Повышение эффективности на рынках капитала с помощью использования генеративного ИИ для преодоления сбоев в расчетах по ценным бумагам

Множество факторов способствуют сбоям в расчетах, возникающим как из-за человеческих ошибок, так и из-за системных проблем. Примеры таких сбоев могут варьироваться от ошибок в документации, несоответствий в деталях, неправильной информации о сделках, недостатка средств или технических сбоев. Как правильно отметил Шрифа Эль Оттмани, директор по стратегии на рынке капитала в Swift, уровень сбоев в расчетах исторически коррелирует с нестабильными рыночными условиями, что наблюдалось в последние годы. По мере значительного роста объемов транзакций неизбежно увеличивается и количество сбоев в расчетах. Такие случаи редки на относительно стабильных рынках.

Человеческая ошибка значительно влияет на сбои в расчетах в финансовой индустрии. Несмотря на достижения в технологиях, многие мелкие финансовые учреждения продолжают полагаться на ручные системы. В результате сотрудники операционных отделов часто ошибочно вводят неправильные данные, например, в постоянных расчетных инструкциях. Эти ошибки могут иметь серьезные последствия для процесса расчетов, приводя к неудачным транзакциям. Учитывая ручной характер систем, риск человеческих ошибок остается высоким. Поэтому устранение этой проблемы является важнейшей задачей для снижения числа сбоев и повышения операционной эффективности на рынках капитала. Неэффективный и нестабильный рынок часто сравнивают с феноменом велосипеда, когда негативные последствия порождают спираль ухудшения, что ведет к долгосрочным последствиям и дальнейшему ухудшению ситуации. По словам доктора Санджая Раджагопалана, главного стратегического директора Vianai Systems, когда рынок сталкивается с высоким уровнем сбоев, это подрывает доверие участников рынка, что заставляет их искать альтернативные ценные бумаги с большей ликвидностью и стабильностью. Потеря доверия и последующий переход инвестиций в другие инструменты влекут за собой значительные финансовые издержки для всех участников.

Как видно из предыдущих обсуждений, крайне важно бороться с сбоями в расчетах, особенно устраняя человеческие ошибки. В этом контексте внедрение искусственного интеллекта (ИИ) выглядит многообещающим решением. Одним из наиболее эффективных подходов является использование генеративного ИИ, обладающего огромным потенциалом для решения этих проблем. Генеративный ИИ использует машинное обучение и передовые алгоритмы для снижения числа сбоев в расчетах ценных бумаг. Он автоматизирует и оптимизирует процессы, уменьшая человеческие ошибки, выявляя аномалии, обеспечивая точное сопоставление сделок и повышая операционную эффективность. Благодаря возможностям предиктивной аналитики, генеративный ИИ предоставляет прогнозы потенциальных сбоев, что позволяет принимать превентивные меры. В целом, его применение обещает повысить надежность, снизить риски и обеспечить беспрепятственные транзакции на рынках капитала.

Представленная выше схема иллюстрирует различные этапы, на которых генеративный ИИ может эффективно решать вопросы, связанные с безопасностью расчетов. Теперь давайте подробно рассмотрим каждый этап, чтобы понять его ценностное предложение.

Интеграция данных

Генеративный ИИ начинается с интеграции и предварительной обработки разнообразных источников данных, таких как записи сделок, информация о счетах, рыночные данные и нормативные требования, с учетом контекстуальной осведомленности. Это включает задачи очистки данных, нормализации и обогащения, что обеспечивает качество входных данных для дальнейшего анализа.

Обнаружение аномалий

Генеративный ИИ использует сложные методы машинного обучения для выявления аномалий в данных о сделках и оценки связанных с ними рисков в рамках поиска по контексту. Анализируя исторические паттерны, рыночные тренды и транзакционные данные, он обнаруживает потенциальные нарушения, которые могут привести к сбоям в расчетах. Обнаруживая выбросы, генеративный ИИ эффективно выделяет транзакции и счета с высоким риском, что позволяет проводить более глубокий анализ и принимать меры по снижению рисков.

Оптимизация сопоставления сделок

Используя передовые алгоритмы и анализ, основанный на контексте, процесс сопоставления сделок улучшается для минимизации ошибок и несоответствий. Применяя сложные методы сопоставления, обеспечивается точное совпадение заявок на покупку и продажу, что значительно снижает риск сбоев из-за несоответствий сделок. Этот этап включает интеллектуальные рабочие процессы, такие как алгоритмы сопоставления, учитывающие ключевые параметры — тип ценной бумаги, количество, цену, время сделки и идентификатор ценной бумаги — что повышает эффективность.

