通过利用生成式人工智能提升资本市场效率，解决证券结算失败问题

导致交割失败的原因有多种，既源自人工因素，也源自系统相关因素。这些失败的例子可能包括文档错误、细节不一致、交易信息不正确、资金不足或技术故障等。正如 Swift 资本市场策略主管 Charifa El Otmani 所指出的那样，交割失败率在历史上与市场不稳定的状况存在相关性，这一点在近年来的观察中也得到了验证。随着交易量的显著增加，交割失败也不可避免地同步增长。在相对稳定的市场中，这类失败事件较为罕见。

人为错误在金融行业的交割失败中占据了重要位置。尽管技术不断进步，许多较小的金融机构仍依赖人工系统。因此，操作人员在执行常设交割指令时误输入错误数据的情况并不少见。这些错误可能对交割流程产生深远影响，甚至导致交易失败。鉴于这些系统具有手工操作的特性，人为错误的风险依然普遍存在。因此，解决这一问题以减少交割失败、提升资本市场的运营效率变得尤为关键。效率低下且不稳定的市场常被比作自行车现象，其负面影响会不断加剧，形成恶性循环，带来长期的影响并使市场进一步恶化。根据 Vianai Systems 首席策略官 Sanjay Rajagopalan 博士的说法，当市场频繁出现失败时，会侵蚀市场参与者的信任，促使他们寻求流动性更高、稳定性更强的替代证券。这种信任的丧失和投资的转移会给所有相关方带来巨大的财务成本。

从前述讨论可以看出，解决安全交割失败，尤其是人工错误，是当务之急。引入人工智能（AI）被视为一种具有巨大潜力的解决方案。其中，利用生成式 AI（Generative AI）是一种极具成效的方法，它通过机器学习和先进算法，有效缓解交割失败问题。生成式 AI 能自动化流程、优化操作，减少人工错误、检测异常、确保交易匹配的准确性，并提升整体运营效率。借助其预测分析能力，生成式 AI 可以提前识别潜在的失败风险，从而采取主动预防措施。总体而言，生成式 AI 在提升可靠性、降低风险以及实现资本市场交易的无缝化方面展现出巨大潜力。

上图所示的示意图展现了生成式 AI 在应对安全交割问题的各个阶段。接下来，我们将逐一详细介绍每个阶段，以全面理解其价值主张。

数据集成

生成式 AI 从整合和预处理多源数据开始，包括交易记录、账户信息、市场数据和监管要求，重点在于增强语境感知能力。这一阶段涉及数据清洗、标准化和丰富化，确保输入数据的质量，为后续分析打下坚实基础。

异常检测

生成式 AI 利用复杂的机器学习方法，在语境搜索框架下识别交易数据中的异常，并评估其潜在风险。通过分析历史模式、市场趋势和交易数据，它能够检测出可能导致交割失败的异常情况。通过识别离群点，生成式 AI 能有效标出高风险交易和账户，从而实现更深入的风险控制和缓释。

交易匹配优化

通过采用先进算法并进行语境驱动分析，增强交易匹配流程，最大限度减少错误和差异。利用复杂的匹配学习技术，确保买卖订单的准确匹配，显著降低因交易不匹配引发的交割失败风险。本阶段引入智能工作流，如考虑证券类型、数量、价格、交易时间和证券标识符的匹配算法，从而提升效率。

异常处理

借助生成式建模，特别是生成式对抗网络（GANs），可以优化交割过程中的异常处理。该方法能自主识别并根据严重程度、紧迫性或影响优先级排序异常，简化解决流程。通过提供智能建议，加快异常处理速度，减少未解决异常引发的交割失败。深度卷积生成式对抗网络（DCGAN）作为最具影响力和效率的 GAN 实现之一，已在行业内获得广泛认可和应用。

预测分析

利用高斯混合模型（GMMs）等生成式建模技术，生成式 AI 进行预测分析，提前预警交割失败并有效缓释相关风险。这些模型（概率分布）在无监督学习或聚类中应用广泛。通过分析历史数据、市场环境和相关因素，识别潜在的脆弱环节和风险模式，为提前采取措施（如调整交易量、修改抵押品要求或实施预交割检查）提供依据，以防止失败发生。

监管合规

在监管报告生成方面，大型语言模型（LLMs）在确保合规方面发挥重要作用。LLMs 会分析交易数据，结合相关监管框架，识别潜在的不合规问题，并生成符合要求的报告。主动应对合规风险，显著降低因违规导致的交割失败，同时确保报告的准确性和完整性。

对账

借助循环神经网络（RNNs），生成式 AI 执行交割后审计和对账任务，确保交易的准确性和完整性。通过比对已交割交易数据与不同清算成员提供的相关数据点，RNNs 能快速识别差异，简化对账流程，促进及时解决问题。这一阶段在发现遗漏或失败的交割方面起到关键作用。

持续学习

借助生成式 AI 的探索能力，自适应交易系统能够不断学习新数据，适应市场变化。系统会主动采纳反馈，监控算法表现，优化已部署的机器学习模型，从而提升准确性和效率。这种迭代学习机制使系统能更有效地检测和预防更复杂的交割失败，不断增强其能力。

实时监控

通过引入变分自编码器（VAEs），生成式 AI 实现对交易和交割活动的持续实时监控。VAEs 会分析实时数据流，将其与预设规则或阈值进行比对，若发现潜在的交割失败或差异，立即触发警报。这一能力支持及时干预，确保快速采取纠正措施，减少失败的影响。

智能合约

利用区块链或分布式账本技术，智能合约在安全交割中得以无缝部署。这些合约自动执行条款和条件，减少对人工操作的依赖，降低因合同违约或交易确认延迟引发的交割失败风险。

性能监控

借助长短期记忆（LSTM）网络，生成式 AI 支持对交割流程的全面性能监控和报告。LSTM 网络会生成关键绩效指标（KPIs），监测交割成功率、识别趋势，并提供改进建议。通过持续追踪性能指标，帮助优化流程，降低交割失败的发生率。

网络集成

通过 BERT（来自 Transformer 的双向编码器表征），生成式 AI 促进市场参与者之间的无缝协作，包括金融机构、托管机构和清算所。BERT 确保数据安全共享，简化沟通流程，自动化信息交换，从而减少人工错误，提高整体交割效率。

展望未来，生成式 AI 在资本市场的应用前景广阔。随着技术不断发展，预计在自动化交割、异常检测和监管合规方面将取得更大突破。生成式 AI 的广泛应用将推动资本市场运作的根本变革，实现更高效率、更少错误和更优客户体验。