Meningkatkan Efisiensi di Pasar Modal dengan Memanfaatkan AI Generatif untuk Mengatasi Kegagalan Penyelesaian Sekuritas

Berbagai alasan berkontribusi terhadap kegagalan penyelesaian, yang berasal dari faktor manual maupun sistem. Contoh kegagalan ini dapat berkisar dari kesalahan dokumentasi, ketidaksesuaian detail, informasi perdagangan yang salah, dana yang tidak cukup, atau gangguan teknis. Seperti yang tepat dikemukakan oleh Charifa El Otmani, Direktur Strategi Pasar Modal di Swift, tingkat kegagalan penyelesaian secara historis berkorelasi dengan kondisi pasar yang tidak stabil, seperti yang diamati dalam beberapa tahun terakhir. Ketika volume transaksi meningkat secara signifikan, tidak dapat dihindari bahwa kegagalan penyelesaian juga akan meningkat secara paralel. Insiden kegagalan seperti ini jarang terjadi di pasar yang relatif stabil.

Kesalahan manusia secara signifikan berkontribusi terhadap kegagalan penyelesaian di industri keuangan. Meskipun teknologi telah berkembang, banyak lembaga keuangan kecil masih bergantung pada sistem manual. Akibatnya, tidak jarang bagi individu di posisi operasional untuk secara keliru memasukkan data yang salah, seperti dalam instruksi penyelesaian tetap. Kesalahan ini dapat berdampak besar pada proses penyelesaian, berpotensi menyebabkan transaksi gagal. Mengingat sifat sistem yang manual, risiko kesalahan manusia tetap tinggi. Oleh karena itu, menangani masalah ini menjadi sangat penting untuk mengurangi kegagalan penyelesaian dan meningkatkan efisiensi operasional di pasar modal. Pasar yang tidak efisien dan tidak stabil sering digambarkan sebagai fenomena sepeda, di mana efek negatifnya memperparah penurunan, menyebabkan implikasi jangka panjang dan kerusakan pasar yang lebih lanjut. Menurut Dr. Sanjay Rajagopalan, kepala strategi di Vianai Systems, ketika pasar mengalami tingkat kegagalan yang tinggi, kepercayaan peserta pasar akan terkikis, mendorong mereka mencari sekuritas alternatif yang menawarkan likuiditas dan stabilitas lebih besar. Hilangnya kepercayaan ini dan pergeseran investasi selanjutnya menimbulkan biaya finansial yang signifikan bagi semua pihak terkait.

Seperti yang terlihat dari diskusi sebelumnya, sangat penting untuk mengatasi kegagalan penyelesaian sekuritas, terutama dengan menangani kesalahan manual. Pengenalan kecerdasan buatan (AI) muncul sebagai solusi yang menjanjikan dalam hal ini. Salah satu pendekatan paling efektif adalah memanfaatkan AI generatif, yang memiliki potensi besar untuk mengatasi masalah ini. AI generatif menggunakan pembelajaran mesin dan algoritma canggih untuk mengurangi kegagalan penyelesaian sekuritas. Ia mengotomatisasi dan mengoptimalkan proses, mengurangi kesalahan manual, mendeteksi anomali, memastikan pencocokan perdagangan yang tepat, dan meningkatkan efisiensi operasional. Dengan kemampuan analitik prediktifnya, AI generatif memberikan wawasan tentang potensi kegagalan, memungkinkan langkah-langkah proaktif. Secara keseluruhan, penerapannya sangat menjanjikan dalam meningkatkan keandalan, meminimalkan risiko, dan memfasilitasi transaksi yang lancar di pasar modal.

Diagram skematis di atas menggambarkan berbagai tahap di mana AI generatif dapat secara efektif mengatasi masalah penyelesaian sekuritas. Sekarang, mari kita bahas setiap tahap secara rinci untuk memahami secara menyeluruh nilai proposisi yang ditawarkannya.

