Impulsando la eficiencia en los mercados de capitales mediante el aprovechamiento de la IA generativa para superar las fallas en la liquidación de valores

Múltiples razones contribuyen a los fallos en la liquidación, originados tanto por factores manuales como relacionados con el sistema. Ejemplos de estos fallos pueden variar desde errores en la documentación, discrepancias en los detalles, información incorrecta de las operaciones, fondos insuficientes o fallos técnicos. Como correctamente señaló Charifa El Otmani, directora de Estrategia de Mercados de Capital en Swift, las tasas de fallos en la liquidación han mostrado una correlación histórica con condiciones de mercado inestables, como se ha observado en los últimos años. A medida que los volúmenes de transacciones aumentan significativamente, es inevitable que los fallos en la liquidación también crezcan en paralelo. Tales incidentes de fallo son raros en mercados relativamente estables.

El error humano contribuye de manera significativa a los fallos en la liquidación en la industria financiera. A pesar de los avances tecnológicos, muchas instituciones financieras más pequeñas siguen dependiendo de sistemas manuales. En consecuencia, no es raro que las personas en roles operativos ingresen datos incorrectos por error, como en una instrucción de liquidación permanente. Estos errores pueden tener consecuencias profundas en el proceso de liquidación, pudiendo llevar a transacciones fallidas. Dado el carácter manual de los sistemas, el riesgo de error humano permanece presente. Por ello, abordar esta problemática resulta crucial para reducir los fallos en la liquidación y mejorar la eficiencia operativa en los mercados de capitales. Un mercado ineficiente e inestable a menudo se compara con un fenómeno de bicicleta, donde sus efectos negativos perpetúan una espiral descendente, llevando a implicaciones duraderas y a un deterioro adicional del mercado. Según el Dr. Sanjay Rajagopalan, director de estrategia en Vianai Systems, cuando un mercado experimenta una alta frecuencia de fallos, se erosiona la confianza de los participantes, lo que los lleva a buscar valores alternativos que ofrezcan mayor liquidez y estabilidad. Esta pérdida de confianza y el cambio subsecuente en las inversiones generan costos financieros significativos para todas las partes involucradas.

Como se ha evidenciado en las discusiones anteriores, es fundamental abordar los fallos en la liquidación de valores, especialmente corrigiendo los errores manuales. La incorporación de inteligencia artificial (IA) surge como una solución prometedora en este sentido. Una de las estrategias más efectivas es aprovechar la IA generativa, que posee un potencial enorme para resolver estas preocupaciones. La IA generativa utiliza aprendizaje automático y algoritmos avanzados para mitigar los fallos en la liquidación de valores. Automatiza y optimiza procesos, reduce errores manuales, detecta anomalías, asegura una coincidencia precisa de las operaciones y mejora la eficiencia operativa. Con capacidades de análisis predictivo, la IA generativa ofrece insights sobre posibles fallos, permitiendo tomar medidas proactivas. En conjunto, su aplicación tiene un gran potencial para mejorar la fiabilidad, minimizar riesgos y facilitar transacciones sin inconvenientes en los mercados de capitales.

El diagrama esquemático presentado arriba ilustra las distintas etapas mediante las cuales la IA generativa puede abordar eficazmente las preocupaciones relacionadas con la liquidación de valores. Ahora, profundicemos en cada etapa en detalle para comprender en qué consiste su propuesta de valor.

Integración de Datos

La IA generativa comienza integrando y preprocesando diversas fuentes de datos, como registros de operaciones, información de cuentas, datos de mercado y requisitos regulatorios, con un enfoque en la conciencia contextual. Esto implica tareas como limpieza de datos, normalización y enriquecimiento, asegurando la calidad de los datos de entrada para análisis posteriores.

Detección de Anomalías

La IA generativa emplea métodos sofisticados de aprendizaje automático para identificar anomalías en los datos de las operaciones y evaluar los riesgos asociados dentro de un marco de búsqueda de contexto. Analizando patrones históricos, tendencias del mercado y datos transaccionales, detecta irregularidades potenciales que puedan resultar en fallos de liquidación. Mediante la detección de valores atípicos, la IA generativa resalta transacciones y cuentas de alto riesgo, permitiendo un análisis más profundo y medidas de mitigación de riesgos.

Optimización de Coincidencia de Operaciones

Mediante algoritmos avanzados y análisis basado en contexto, se mejora el proceso de coincidencia de operaciones para minimizar errores y discrepancias. Aplicando técnicas sofisticadas de aprendizaje para coincidencias, se asegura una correspondencia precisa entre órdenes de compra y venta, reduciendo significativamente el riesgo de fallos en la liquidación por desajustes en las operaciones. Esta etapa incorpora flujos de trabajo inteligentes, como algoritmos de coincidencia que consideran parámetros clave, incluyendo tipo de valor, cantidad, precio, hora de la operación y identificador del valor, logrando mayor eficiencia.

