取糾正措施，以預防或減輕失敗的影響。

智能合約

利用區塊鏈或分散式帳本技術的力量，無縫實施安全結算的智能合約。這些合約自動執行條款與條件，降低對手動干預的依賴，並減少由合約違約或交易確認延遲引起的結算失敗。

績效監控

借助長短期記憶(LSTM)網絡，生成式AI支持全面的結算流程績效監控與報告。LSTM網絡生成關鍵績效指標(KPIs)，監控結算成功率，識別趨勢，並提供可行的改進建議。通過密切追蹤績效指標，幫助識別改進空間，降低結算失敗的發生率。

網絡整合

通過利用BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)，生成式AI促進市場參與者（包括金融機構、保管人和清算所）之間的順暢整合與協作。BERT確保安全資料共享，簡化溝通渠道，並自動化資訊交換，從而降低手動錯誤並提升整個網絡的結算效率。

展望未來，生成式AI在資本市場的前景充滿希望。隨著技術的演進，我們可以預期在自動化結算流程、異常偵測和監管合規方面取得更大進展。生成式AI的採用預計將推動資本市場運作的根本變革，帶來更高的效率、更少的錯誤和更佳的客戶體驗。