Integrasi Data

AI generatif dimulai dengan mengintegrasikan dan memproses berbagai sumber data, seperti catatan perdagangan, informasi akun, data pasar, dan persyaratan regulasi, dengan fokus pada kesadaran konteks. Ini melibatkan tugas seperti pembersihan data, normalisasi, dan peningkatan kualitas data input untuk analisis lebih lanjut.

Deteksi Anomali

AI generatif memanfaatkan metode pembelajaran mesin canggih untuk mengidentifikasi anomali dalam data perdagangan dan menilai risiko terkait dalam kerangka pencarian konteks. Dengan menganalisis pola historis, tren pasar, dan data transaksi, AI mendeteksi ketidakwajaran yang berpotensi menyebabkan kegagalan penyelesaian. Melalui identifikasi outlier, AI generatif secara efektif menyoroti transaksi dan akun berisiko tinggi, memungkinkan pemeriksaan lebih mendalam dan langkah mitigasi risiko.

Optimisasi Pencocokan Perdagangan

Dengan memanfaatkan algoritma canggih dan analisis berbasis konteks, proses pencocokan perdagangan ditingkatkan untuk meminimalkan kesalahan dan ketidaksesuaian. Melalui penerapan teknik pencocokan yang canggih, pencocokan pesanan beli dan jual yang akurat dapat dijamin, secara signifikan mengurangi risiko kegagalan penyelesaian akibat ketidaksesuaian perdagangan. Tahap ini melibatkan alur kerja cerdas seperti algoritma pencocokan yang mempertimbangkan parameter utama, termasuk jenis sekuritas, jumlah, harga, waktu perdagangan, dan pengidentifikasi sekuritas, sehingga meningkatkan efisiensi.

Penanganan Pengecualian

Melalui penggunaan pemodelan generatif, khususnya Generative Adversarial Networks (GANs), penanganan pengecualian selama proses penyelesaian dapat ditingkatkan. Sistem ini secara otomatis mengidentifikasi dan memprioritaskan pengecualian berdasarkan tingkat keparahan, urgensi, atau dampaknya, mempercepat alur kerja penyelesaian. Dengan memberikan rekomendasi cerdas, pendekatan ini mempercepat proses resolusi dan mengurangi kegagalan penyelesaian akibat pengecualian yang tidak ditangani. DCGAN, yang dikenal sebagai Deep Convolutional GAN, merupakan salah satu implementasi GAN yang paling berpengaruh dan efektif, mendapatkan pengakuan luas dan adopsi besar di bidang ini.

Analitik Prediktif

Dengan menerapkan teknik pemodelan generatif seperti Gaussian Mixture Models (GMMs), analitik prediktif yang digunakan AI generatif dapat memperkirakan kegagalan penyelesaian dan secara efektif mengurangi risiko terkait. GMM adalah model (distribusi probabilitas) yang terkenal untuk pembelajaran tak terawasi generatif atau pengelompokan. Melalui analisis data historis, kondisi pasar, dan faktor relevan, pola-pola terdeteksi, memberikan wawasan berharga tentang area rentan terkait perdagangan. Ini memungkinkan tindakan proaktif seperti menyesuaikan volume transaksi, mengubah persyaratan jaminan, atau menerapkan pemeriksaan pra-penyelesaian untuk mencegah kegagalan sebelum terjadi.

Kepatuhan Regulasi

Dalam hal pembuatan laporan regulasi, Large Language Models (LLMs) sangat berharga dalam menjaga kepatuhan selama proses penyelesaian. LLM menganalisis data perdagangan terhadap kerangka regulasi yang relevan, mengidentifikasi potensi pelanggaran, dan menghasilkan laporan lengkap untuk memenuhi persyaratan regulasi. Dengan secara proaktif menangani masalah kepatuhan, LLM secara signifikan mengurangi risiko kegagalan penyelesaian akibat pelanggaran regulasi sekaligus memastikan pelaporan yang akurat dan lengkap.

