Aumentar a eficiência nos mercados de capitais aproveitando a IA generativa para superar falhas na liquidação de valores mobiliários

Múltiplas razões contribuem para falhas no liquidação, originadas tanto por fatores manuais quanto por fatores relacionados ao sistema. Exemplos dessas falhas podem variar desde erros na documentação, discrepâncias nos detalhes, informações incorretas sobre a negociação, fundos insuficientes ou falhas técnicas. Como corretamente apontado por Charifa El Otmani, Diretora de Estratégia de Mercados de Capitais na Swift, as taxas de falha na liquidação têm mostrado uma correlação histórica com condições de mercado instáveis, como observado nos últimos anos. À medida que os volumes de transações aumentam significativamente, é inevitável que as falhas na liquidação também cresçam em paralelo. Incidentes desse tipo são raros em mercados relativamente estáveis.

Erro humano contribui de forma significativa para falhas na liquidação na indústria financeira. Apesar dos avanços tecnológicos, muitas instituições financeiras menores continuam a depender de sistemas manuais. Consequentemente, não é incomum que indivíduos em funções operacionais ingressem dados incorretos, como em uma instrução de liquidação permanente. Esses erros podem ter consequências profundas no processo de liquidação, potencialmente levando a transações fracassadas. Dada a natureza manual dos sistemas, o risco de erro humano permanece prevalente. Portanto, abordar essa questão torna-se crucial para reduzir as falhas na liquidação e melhorar a eficiência operacional nos mercados de capitais. Um mercado ineficiente e instável é frequentemente comparado ao fenômeno da bicicleta, onde seus efeitos negativos perpetuam uma espiral descendente, levando a implicações duradouras e ao agravamento do mercado. Segundo o Dr. Sanjay Rajagopalan, diretor de estratégia da Vianai Systems, quando um mercado apresenta uma alta frequência de falhas, isso corrói a confiança dos participantes, levando-os a buscar valores mobiliários alternativos que ofereçam maior liquidez e estabilidade. Essa perda de confiança e a mudança subsequente nos investimentos acarretam custos financeiros significativos para todas as partes envolvidas.

Como evidenciado pelas discussões anteriores, é fundamental enfrentar as falhas na liquidação de valores mobiliários, especialmente ao tratar erros manuais. A introdução de inteligência artificial (IA) surge como uma solução promissora nesse contexto. Uma das abordagens mais eficazes é o uso de IA generativa, que possui um potencial enorme para resolver essas questões. A IA generativa aproveita o aprendizado de máquina e algoritmos avançados para mitigar falhas na liquidação de valores mobiliários. Ela automatiza e otimiza processos, reduz erros manuais, detecta anomalias, garante uma correspondência precisa de negociações e melhora a eficiência operacional. Com suas capacidades de análise preditiva, a IA generativa fornece insights sobre possíveis falhas, permitindo ações proativas. No geral, sua aplicação tem um grande potencial para aumentar a confiabilidade, minimizar riscos e facilitar transações sem interrupções nos mercados de capitais.

O diagrama esquemático apresentado acima ilustra as várias etapas pelas quais a IA generativa pode abordar de forma eficaz as preocupações relacionadas à liquidação de valores mobiliários. Agora, vamos aprofundar cada etapa em detalhes para obter uma compreensão abrangente da proposta de valor que ela oferece.

Integração de Dados

A IA generativa começa integrando e pré-processando fontes de dados diversas, como registros de negociações, informações de contas, dados de mercado e requisitos regulatórios, com foco na consciência do contexto. Isso envolve tarefas como limpeza de dados, normalização e enriquecimento, garantindo a qualidade dos dados de entrada para análises posteriores.

Detecção de Anomalias

A IA generativa utiliza métodos sofisticados de aprendizado de máquina para identificar anomalias nos dados de negociação e avaliar os riscos associados dentro de uma estrutura de busca de contexto. Ao analisar padrões históricos, tendências de mercado e dados transacionais, ela detecta irregularidades potenciais que podem resultar em falhas na liquidação. Através da identificação de outliers, a IA generativa destaca transações e contas de alto risco, possibilitando uma análise mais aprofundada e medidas de mitigação de riscos.

Otimização de Correspondência de Negociações

Ao aproveitar algoritmos avançados e realizar análises orientadas pelo contexto, o processo de correspondência de negociações é aprimorado para minimizar erros e discrepâncias. Através da aplicação de técnicas sofisticadas de aprendizado de correspondência, garante-se uma correspondência precisa de ordens de compra e venda, reduzindo significativamente o risco de falhas na liquidação decorrentes de incompatibilidades nas negociações. Essa etapa incorpora fluxos de trabalho inteligentes, como algoritmos de correspondência que consideram parâmetros-chave, incluindo tipo de valor mobiliário, quantidade, preço, horário da negociação e identificador do valor mobiliário, resultando em maior eficiência.

