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

Множественные причины способствуют сбоям в расчетах, возникающим как из-за человеческих ошибок, так и системных факторов. Примеры таких сбоев могут варьироваться от ошибок в документации, несоответствий в деталях, неправильной торговой информации, недостатка средств или технических сбоев. Как правильно отметил Чарифа Эль Оттани, директор по стратегии рынков 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 число сбоев в расчетах. Такие инциденты редки на относительно стабильных рынках.

Человеческая ошибка значительно способствует сбоям в расчетах в финансовой индустрии. Несмотря на достижения в технологиях, многие мелкие финансовые учреждения продолжают полагаться на ручные системы. В результате, не редки случаи, когда операционные сотрудники по ошибке вводят неправильные данные, например, в постоянную инструкцию по расчетам. Эти ошибки могут иметь серьезные последствия для процесса расчетов, приводя к неудачным транзакциям. Учитывая ручной характер систем, риск человеческой ошибки остается высоким. Поэтому решение этой проблемы становится критически важным для снижения числа сбоев в расчетах и повышения операционной эффективности на рынках капитала. Неэффективный и нестабильный рынок часто сравнивают с феноменом велосипеда, где 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 влечет за собой значительные финансовые издержки для всех участников.

Как видно из предыдущих обсуждений, крайне важно бороться с сбоями в обеспечении безопасности расчетов, особенно устраняя человеческие ошибки. В этом контексте перспективным решением является внедрение искусственного интеллекта (AI). Одним из наиболее эффективных подходов является использование генеративного искусственного интеллекта, который обладает огромным потенциалом для решения этих проблем. Генеративный ИИ использует машинное обучение и передовые алгоритмы для снижения числа сбоев в обеспечении безопасности расчетов. 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 инсайты о потенциальных сбоях, 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 проблемы обеспечения безопасности расчетов. Теперь давайте подробно рассмотрим каждый этап, чтобы получить полное представление о его ценностном предложении.

Интеграция данных

Генеративный ИИ начинается с интеграции и предварительной обработки разнообразных источников данных, таких как записи сделок, информация о счетах, рыночные данные и требования регуляторов, с акцентом на осведомленность о контексте. 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 торговых данных и оценки связанных с ними рисков в рамках поиска по контексту. Анализируя исторические шаблоны, 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, вызванных несоответствиями сделок. Этот этап включает интеллектуальные рабочие процессы, такие как алгоритмы сопоставления, учитывающие ключевые параметры, включая 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. Они автоматически выявляют и приоритизируют исключения по степени важности, срочности или влияния, упрощая рабочие процессы их устранения. Предоставляя интеллектуальные рекомендации, этот подход ускоряет процесс решения и снижает вероятность сбоев, вызванных неучтенными исключениями. DCGAN, известная как Deep Convolutional GAN, признана одной из наиболее влиятельных и эффективных реализаций GAN, получившая широкое признание и распространение в области.

Предиктивная аналитика

Применяя генеративные модели, такие как Gaussian Mixture Models (GMMs), предиктивная аналитика, используемая генеративным ИИ, прогнозирует сбои в расчетах и эффективно снижает связанные с этим риски. Это хорошо известная модель (распределение вероятностей) для генеративного обучения без учителя или кластеризации. Анализируя исторические данные, рыночные условия и релевантные факторы, выявляются шаблоны, предоставляющие ценные инсайты о уязвимых областях, связанных с торговлей. Это позволяет принимать превентивные меры, такие как корректировка объемов транзакций, изменение требований к залогу или внедрение предварительных проверок перед расчетами, чтобы предотвратить сбои заранее.

Соответствие регулятивным требованиям

В области формирования регуляторных отчетов большие языковые модели (LLMs) оказывают неоценимую помощь в поддержании соответствия требованиям на протяжении всего процесса расчетов. Модели анализируют торговые данные в соответствии с актуальными нормативными рамками, выявляют потенциальные нарушения и формируют комплексные отчеты, соответствующие требованиям регуляторов. Проактивно устраняя вопросы соблюдения, LLMs значительно снижают риск сбоев, вызванных регуляторными нарушениями, и обеспечивают точную и всестороннюю отчетность.

Сверка данных

Используя возможности рекуррентных нейронных сетей (RNNs), генеративный ИИ выполняет задачи пострасчетного аудита и сверки для обеспечения точности и полноты завершенных сделок. Сравнивая данные по завершенным сделкам с соответствующими данными от различных участников клиринга, RNN выявляют несоответствия, ускоряя процесс сверки и облегчая быстрое решение проблем. Этот этап играет ключевую роль в обнаружении пропущенных или неудачных расчетов, способствуя своевременному устранению.

Непрерывное обучение

Благодаря исследовательским возможностям генеративного ИИ, адаптивные торговые системы постоянно учатся на новых данных и приспосабливаются к динамическим рыночным условиям. Эти системы активно используют обратную связь, отслеживают работу алгоритмов и совершенствуют внедренные модели машинного обучения для повышения точности и эффективности. Такой итеративный процесс обучения позволяет системам своевременно выявлять и предотвращать более сложные сбои в расчетах, постоянно повышая свои возможности.

Мониторинг в реальном времени

Благодаря интеграции вариационных автокодировщиков (VAEs), генеративный ИИ обеспечивает непрерывный мониторинг торговых и расчетных операций в реальном времени. VAEs анализируют входящие потоки данных, сравнивая их с заданными правилами или порогами, и инициируют оповещения о возможных сбоях или несоответствиях. Эта возможность мониторинга в реальном времени способствует своевременному вмешательству и позволяет эффективно предпринимать корректирующие меры для предотвращения или снижения последствий сбоев.

Умные контракты

Используя возможности блокчейна или распределенного реестра, автоматизированные контракты для обеспечения расчетов внедряются без швов. Эти контракты автоматизируют выполнение условий и положений, уменьшая зависимость от ручных вмешательств и снижая вероятность сбоев, вызванных нарушениями контрактных условий или задержками подтверждения сделок.

Мониторинг эффективности

Используя сети долгой краткосрочной памяти (LSTM), генеративный ИИ поддерживает комплексный мониторинг и отчетность по процессам расчетов. LSTM-сети формируют ключевые показатели эффективности (KPIs), отслеживают показатели успешности расчетов, выявляют тренды и предоставляют действенные инсайты для оптимизации процесса. Тщательный контроль за метриками помогает выявлять возможности для улучшений и снижать количество сбоев.

Интеграция в сеть

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

Взгляд в будущее показывает, что потенциал генеративного ИИ на рынках капитала очень велик. По мере развития технологий можно ожидать еще больших достижений в автоматизации процессов расчетов, выявлении аномалий и соблюдении регуляторных требований. Внедрение генеративного ИИ обещает радикально изменить работу рынков капитала, повысить эффективность, снизить ошибки и улучшить клиентский опыт.