通过利用生成式AI克服证券结算失败，提升资本市场的效率

多种原因导致结算失败，既有人工因素，也有系统相关因素。这些失败的例子可能包括文件错误、细节不符、交易信息错误、资金不足或技术故障。正如Swift资本市场策略总监Charifa El Otmani所指出的，结算失败率与市场不稳定的状况有着历史相关性，近年来尤为明显。随着交易量的显著增加，结算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。

人工错误在金融行业的结算失败中起着重要作用。尽管技术不断进步，许多较小的金融机构仍依赖手动系统。因此，操作岗位的人员误输入错误数据（如在常设结算指令中）并不少见。这些错误可能对结算流程产生深远影响，甚至导致交易失败。由于系统的手动性质，人为错误的风险依然存在。因此，解决这一问题以减少结算失败、提升运营效率变得尤为关键。市场的不效率和不稳定性常被比作自行车现象，其负面影响会导致恶性循环，造成长期影响和市场进一步恶化。Vianai Systems首席战略官Sanjay Rajagopalan博士指出，当市场频繁出现失败时，会侵蚀市场参与者的信任，促使他们转向流动性更高、稳定性更强的其他证券。这种信任的丧失和投资的转移会带来巨大的财务成本。

由此可见，解决安全结算失败，特别是人工错误，是当务之急。在此背景下，引入人工智能（AI）成为一种有前景的解决方案。其中，生成式AI的应用尤为有效，具有巨大潜力应对这些挑战。生成式AI利用机器学习和先进算法，减轻安全结算失败的问题。它可以自动化和优化流程，减少人为错误，检测异常，确保交易匹配的准确性，并提升操作效率。凭借其预测分析能力，生成式AI还能提供潜在失败的洞察，帮助采取主动措施。总体而言，生成式AI在提升可靠性、降低风险和实现资本市场无缝交易方面展现出巨大潜力。

上图的示意图展示了生成式AI在有效应对安全结算问题的各个阶段。接下来，我们将详细介绍每个阶段，以全面理解其价值所在。

数据整合

生成式AI首先整合并预处理多源数据，如交易记录、账户信息、市场数据和监管要求，强调上下文感知。这包括数据清洗、归一化和丰富，确保输入数据的质量，为后续分析提供基础。

异常检测

生成式AI利用复杂的机器学习方法识别交易数据中的异常，并在搜索框架中评估其相关风险。通过分析历史模式、市场趋势和交易数据，它可以检测潜在的异常情况，可能导致结算失败。通过识别离群值，生成式AI有效突出高风险交易和账户，从而实现更深入的审查和风险控制。

交易匹配优化

通过应用先进算法和上下文驱动分析，优化交易匹配流程，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结算失败风险。此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

利用生成模型，特别是生成对抗网络（GANs），改善结算过程中的异常处理。它可以自主识别和优先处理异常，依据严重程度、紧急性或影响程度，简化解决流程。通过提供智能建议，加快解决速度，减少未处理异常引发的结算失败。深度卷积生成对抗网络（DCGAN）作为最具影响力和高效的GAN实现之一，已获得广泛认可和应用。

预测分析

采用高斯混合模型（GMM）等生成模型技术，预测结算失败并有效降低相关风险。GMM是一种常用的生成无监督学习或聚类的概率分布模型。通过分析历史数据、市场状况和相关因素，识别潜在风险区域，为提前采取措施（如调整交易量、修改担保品要求或实施预结算检查）提供依据，防止失败发生。

合规监管

在监管报告生成方面，大型语言模型（LLMs）发挥重要作用，确保结算过程中的合规性。LLMs分析交易数据与相关法规框架，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，显著降低因违规引发的结算失败，同时确保报告的准确性和完整性。

对账

利用循环神经网络（RNNs），生成式AI执行结算后审计和对账任务，确保已结算交易的准确性和完整性。通过比对已结算交易数据与不同清算成员的相关数据点，RNNs可以突出差异，简化对账流程，快速解决问题。这一阶段在发现遗漏或失败的结算方面起到关键作用，确保及时处理。

持续学习

借助生成式AI的探索能力，自适应交易系统不断从新数据中学习，适应动态市场环境。系统会主动采纳反馈，监控算法表现，优化部署的机器学习模型，以提升准确性和效率。这一迭代学习过程使系统能更主动地检测和预防更复杂的结算失败，不断提升自身能力。

实时监控

通过变分自编码器（VAE），生成式AI实现对交易和结算活动的持续实时监控。VAE分析实时数据流，将其与预设规则或阈值进行比对，触发潜在结算失败或差异的警报。这一实时监控能力有助于及时干预，采取有效措施预防或减轻失败影响。

智能合约

利用区块链或分布式账本技术，智能合约实现安全结算的自动化。这些合约自动执行条款和条件，减少对人工干预的依赖，降低因合同违约或交易确认延迟引发的结算失败风险。

性能监控

借助长短期记忆网络（LSTM），生成式AI支持结算流程的全面性能监控和报告。LSTM生成关键绩效指标（KPIs），监测结算成功率，识别趋势，并提供可操作的洞察以优化流程。通过密切关注性能指标，帮助发现改进空间，减少结算失败的发生。

网络整合

通过BERT（双向编码器表示Transformers），生成式AI促进市场参与者（包括金融机构、托管人和清算所）之间的顺畅协作与数据共享。BERT确保安全的数据交换，简化沟通渠道，自动化信息流转，从而减少人工错误，提高结算效率。

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，预计在自动化结算流程、异常检测和合规监管方面将取得更大突破。生成式AI的普及将推动资本市场运营的深刻变革，带来更高的效率、更少的错误和更优的客户体验。