Підвищення ефективності на ринках капіталу за допомогою використання генеративного ШІ для подолання проблем із розрахунками цінних паперів

Множина причин спричиняє невдачі у розрахунках, що виникають як через людські, так і системні фактори. Приклади таких невдач можуть варіюватися від помилок у документації, розбіжностей у деталях, неправильних торгових даних, недостатніх коштів або технічних збоїв. Як правильно зазначила Шрифа Ел Оттмани, директор із стратегії ринкових капіталів у Swift, рівень невдач у розрахунках історично корелює з нестабільними ринковими умовами, що спостерігається в останні роки. Зі зростанням обсягів транзакцій значною мірою зростає і кількість невдач у розрахунках. Такі випадки рідкісні на стабільних ринках.

Людська помилка суттєво сприяє невдачам у розрахунках у фінансовій галузі. Попри технологічний прогрес, багато менших фінансових установ досі покладаються на ручні системи. Тому не рідкість, що операційні працівники помилково вводять неправильні дані, наприклад, у постійних інструкціях щодо розрахунків. Ці помилки можуть мати серйозні наслідки для процесу розрахунків, потенційно призводячи до невдалих транзакцій. Через ручний характер систем ризик людської помилки залишається високим. Тому вирішення цієї проблеми є критичним для зменшення кількості невдач у розрахунках та підвищення операційної ефективності на ринках капіталу. Неефективний і нестабільний ринок часто порівнюють із феноменом велосипеда, де негативні наслідки спричиняють спіраль занепаду, що має довгострокові наслідки та погіршує ситуацію на ринку. За словами доктора Санджая Раджагопалана, головного стратегії у Vianai Systems, коли ринок зазнає високої частоти невдач, це руйнує довіру учасників ринку, змушуючи їх шукати альтернативні цінні папери з більшою ліквідністю та стабільністю. Втрата довіри та зміщення інвестицій спричиняють значні фінансові витрати для всіх учасників.

Як видно з попередніх обговорень, важливо боротися з невдачами у забезпеченні безпеки розрахунків, особливо шляхом усунення людських помилок. Введення штучного інтелекту (ШІ) виступає перспективним рішенням у цьому напрямку. Одним із найефективніших підходів є використання генеративного ШІ, який має величезний потенціал для вирішення цих проблем. Генеративний ШІ використовує машинне навчання та передові алгоритми для зменшення невдач у забезпеченні безпеки розрахунків. Він автоматизує та оптимізує процеси, зменшує людські помилки, виявляє аномалії, забезпечує точне співставлення торгів та підвищує операційну ефективність. Завдяки можливостям прогнозної аналітики, генеративний ШІ надає інсайти щодо потенційних невдач, що дозволяє вживати проактивних заходів. Загалом, його застосування має великий потенціал для підвищення надійності, мінімізації ризиків і забезпечення безперебійних транзакцій на ринках капіталу.

Зазначена вище схема ілюструє різні етапи, на яких генеративний ШІ може ефективно вирішувати проблеми безпеки розрахунків. Тепер розглянемо кожен етап детальніше, щоб отримати всебічне розуміння цінності його пропозиції.

Інтеграція даних

Генеративний ШІ починає з інтеграції та попередньої обробки різноманітних джерел даних, таких як торгові записи, інформація про рахунки, ринкові дані та регуляторні вимоги, з урахуванням контексту. Це включає завдання з очищення даних, нормалізації та збагачення, що забезпечує якість вхідних даних для подальшого аналізу.

Виявлення аномалій

Генеративний ШІ використовує складні методи машинного навчання для виявлення аномалій у торгових даних та оцінки їх ризиків у рамках пошукового контексту. Аналізуючи історичні шаблони, ринкові тенденції та транзакційні дані, він виявляє потенційні порушення, що можуть призвести до невдач у розрахунках. Виявляючи аутлайєри, генеративний ШІ ефективно підкреслює високоризикові транзакції та рахунки, що дозволяє глибше їх досліджувати та вживати заходів щодо зменшення ризиків.

Оптимізація співставлення торгів

Застосовуючи передові алгоритми та аналіз у контексті, процес співставлення торгів покращується для мінімізації помилок і розбіжностей. За допомогою складних технік машинного навчання забезпечується точне співставлення купівельних і продажних ордерів, що значно зменшує ризик невдач у розрахунках через невідповідності у торгах. Цей етап включає інтелектуальні робочі процеси, такі як алгоритми співставлення, що враховують ключові параметри — тип цінного паперу, кількість, ціну, час торгу та ідентифікатор цінного паперу, що підвищує ефективність.