Tratamento de Exceções

Por meio do uso de modelagem generativa, especialmente Redes Generativas Adversariais (GANs), o tratamento de exceções durante o processo de liquidação pode ser aprimorado. Ela identifica e prioriza exceções de forma autônoma, com base na gravidade, urgência ou impacto, otimizando os fluxos de resolução. Ao fornecer recomendações inteligentes, essa abordagem acelera o processo de resolução e mitiga falhas na liquidação causadas por exceções não tratadas. O DCGAN, conhecido como Deep Convolutional GAN, reconhecido como uma das implementações mais influentes e eficazes de GANs, tem recebido ampla aclamação e adoção no campo.

Análise Preditiva

Ao aplicar técnicas de modelagem generativa, como Modelos de Mistura Gaussiana (GMMs), a análise preditiva empregada pela IA generativa antecipa falhas na liquidação e mitiga efetivamente os riscos associados. Trata-se de um modelo bem reconhecido (distribuição de probabilidade) para aprendizado não supervisionado ou agrupamento. Através da análise de dados históricos, condições de mercado e fatores relevantes, padrões são detectados, oferecendo insights valiosos sobre áreas vulneráveis relacionadas às negociações. Isso permite ações proativas, como ajuste nos volumes de transação, modificação de requisitos de garantia ou implementação de verificações pré-liquidação para evitar falhas antecipadamente.

Conformidade Regulamentar

No âmbito da geração de relatórios regulatórios, Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs) demonstram-se essenciais na manutenção da conformidade ao longo do processo de liquidação. Os LLMs analisam os dados de negociação em relação às estruturas regulatórias relevantes, identificam possíveis problemas de não conformidade e geram relatórios abrangentes para atender aos requisitos regulatórios. Ao abordar proativamente as questões de conformidade, os LLMs reduzem significativamente o risco de falhas na liquidação causadas por violações regulatórias, garantindo relatórios precisos e completos.

Reconciliação

Aproveitando as capacidades de Redes Neurais Recorrentes (RNNs), a IA generativa realiza tarefas de auditoria pós-liquidação e reconciliação para garantir a precisão e a abrangência das transações liquidadas. Comparando os dados de negociações liquidadas com pontos de dados correspondentes de diferentes membros de compensação, as RNNs identificam discrepâncias, agilizando o processo de reconciliação para resoluções rápidas. Essa etapa desempenha papel fundamental na identificação de liquidações negligenciadas ou fracassadas, facilitando resoluções oportunas.

Aprendizado Contínuo

Com as capacidades exploratórias da IA generativa, sistemas de negociação adaptativos adotam aprendizado contínuo a partir de novos dados e se ajustam às condições dinâmicas de mercado. Os sistemas incorporam ativamente feedback, monitoram o desempenho dos algoritmos e refinam os modelos de aprendizado de máquina implantados para melhorar a precisão e a eficácia. Esse processo iterativo de aprendizado capacita esses sistemas a detectar e prevenir falhas de liquidação mais avançadas, aprimorando suas capacidades ao longo do tempo.

Monitoramento em Tempo Real

Por meio da integração de Autoencoders Variacionais (VAEs), a IA generativa garante monitoramento contínuo em tempo real das atividades de negociação e liquidação. Os VAEs analisam fluxos de dados recebidos, comparando-os a regras ou limites predefinidos, e acionam alertas para possíveis falhas ou discrepâncias na liquidação. Essa capacidade de monitoramento em tempo real facilita intervenções oportunas e permite ações corretivas eficientes para prevenir ou mitigar o impacto de falhas.

Contratos Inteligentes

Ao aproveitar o poder da tecnologia blockchain ou de registros distribuídos, contratos inteligentes para liquidação de valores mobiliários são implementados de forma integrada. Esses contratos automatizam a execução de termos e condições, reduzindo a dependência de intervenção manual e mitigando falhas na liquidação causadas por violações contratuais ou atrasos na confirmação de negociações.

Monitoramento de Desempenho

Utilizando Redes de Memória de Longo Prazo (LSTM), a IA generativa apoia o monitoramento abrangente e a geração de relatórios sobre os processos de liquidação. As redes LSTM geram indicadores-chave de desempenho (KPIs), monitoram taxas de sucesso na liquidação, identificam tendências e fornecem insights acionáveis para otimizar o processo. Ao acompanhar de perto as métricas de desempenho, a IA generativa ajuda a identificar oportunidades de melhoria e a reduzir a ocorrência de falhas na liquidação.

Integração de Rede

Por meio do uso do BERT (Representações de Codificador Bidirecional de Transformadores), a IA generativa promove uma integração e colaboração suaves entre os participantes do mercado, incluindo instituições financeiras, custodiante e câmaras de compensação. O BERT garante o compartilhamento seguro de dados, agiliza os canais de comunicação e automatiza a troca de informações, levando à redução de erros manuais e ao aumento da eficiência na liquidação em toda a rede.

Olhando para o futuro, as perspectivas da IA generativa nos mercados de capitais são promissoras. À medida que a tecnologia evolui, podemos esperar avanços ainda maiores na automação de processos de liquidação, na detecção de anomalias e na conformidade regulatória. A adoção da IA generativa deve impulsionar mudanças radicais nas operações do mercado de capitais, levando a maior eficiência, redução de erros e melhorias na experiência do cliente.