Rekonsiliasi

Memanfaatkan kemampuan Recurrent Neural Networks (RNNs), AI generatif melakukan audit pasca-penyelesaian dan tugas rekonsiliasi untuk memastikan ketepatan dan kelengkapan transaksi yang telah diselesaikan. Dengan membandingkan data perdagangan yang diselesaikan dengan data terkait dari berbagai anggota kliring, RNN menyoroti ketidaksesuaian, mempercepat proses rekonsiliasi untuk resolusi cepat. Tahap ini berperan penting dalam mengungkap penyelesaian yang terlewatkan atau gagal, memfasilitasi penyelesaian tepat waktu.

Pembelajaran Berkelanjutan

Dengan kemampuan eksplorasi AI generatif, sistem perdagangan adaptif mengadopsi pembelajaran berkelanjutan dari data baru dan menyesuaikan diri dengan kondisi pasar yang dinamis. Sistem ini secara aktif menggabungkan umpan balik, memantau kinerja algoritma, dan menyempurnakan model ML yang diterapkan untuk meningkatkan akurasi dan efektivitas. Proses pembelajaran iteratif ini memungkinkan sistem ini secara proaktif mendeteksi dan mencegah kegagalan penyelesaian yang lebih canggih, terus meningkatkan kemampuannya dari waktu ke waktu.

Pemantauan Real-Time

Melalui integrasi Variational Autoencoders (VAEs), AI generatif memastikan pemantauan berkelanjutan secara real-time terhadap aktivitas perdagangan dan penyelesaian. VAEs menganalisis aliran data masuk, membandingkannya dengan aturan atau ambang batas yang telah ditetapkan, dan memicu peringatan untuk potensi kegagalan atau ketidaksesuaian penyelesaian. Kemampuan pemantauan real-time ini memfasilitasi intervensi tepat waktu dan memungkinkan tindakan korektif yang efisien untuk mencegah atau mengurangi dampak kegagalan.

Smart Contracting

Dengan memanfaatkan kekuatan blockchain atau teknologi ledger terdistribusi, kontrak pintar untuk penyelesaian sekuritas diimplementasikan secara mulus. Kontrak ini mengotomatisasi pelaksanaan syarat dan ketentuan, mengurangi ketergantungan pada intervensi manual dan mengurangi kegagalan penyelesaian akibat pelanggaran kontrak atau keterlambatan konfirmasi perdagangan.

Pemantauan Kinerja

Memanfaatkan Long Short-Term Memory (LSTM) Networks, AI generatif mendukung pemantauan dan pelaporan kinerja proses penyelesaian secara komprehensif. LSTM menghasilkan indikator kinerja utama (KPI), memantau tingkat keberhasilan penyelesaian, mengidentifikasi tren, dan memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk mengoptimalkan proses. Dengan memantau metrik kinerja secara ketat, AI generatif membantu mengidentifikasi peluang perbaikan dan mengurangi kejadian kegagalan penyelesaian.

Integrasi Jaringan

Melalui penggunaan BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), AI generatif mendorong integrasi dan kolaborasi yang lancar di antara peserta pasar, termasuk lembaga keuangan, kustodian, dan lembaga kliring. BERT memastikan berbagi data yang aman, memperlancar saluran komunikasi, dan mengotomatisasi pertukaran informasi, sehingga mengurangi kesalahan manual dan meningkatkan efisiensi penyelesaian di seluruh jaringan.

Melihat ke depan, prospek AI generatif di pasar modal sangat menjanjikan. Seiring perkembangan teknologi, kita dapat mengantisipasi kemajuan yang lebih besar dalam otomatisasi proses penyelesaian, deteksi anomali, dan peningkatan kepatuhan regulasi. Adopsi AI generatif diperkirakan akan mendorong perubahan radikal dalam operasi pasar modal, meningkatkan efisiensi, mengurangi kesalahan, dan memperbaiki pengalaman pelanggan.