Обробка виключень

За допомогою генеративного моделювання, зокрема Генеративних змагальних мереж (GANs), можна покращити обробку виключень під час процесу розрахунків. Вони автономно ідентифікують і пріоритезують виключення за ступенем серйозності, терміновості або впливу, спрощуючи робочі процеси їх вирішення. Завдяки інтелектуальним рекомендаціям цей підхід прискорює процес вирішення та зменшує невдачі у розрахунках, що виникають через неперевірені виключення. DCGAN, або Deep Convolutional GAN, визнана однією з найвпливовіших і найефективніших реалізацій GAN, здобула значне визнання та широке застосування у цій галузі.

Прогнозна аналітика

Застосовуючи генеративне моделювання, таке як Gaussian Mixture Models (GMMs), прогнозна аналітика, що використовує генеративний ШІ, передбачає невдачі у розрахунках і ефективно зменшує пов’язані з цим ризики. Це добре відомий модель (розподіл ймовірностей) для генеративного навчання без нагляду або кластеризації. Аналізуючи історичні дані, ринкові умови та релевантні фактори, він виявляє шаблони, що дають цінну інформацію про вразливі сфери, пов’язані з торгівлею. Це дозволяє вживати проактивних заходів, таких як коригування обсягів транзакцій, зміна вимог до застави або впровадження попередніх перевірок перед розрахунками для запобігання невдачам заздалегідь.

Регуляторна відповідність

У сфері формування регуляторних звітів великі мовні моделі (LLMs) є незамінними для підтримки відповідності протягом усього процесу розрахунків. LLM аналізують торгові дані відповідно до регуляторних рамок, виявляють потенційні порушення та генерують детальні звіти для виконання регуляторних вимог. Проактивно вирішуючи питання відповідності, LLM значно зменшують ризик невдач у розрахунках через регуляторні порушення, забезпечуючи точну та всебічну звітність.

Реконциляція

Застосовуючи можливості рекурентних нейронних мереж (RNN), генеративний ШІ виконує післярозрахунковий аудит і реконциляцію для забезпечення точності та повноти завершених транзакцій. Порівнюючи дані завершених торгів із відповідними даними від різних учасників клірингу, RNN виявляють розбіжності, що сприяє швидкому вирішенню проблем. Цей етап відіграє ключову роль у виявленні пропущених або невдалих розрахунків, сприяючи своєчасному їх вирішенню.

Безперервне навчання

Завдяки можливостям дослідження генеративного ШІ, адаптивні торгові системи постійно навчаються на нових даних і пристосовуються до динамічних ринкових умов. Системи активно враховують зворотний зв’язок, моніторять роботу алгоритмів і вдосконалюють застосовувані моделі машинного навчання для підвищення точності та ефективності. Цей ітеративний процес навчання дозволяє системам проактивно виявляти і запобігати більш складним невдачам у розрахунках, постійно підвищуючи свої можливості.

Моніторинг у реальному часі

Завдяки інтеграції варіаційних автокодерів (VAE), генеративний ШІ забезпечує безперервний моніторинг торгів та розрахунків у реальному часі. VAE аналізують потоки даних, порівнюючи їх із заданими правилами або порогами, і запускають сповіщення про потенційні невдачі або розбіжності. Ця можливість дозволяє швидко реагувати і вживати коригувальні заходи для запобігання або мінімізації наслідків невдач.

Розумні контракти

Застосовуючи блокчейн або технології розподіленого реєстру, автоматизовані контракти для забезпечення розрахунків цінних паперів впроваджуються безперешкодно. Вони автоматизують виконання умов і положень, зменшуючи залежність від людського втручання і зменшуючи ризик невдач через порушення контрактів або затримки підтвердження торгів.

Моніторинг продуктивності

За допомогою мереж LSTM (Long Short-Term Memory) генеративний ШІ підтримує всебічний моніторинг і звітність щодо процесів розрахунків. LSTM генерують ключові показники ефективності (KPI), відстежують рівень успішності розрахунків, виявляють тенденції та надають рекомендації для оптимізації процесу. Тісний контроль за показниками допомагає виявляти можливості для покращення і зменшувати кількість невдач.

Інтеграція мереж

Завдяки використанню BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), генеративний ШІ сприяє плавній інтеграції та співпраці між учасниками ринку, включаючи фінансові установи, депозитарії та клірингові палати. BERT забезпечує безпечний обмін даними, оптимізує канали зв’язку та автоматизує обмін інформацією, що зменшує людські помилки і підвищує ефективність розрахунків у мережі.

Перспективи генеративного ШІ у ринках капіталу є обнадійливими. З розвитком технологій очікуються ще більші досягнення в автоматизації процесів розрахунків, виявленні аномалій і підвищенні регуляторної відповідності. Впровадження генеративного ШІ має потенціал радикально змінити операції на ринках капіталу, підвищуючи ефективність, зменшуючи помилки та покращуючи досвід клієнтів.