Impulsando la eficiencia en los mercados de capitales mediante el aprovechamiento de la IA generativa para superar las fallas en la liquidación de valores

Múltiples razones contribuyen a los fallos de liquidación, derivadas tanto de factores manuales como del sistema. Ejemplos de estos fallos pueden ir desde errores en la documentación, discrepancias en los detalles, información comercial incorrecta, fondos insuficientes o fallos técnicos. Tal como señaló correctamente Charifa El Otmani, Directora de Estrategia de Mercados de Capitales en Swift, las tasas de fallos de liquidación han mostrado una correlación histórica con condiciones de mercado inestables, tal como se observa en los últimos años. A medida que los volúmenes de transacciones aumentan significativamente, es inevitable que los fallos de liquidación también se incrementen en paralelo. Estos incidentes de fallo son raros en mercados relativamente estables.

El error humano contribuye de manera significativa a los fallos de liquidación en la industria financiera. A pesar de los avances en la tecnología, muchas instituciones financieras más pequeñas siguen dependiendo de sistemas manuales. En consecuencia, no es inusual que las personas en funciones operativas introduzcan por error datos incorrectos, como en una instrucción de liquidación permanente. Estos errores pueden tener consecuencias profundas en el proceso de liquidación, lo que potencialmente conduce a transacciones fallidas. Dado el carácter manual de los sistemas, el riesgo de error humano sigue siendo prevalente. Por lo tanto, abordar este problema resulta crucial para reducir los fallos de liquidación y mejorar la eficiencia operativa dentro de los mercados de capitales. Un mercado ineficiente e inestable a menudo se compara con el fenómeno de una bicicleta, donde sus efectos negativos perpetúan una espiral descendente, lo que conduce a implicaciones duraderas y a un mayor deterioro del mercado. Según el Dr. Sanjay Rajagopalan, director de estrategia en Vianai Systems, cuando un mercado experimenta una alta frecuencia de fallos, se erosiona la confianza de los participantes del mercado, lo que les lleva a buscar valores alternativos que ofrezcan mayor liquidez y estabilidad. Esta pérdida de confianza y el posterior cambio de inversiones conllevan costos financieros significativos para todas las partes involucradas.

Como se desprende de las discusiones precedentes, es crucial abordar los fallos de liquidación de seguridad, particularmente abordando errores manuales. La introducción de inteligencia artificial (IA) surge como una solución prometedora en este sentido. Uno de los enfoques más efectivos es aprovechar la IA generativa, que tiene un potencial enorme para abordar estas preocupaciones. La IA generativa aprovecha el aprendizaje automático y algoritmos avanzados para mitigar los fallos de liquidación de valores. Automatiza y optimiza procesos, reduciendo errores manuales, detectando anomalías, asegurando la conciliación precisa de operaciones y mejorando la eficiencia operativa. Con sus capacidades de analítica predictiva, la IA generativa ofrece información sobre fallos potenciales, lo que permite adoptar medidas proactivas. En general, su aplicación promete mucho para mejorar la fiabilidad, minimizar riesgos y facilitar transacciones sin interrupciones en los mercados de capitales.

El diagrama esquemático presentado arriba ilustra las diversas etapas a través de las cuales la IA generativa puede abordar de manera efectiva las preocupaciones de liquidación de valores. Ahora, profundicemos en cada etapa en detalle para obtener una comprensión integral de la propuesta de valor que ofrece.

Integración de Datos

La IA generativa comienza integrando y preprocesando diversas fuentes de datos, como registros de operaciones, información de cuentas, datos de mercado y requisitos regulatorios, con un enfoque en la conciencia contextual. Esto implica tareas como depuración de datos, normalización y enriquecimiento, asegurando la calidad de los datos de entrada para el análisis posterior.

Detección de Anomalías

La IA generativa aprovecha métodos sofisticados de aprendizaje automático para identificar anomalías en los datos de operaciones y evaluar los riesgos asociados dentro de un marco de búsqueda de contexto. Al analizar patrones históricos, tendencias del mercado y datos transaccionales, detecta posibles irregularidades que pueden resultar en fallos de liquidación. A través de la detección de valores atípicos, la IA generativa resalta de manera efectiva transacciones y cuentas de alto riesgo, permitiendo un escrutinio más profundo y medidas de mitigación de riesgos.

Optimización de la Conciliación de Operaciones

Al aprovechar algoritmos avanzados y realizar análisis impulsados por contexto, el proceso de conciliación de operaciones se mejora para minimizar errores y discrepancias. Mediante la aplicación de técnicas sofisticadas de aprendizaje para la conciliación, se garantiza una correspondencia precisa de órdenes de compra y venta, reduciendo significativamente el riesgo de fallos de liquidación que surgen de desajustes en las operaciones. Esta etapa incorpora flujos de trabajo inteligentes, como algoritmos de conciliación que consideran parámetros clave, incluidos el tipo de valor, la cantidad, el precio, la hora de la operación y el identificador del valor, lo que resulta en una mayor eficiencia.