Обработка исключений

С помощью генеративного моделирования, особенно Generative Adversarial Networks (GANs), можно улучшить обработку исключений в процессе расчетов. Модель самостоятельно выявляет и приоритезирует исключения по степени важности, срочности или влияния, что ускоряет процессы их разрешения. Предоставляя интеллектуальные рекомендации, этот подход ускоряет устранение проблем и снижает вероятность сбоев, вызванных необработанными исключениями. Deep Convolutional GAN (DCGAN), признанная одной из самых влиятельных и эффективных реализаций GAN, получила широкое признание и активно используется в отрасли.

Предиктивная аналитика

Используя генеративные модели, такие как Gaussian Mixture Models (GMMs), предиктивная аналитика, применяемая генеративным ИИ, прогнозирует сбои в расчетах и эффективно снижает связанные с ними риски. Эта модель — хорошо известное распределение вероятностей для генеративного обучения без учителя или кластеризации. Анализируя исторические данные, рыночные условия и релевантные факторы, выявляются паттерны, предоставляющие ценную информацию о уязвимых областях, связанных с торговлей. Это позволяет предпринимать превентивные меры, такие как корректировка объемов транзакций, изменение требований к залогу или внедрение предварительных проверок перед расчетами, чтобы предотвратить сбои заранее.

Соответствие нормативным требованиям

В области формирования регуляторных отчетов большие языковые модели (LLMs) оказывают неоценимую помощь в соблюдении нормативных требований на всех этапах расчетов. LLMs анализируют данные сделок в соответствии с актуальными нормативными рамками, выявляют возможные нарушения и формируют комплексные отчеты, соответствующие требованиям регуляторов. Проактивное устранение вопросов соответствия значительно снижает риск сбоев, вызванных нарушениями, и обеспечивает точное и полное документирование.

Реконцилиация

Используя возможности рекуррентных нейронных сетей (RNNs), генеративный ИИ выполняет задачи пострасчетного аудита и сверки для обеспечения точности и полноты завершенных сделок. Сравнивая данные о завершенных сделках с данными от различных клиринговых участников, RNN выявляют несоответствия, что ускоряет процесс сверки и способствует быстрому разрешению проблем. Этот этап играет ключевую роль в обнаружении пропущенных или неудачных расчетов, обеспечивая своевременное исправление.

Непрерывное обучение

Благодаря возможностям генеративного ИИ системы адаптивной торговли постоянно учатся на новых данных и приспосабливаются к динамическим рыночным условиям. Они активно используют обратную связь, отслеживают работу алгоритмов и совершенствуют модели машинного обучения, повышая точность и эффективность. Такой итеративный процесс обучения позволяет системам своевременно выявлять и предотвращать более сложные сбои в расчетах, постоянно повышая свои возможности.

Мониторинг в реальном времени

Интеграция вариационных автокодировщиков (VAE) обеспечивает непрерывный мониторинг торговых и расчетных операций в реальном времени. VAE анализируют входящие потоки данных, сравнивая их с заданными правилами или порогами, и инициируют оповещения о возможных сбоях или несоответствиях. Такой мониторинг позволяет своевременно вмешиваться и предпринимать корректирующие действия для предотвращения или минимизации последствий сбоев.

Умные контракты

Использование блокчейн-технологий или распределенных реестров позволяет реализовать автоматизированные умные контракты для расчетов ценных бумаг. Эти контракты автоматически исполняют условия и положения, уменьшая зависимость от ручных операций и снижая вероятность сбоев, вызванных нарушениями условий или задержками в подтверждении сделок.

Мониторинг эффективности

Используя сети с долговременной памятью (LSTM), генеративный ИИ обеспечивает комплексный мониторинг и отчетность по процессам расчетов. LSTM генерируют ключевые показатели эффективности (KPI), отслеживают показатели успешности расчетов, выявляют тренды и предоставляют практические рекомендации для оптимизации процессов. Тщательный контроль метрик помогает выявлять возможности для улучшений и снижать число сбоев.

Интеграция сети

Благодаря использованию BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) генеративный ИИ способствует плавной интеграции и взаимодействию участников рынка, включая финансовые учреждения, депозитарии и клиринговые организации. BERT обеспечивает безопасное обменивание данными, оптимизирует коммуникацию и автоматизирует обмен информацией, что снижает количество ошибок и повышает эффективность расчетов по всей сети.

В перспективе, потенциал генеративного ИИ на рынках капитала выглядит многообещающим. По мере развития технологий можно ожидать дальнейших значительных достижений в автоматизации расчетных процессов, выявлении аномалий и соблюдении нормативных требований. Внедрение генеративного ИИ обещает радикально изменить работу рынков капитала, повысить их эффективность, снизить количество ошибок и улучшить качество обслуживания клиентов.