利用生成式人工智慧提升資本市場效率以克服證券結算失敗

多種原因導致結算失敗，這些因素既包括人工操作失誤，也涉及系統相關問題。這些失敗的例子可以涵蓋文件錯誤、細節不符、交易資訊不正確、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著歷史性的相關性，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上升。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的結算失敗中扮演重要角色。儘管科技已取得進步，許多較小的金融機構仍依賴人工系統。因此，操作人員在設定常設結算指示時誤入錯誤資料的情況並不少見。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。由於系統仍以人工為主，人為錯誤的風險依然存在。因此，解決此問題對於降低結算失敗率、提升資本市場的運作效率至關重要。一個效率低下且不穩定的市場常被比喻為自行車現象，其負面影響會形成惡性循環，造成長期的負面影響與市場進一步惡化。Vianai Systems的策略長Sanjay Rajagopalan博士指出，當市場頻繁出現失敗時，會侵蝕市場參與者的信任，促使他們轉向流動性更高、穩定性更佳的證券。這種信任的喪失與投資轉移會帶來巨大的財務成本，影響所有相關方。

由上述討論可見，解決安全結算失敗，尤其是人工錯誤，是當務之急。引入人工智慧（AI）被視為一個具有潛力的解決方案。其中，生成式AI的應用尤為有效，展現出巨大的潛力來應對這些挑戰。生成式AI利用機器學習與先進演算法，能有效降低安全結算失敗的風險。它能自動化並優化流程，減少人工錯誤、偵測異常、確保交易匹配的準確性，並提升運營效率。憑藉預測分析能力，生成式AI能提供潛在失敗的洞察，讓相關人員得以提前採取預防措施。總體而言，生成式AI在提升可靠性、降低風險與促進資本市場無縫交易方面具有巨大潛力。

上圖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。接下來，讓我們逐一深入探討每個階段，以全面理解其價值所在。

資料整合

生成式AI首先整合並預處理多元資料來源，如交易記錄、帳戶資訊、市場數據與監管要求，並注重情境感知。這包括資料清洗、標準化與豐富化，確保輸入資料的品質，以利後續分析。

異常偵測

生成式AI運用先進的機器學習方法，識別交易資料中的異常，並在情境搜尋框架中評估其相關風險。透過分析歷史模式、市場趨勢與交易數據，它能偵測可能導致結算失敗的異常情況。藉由辨識離群值，生成式AI能有效標示高風險交易與帳戶，促使更深入的審查與風險緩解措施。

交易匹配優化

利用先進演算法與情境分析，提升交易匹配流程，降低錯誤與差異。透過應用複雜的匹配學習技術，確保買賣單的準確匹配，顯著降低因交易不符而導致的結算失敗風險。此階段整合智能工作流程，例如考量證券類型、數量、價格、交易時間與證券識別碼的匹配演算法，以提升效率。

例外處理

透過生成模型，特別是生成對抗網路（GANs），可改善結算過程中的例外處理。系統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情況，簡化解決流程。提供智能建議，加速問題解決，降低因未處理例外而導致的結算失敗。深度卷積生成對抗網路（DCGAN）是最具影響力與效率的GAN實作之一，已獲得廣泛讚譽與應用。

預測分析

運用高斯混合模型（GMM）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。GMM是一種常用於生成式無監督學習或聚類的機率分布模型。透過分析歷史資料、市場狀況與相關因素，辨識出潛在的脆弱區域，提供有價值的洞察。這使得提前調整交易量、修改擔保品要求或實施預結算檢查成為可能，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。LLMs能分析交易資料，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法規要求。提前處理合規問題，能大幅降低因違規而導致的結算失敗風險，並確保報告的準確性與完整性。

對帳

利用循環神經網路（RNNs），生成式AI可進行結算後的審核與對帳，確保交易的準確性與完整性。系統比對已結算交易資料與不同清算會員的資料點，找出差異，促進快速解決。此階段在揭露遺漏或失敗的結算方面扮演關鍵角色，協助及時修正。

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，並適應變動的市場條件。系統會積極整合反饋、監控演算法表現，並微調ML模型，以提升準確性與效能。這種循環學習過程使系統能更有效預防更先進的結算失敗，不斷提升自身能力。

即時監控

透過變分自編碼器（VAE），生成式AI能持續進行即時交易與結算活動監控。VAE分析資料流，與預設規則或閾值比對，並在發現潛在結算失敗或差異時發出警示。此即時監控功能有助於及時介入，並採取有效的糾正措施，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，智能合約可無縫實現證券結算。這些合約能自動執行條款與條件，降低對人工干預的依賴，並減少由於合約違約或交易確認延遲所導致的結算失敗。

績效監控

借助長短期記憶（LSTM）網路，生成式AI能全面監控與報告結算流程的績效。LSTM產生關鍵績效指標（KPIs）、監控結算成功率、辨識趨勢，並提供可行的改進建議。透過密切追蹤績效數據，有助於發現改進空間，降低結算失敗的發生率。

網路整合

利用雙向編碼器表示（BERT），生成式AI促進市場參與者之間的順暢整合與協作，包括金融機構、保管機構與清算所。BERT確保資料安全共享，簡化溝通流程，並自動化資訊交換，降低人工錯誤，提升整體結算效率。

展望未來，生成式AI在資本市場的應用前景十分光明。隨著技術持續演進，我們預期在自動化結算流程、異常偵測與監管合規方面將有更大突破。生成式AI的採用預計將帶來資本市場運作的根本性變革，提升效率、降低錯誤，並改善客戶體驗。