Manejo de Excepciones

Mediante el uso de modelado generativo, particularmente Redes Generativas Adversarias (GANs), el manejo de excepciones durante el proceso de liquidación puede mejorarse. Identifica y prioriza de manera autónoma las excepciones según su gravedad, urgencia o impacto, agilizando los flujos de resolución. Al proporcionar recomendaciones inteligentes, este enfoque acelera el proceso de resolución y mitiga los fallos de liquidación que resultan de excepciones no atendidas. DCGAN, conocido como Deep Convolutional GAN, reconocido como una de las implementaciones de GAN más influyentes y eficaces, ha acumulado un reconocimiento sustancial y una adopción generalizada en el campo.

Analítica Predictiva

Al aplicar técnicas de modelado generativo como Modelos de Mezcla Gaussiana (GMMs), la analítica predictiva empleada por la IA generativa anticipa fallos de liquidación y mitiga de manera efectiva los riesgos asociados. Es un modelo bien reconocido (distribución de probabilidad) para el aprendizaje no supervisado generativo o el clustering   A través del análisis de datos históricos, condiciones del mercado y factores relevantes, se detectan patrones, ofreciendo información valiosa sobre áreas vulnerables relacionadas con la negociación. Esto permite acciones proactivas como ajustar los volúmenes de transacciones, modificar los requisitos de colateral o implementar verificaciones pre-liquidación para prevenir fallos con antelación.

Cumplimiento Regulatorio

En el ámbito de la generación de informes regulatorios, los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) resultan invaluables para mantener el cumplimiento a lo largo del proceso de liquidación. Los LLMs analizan los datos de las operaciones con respecto a los marcos regulatorios pertinentes, identifican posibles problemas de no cumplimiento y generan informes completos para cumplir con los requisitos regulatorios. Al abordar de manera proactiva las preocupaciones de cumplimiento, los LLMs reducen significativamente el riesgo de fallos de liquidación causados por violaciones regulatorias, mientras se garantiza una presentación de informes precisa y completa.

Conciliación

Aprovechando las capacidades de las Redes Neuronales Recurrentes (RNNs), la IA generativa realiza tareas de auditoría posterior a la liquidación y conciliación para asegurar la precisión y la exhaustividad de las operaciones liquidadas. Al comparar los datos de operaciones liquidadas con los puntos de datos correspondientes de diferentes miembros de compensación, las RNNs señalan discrepancias, agilizando el proceso de conciliación para una resolución rápida. Esta etapa desempeña un papel fundamental en la identificación de cualquier liquidación pasada por alto o fallida, facilitando resoluciones oportunas.

Aprendizaje Continuo

Con las capacidades exploratorias de la IA generativa, los sistemas de negociación adaptativa adoptan el aprendizaje continuo a partir de nuevos datos y se adaptan a condiciones de mercado dinámicas. Los sistemas incorporan activamente la retroalimentación, monitorean el rendimiento de los algoritmos y refinan los modelos de ML desplegados para mejorar la precisión y la efectividad. Este proceso de aprendizaje iterativo permite a estos sistemas detectar y prevenir de manera proactiva fallos de liquidación más avanzados, mejorando continuamente sus capacidades con el tiempo.

Monitoreo en Tiempo Real

A través de la integración de Autoencoders Variacionales (VAEs), la IA generativa garantiza la supervisión continua en tiempo real de las actividades de operaciones y liquidación. Los VAEs analizan flujos de datos entrantes, los comparan con reglas o umbrales predefinidos y activan alertas para posibles fallos de liquidación o discrepancias. Esta capacidad de monitoreo en tiempo real facilita una intervención oportuna y permite acciones correctivas eficientes para prevenir o mitigar el impacto de los fallos.

Contratación Inteligente

Al aprovechar el poder de la tecnología blockchain o de registro distribuido, los contratos inteligentes para la liquidación de valores se implementan de manera fluida. Estos contratos automatizan la ejecución de los términos y condiciones, reduciendo la dependencia de la intervención manual y mitigando fallos de liquidación causados por incumplimientos contractuales o retrasos en la confirmación de operaciones.

Monitoreo de Desempeño

Aprovechando las Redes de Memoria a Corto y Largo Plazo (LSTM), la IA generativa respalda un monitoreo y reporte integral del desempeño de los procesos de liquidación. Las Redes LSTM generan indicadores clave de desempeño (KPIs), monitorean las tasas de éxito de liquidación, identifican tendencias y ofrecen información accionable para optimizar el proceso. Al monitorear de cerca las métricas de desempeño, la IA generativa ayuda a identificar oportunidades de mejora y reducir la ocurrencia de fallos de liquidación.

Integración de Red

Mediante la utilización de BERT (Representaciones de Codificador Bidireccional de Transformadores), la IA generativa fomenta una integración y colaboración fluida entre los participantes del mercado, incluidas instituciones financieras, custodios y cámaras de compensación. BERT garantiza un intercambio de datos seguro, agiliza los canales de comunicación y automatiza el intercambio de información, lo que lleva a una disminución de errores manuales y a una mayor eficiencia de liquidación en toda la red.

De cara al futuro, las perspectivas de la IA generativa en los mercados de capitales son prometedoras. A medida que la tecnología evolucione, podemos anticipar avances aún mayores en la automatización de los procesos de liquidación, la detección de anomalías y la mejora del cumplimiento regulatorio. Se espera que la adopción de IA generativa impulse cambios radicales en las operaciones de los mercados de capitales, lo que llevará a una mayor eficiencia, menos errores y experiencias mejoradas para los clientes.