Gestión de Excepciones

Mediante modelos generativos, especialmente Redes Generativas Antagónicas (GANs), se puede mejorar la gestión de excepciones durante el proceso de liquidación. Estas identifican y priorizan automáticamente las excepciones según su gravedad, urgencia o impacto, agilizando los flujos de resolución. Al ofrecer recomendaciones inteligentes, este enfoque acelera el proceso de resolución y mitiga los fallos en la liquidación causados por excepciones no atendidas. DCGAN, conocido como Deep Convolutional GAN, reconocido como una de las implementaciones más influyentes y eficaces, ha obtenido reconocimiento y adopción generalizada en el campo.

Análisis Predictivo

Mediante técnicas de modelos generativos como los Modelos de Mezcla Gaussiana (GMM), el análisis predictivo que emplea la IA generativa anticipa fallos en la liquidación y mitiga eficazmente los riesgos asociados. Es un modelo (distribución de probabilidad) ampliamente reconocido para aprendizaje no supervisado o clustering generativo. Analizando datos históricos, condiciones del mercado y factores relevantes, detecta patrones que ofrecen insights valiosos sobre áreas vulnerables relacionadas con las operaciones. Esto permite tomar acciones proactivas, como ajustar volúmenes de transacción, modificar requisitos de colateral o implementar verificaciones previas a la liquidación para prevenir fallos con anticipación.

Cumplimiento Regulatorio

En el ámbito de generación de informes regulatorios, los Modelos de Lenguaje Extensos (LLMs) resultan invaluables para mantener el cumplimiento durante todo el proceso de liquidación. Los LLM analizan los datos de las operaciones en relación con los marcos regulatorios relevantes, identifican posibles incumplimientos y generan informes completos para cumplir con los requisitos regulatorios. Al abordar proactivamente las preocupaciones de cumplimiento, los LLM reducen significativamente el riesgo de fallos en la liquidación causados por violaciones regulatorias, asegurando informes precisos y exhaustivos.

Conciliación

Aprovechando las capacidades de las Redes Neuronales Recurrentes (RNN), la IA generativa realiza tareas de auditoría y conciliación post-liquidación para garantizar la precisión y exhaustividad de las transacciones liquidadas. Comparando los datos de las operaciones liquidadas con puntos de datos correspondientes de diferentes miembros de compensación, las RNN resaltan discrepancias, agilizando el proceso de conciliación para una resolución rápida. Esta etapa es clave para detectar liquidaciones omitidas o fallidas, facilitando resoluciones oportunas.

Aprendizaje Continuo

Con las capacidades exploratorias de la IA generativa, los sistemas de trading adaptativos incorporan aprendizaje continuo a partir de nuevos datos y se ajustan a condiciones de mercado dinámicas. Los sistemas integran activamente retroalimentación, monitorean el rendimiento de los algoritmos y refinan los modelos de aprendizaje automático desplegados para mejorar precisión y eficacia. Este proceso iterativo permite detectar y prevenir fallos de liquidación más avanzados, mejorando continuamente sus capacidades.

Monitoreo en Tiempo Real

Mediante la integración de Autoencoders Variacionales (VAEs), la IA generativa garantiza un monitoreo continuo en tiempo real de las actividades de trading y liquidación. Los VAEs analizan flujos de datos entrantes, comparándolos con reglas o umbrales predefinidos, y generan alertas ante posibles fallos o discrepancias en la liquidación. Esta capacidad de monitoreo en tiempo real facilita intervenciones oportunas y acciones correctivas eficientes para prevenir o mitigar el impacto de los fallos.

Contratación Inteligente

Al aprovechar la tecnología blockchain o de registros distribuidos, los contratos inteligentes para la liquidación de valores se implementan de manera fluida. Estos contratos automatizan la ejecución de términos y condiciones, reduciendo la dependencia de intervención manual y mitigando fallos en la liquidación causados por incumplimientos contractuales o retrasos en la confirmación de operaciones.

Monitoreo del Rendimiento

Mediante Redes de Memoria a Largo Plazo (LSTM), la IA generativa soporta un monitoreo integral del rendimiento y la generación de informes sobre los procesos de liquidación. Las redes LSTM generan indicadores clave de rendimiento (KPIs), monitorean tasas de éxito en la liquidación, identifican tendencias y ofrecen insights accionables para optimizar el proceso. Al vigilar de cerca las métricas de rendimiento, la IA generativa ayuda a detectar oportunidades de mejora y reducir la ocurrencia de fallos en la liquidación.

Integración en la Red

Mediante el uso de BERT (Representaciones de Codificador Bidireccional de Transformadores), la IA generativa fomenta una integración y colaboración fluidas entre los participantes del mercado, incluyendo instituciones financieras, custodios y cámaras de compensación. BERT asegura un intercambio de datos seguro, optimiza los canales de comunicación y automatiza el intercambio de información, reduciendo errores manuales y mejorando la eficiencia en la liquidación en toda la red.

De cara al futuro, las perspectivas de la IA generativa en los mercados de capitales son prometedoras. A medida que la tecnología evoluciona, podemos anticipar avances aún mayores en la automatización de procesos de liquidación, detección de anomalías y cumplimiento regulatorio. La adopción de la IA generativa se espera que impulse cambios radicales en las operaciones del mercado de capitales, conduciendo a mayor eficiencia, menor cantidad de errores y mejores experiencias para los clientes.