証券決済失敗を克服するための生成AIの活用による資本市場の効率化

さまざまな理由が決済失敗に寄与しており、その原因は手動およびシステム関連の要素の両方に起因しています。これらの失敗例は、書類の誤り、詳細の不一致、取引情報の誤り、資金不足、技術的な不具合など多岐にわたります。Swiftのキャピタルマーケット戦略ディレクター、Charifa El Otmani氏が指摘するように、決済失敗率は不安定な市場状況と歴史的に相関しており、近年の傾向として顕著です。取引量が大幅に増加するにつれて、決済失敗も同時に増加するのは避けられません。このような失敗事例は、比較的安定した市場では稀です。

金融業界においては、人為的なミスが決済失敗の大きな要因となっています。技術の進歩にもかかわらず、多くの小規模な金融機関は依然として手動システムに頼っています。そのため、運用担当者が誤ったデータを入力するケースは珍しくありません。例えば、スタンディング・セトルメント・インストラクションの誤入力などです。これらの誤りは決済プロセスに深刻な影響を及ぼし、取引の失敗につながる可能性があります。システムが手動である以上、人為的ミスのリスクは常に存在します。したがって、この問題に対処し、決済失敗を減らし、キャピタルマーケットの運用効率を向上させることが重要です。不効率で不安定な市場は、「自転車の車輪のような現象」と例えられ、その悪影響は負のスパイラルを引き起こし、市場の長期的な悪化やさらなる低迷を招きます。Vianai Systemsのチーフストラテジーオフィサー、Sanjay Rajagopalan博士は、市場で失敗が頻発すると、参加者の信頼が損なわれ、より流動性と安定性の高い代替証券を求める動きが加速すると述べています。この信頼喪失と投資のシフトは、関係者全体にとって大きな経済的コストを伴います。

前述の議論から明らかなように、特に手動によるミスに対処しながら、セキュリティ決済の失敗を解決することが重要です。この課題に対して、人工知能（AI）の導入が有望な解決策として浮上しています。中でも、生成型AIの活用は非常に効果的なアプローチの一つです。生成型AIは、機械学習と高度なアルゴリズムを駆使して、セキュリティ決済の失敗を軽減します。これにより、プロセスの自動化と最適化が進み、手動ミスの削減、異常の検知、正確な取引照合、運用効率の向上が実現します。予測分析機能を備えた生成型AIは、潜在的な失敗の兆候を予測し、事前に対策を講じることを可能にします。総じて、生成型AIの適用は、信頼性の向上、リスクの最小化、シームレスな取引の促進に大きな期待が寄せられています。

上記の図は、生成型AIがどのようにしてセキュリティ決済の課題に効果的に対処できるかを示す各段階を表しています。次に、それぞれの段階について詳しく解説し、その価値提案を理解しましょう。

データ統合

生成型AIは、取引記録、口座情報、市場データ、規制要件など多様なデータソースを統合し、前処理を行うことから始まります。これには、データのクリーニング、正規化、強化といった作業が含まれ、入力データの質を高め、次の分析に備えます。

異常検知

生成型AIは、高度な機械学習手法を用いて取引データの異常を検知し、そのリスクを評価します。過去のパターンや市場動向、取引データを分析し、決済失敗につながる可能性のある不正や異常を特定します。アウトライヤーの検出により、高リスクの取引やアカウントを特定し、より詳細な監査やリスク軽減策を可能にします。

取引照合の最適化

高度なアルゴリズムとコンテキストに基づく分析を駆使し、取引照合の精度と効率を向上させます。マッチング学習技術を適用し、買い注文と売り注文の正確な照合を実現し、取引ミスマッチによる決済失敗のリスクを大幅に低減します。この段階では、証券タイプ、数量、価格、取引時間、証券識別子などの重要パラメータを考慮したインテリジェントなワークフローを導入し、効率化を図ります。

例外処理

生成モデル、特に敵対的生成ネットワーク（GANs）を用いることで、決済過程における例外処理を改善します。例外を自動的に識別し、重大性や緊急性、影響度に基づいて優先順位をつけ、解決のためのワークフローを効率化します。インテリジェントな推奨を提供することで、解決までの時間を短縮し、未対応の例外による決済失敗を防ぎます。中でも、Deep Convolutional GAN（DCGAN）は、最も影響力のある効果的なGANの一つとして広く認知されており、分野での採用も進んでいます。

予測分析

ガウシアン混合モデル（GMM）などの生成モデルを用いて、決済失敗を予測し、リスクを効果的に軽減します。これは、生成型教師なし学習やクラスタリングに適した確率分布モデルです。過去のデータ、市場状況、関連要因を分析し、取引に関わる脆弱な領域やパターンを検出します。これにより、取引量の調整や担保要件の変更、事前決済チェックの実施など、失敗を未然に防ぐための積極的な対策が可能となります。

規制遵守

規制報告の生成においては、大規模言語モデル（LLMs）が重要な役割を果たします。取引データを規制フレームワークと照合し、潜在的な違反を特定し、包括的なレポートを作成します。これにより、規制違反による決済失敗のリスクを低減し、正確かつ網羅的な報告を確保します。

照合

リカレントニューラルネットワーク（RNN）の能力を活用し、決済後の監査と照合を行います。決済済み取引データと異なる清算参加者のデータを比較し、不一致を抽出します。これにより、見落としや失敗した決済を迅速に特定し、タイムリーな解決を促進します。

継続学習

生成型AIの探索能力を活用し、適応型取引システムは新しいデータから継続的に学習し、市場の変動に適応します。フィードバックを取り入れ、アルゴリズムの性能を監視し、MLモデルを改善します。この反復的な学習により、より高度な決済失敗を事前に検知・防止し、能力を継続的に向上させます。

リアルタイム監視

変分自己符号化器（VAE）を導入し、生成型AIは取引と決済活動のリアルタイム監視を実現します。VAEは、流入データを分析し、事前に設定されたルールや閾値と比較して、潜在的な決済失敗や不一致を検知し、アラートを発します。このリアルタイム監視により、迅速な介入と効果的な是正措置が可能となり、失敗の影響を最小限に抑えます。

スマートコントラクト

ブロックチェーンや分散台帳技術を活用し、セキュリティ決済のためのスマートコントラクトをシームレスに実装します。これらのコントラクトは、条件や条項の自動実行を可能にし、手動介入の依存を減らし、契約違反や取引確認遅延による決済失敗を防ぎます。

パフォーマンス監視

長短期記憶（LSTM）ネットワークを利用した生成型AIは、決済プロセスのパフォーマンスを包括的に監視・報告します。KPIを生成し、決済成功率を追跡し、トレンドを把握し、改善のためのインサイトを提供します。これにより、パフォーマンスの向上や決済失敗の削減に役立ちます。

ネットワーク連携

双方向エンコーダー表現（BERT）を活用し、市場参加者（金融機関、カストディアン、清算機関など）間の円滑な連携と情報共有を促進します。BERTは、安全なデータ共有や通信の効率化、情報交換の自動化を実現し、手動エラーの削減と決済効率の向上に寄与します。

今後、生成型AIのキャピタルマーケットにおける展望は明るいです。技術の進化に伴い、決済の自動化、異常検知、規制遵守の向上にさらなる進展が期待されます。生成型AIの導入は、キャピタルマーケットの運用に革新的な変化をもたらし、効率化、エラー削減、顧客体験の向上を促進するでしょう。