通过利用生成式人工智能推动资本市场效率，克服证券结算失败

多种原因导致结算失败，源于人为和系统相关因素。此类失败的例子可能包括文档错误、细节不符、交易信息不正确、资金不足或技术故障。如Swift资本市场策略总监Charifa El Otmani所指出，结算失败率与市场不稳定状况有着历史相关性，近年来尤为明显。随着交易量显著增加，结算失败也不可避免地同步增长。在相对稳定的市场中，这类失败事件较为罕见。

人为错误在金融行业的结算失败中起着重要作用。尽管技术不断进步，许多较小的金融机构仍依赖手动系统。因此，操作岗位的人员误输入错误数据（如在常设结算指令中）并不少见。这些错误可能对结算过程产生深远影响，甚至导致交易失败。鉴于系统的手动性质，人为错误的风险依然普遍存在。因此，解决这一问题以减少结算失败并提升资本市场的运营效率变得尤为关键。一个低效且不稳定的市场常被比作自行车现象，其负面影响会持续恶化，导致市场长期受损。Vianai Systems首席战略官Sanjay Rajagopalan博士指出，当市场频繁出现失败时，会侵蚀市场参与者的信任，促使他们寻求流动性更高、稳定性更强的替代证券。这种信任的丧失和投资的转移会带来巨大的财务成本。

由前述讨论可见，解决安全结算失败，尤其是人为错误，是至关重要的。引入人工智能（AI）成为一种有前景的解决方案。其中，利用生成式AI是最具潜力的方法之一。生成式AI利用机器学习和先进算法，旨在减轻安全结算失败的问题。它通过自动化和优化流程，减少人为错误、检测异常、确保交易匹配的准确性，并提升操作效率。凭借其预测分析能力，生成式AI可以提供潜在失败的洞察，促使提前采取预防措施。总体而言，其应用在提升可靠性、降低风险和实现资本市场无缝交易方面具有巨大潜力。

上图所示的示意图展示了生成式AI可以有效应对安全结算问题的各个阶段。现在，让我们详细探讨每个阶段，以全面理解其价值主张。

数据整合

生成式AI首先整合并预处理多样化的数据源，如交易记录、账户信息、市场数据和监管要求，强调情境感知。这包括数据清洗、归一化和丰富，确保输入数据的质量以便后续分析。

异常检测

生成式AI利用复杂的机器学习方法识别交易数据中的异常，并在搜索框架中评估其相关风险。通过分析历史模式、市场趋势和交易数据，它可以检测可能导致结算失败的潜在异常。通过识别离群值，生成式AI有效突出高风险交易和账户，从而实现更深入的审查和风险缓释措施。

交易匹配优化

通过利用先进算法和情境驱动分析，增强交易匹配流程以最小化错误和差异。应用复杂的匹配学习技术，确保买卖订单的准确匹配，显著降低因交易不匹配引发的结算失败风险。此阶段引入智能工作流，如考虑证券类型、数量、价格、交易时间和证券标识符的匹配算法，从而提升效率。

异常处理

通过使用生成模型，特别是生成对抗网络（GANs），可以改善结算过程中的异常处理。它能自主识别并根据严重性、紧迫性或影响优先级排序异常，简化解决流程。提供智能建议，加快解决速度，减少未处理异常引发的结算失败。深度卷积生成对抗网络（DCGAN）被认为是最具影响力和高效的GAN实现之一，已在行业内获得广泛认可和应用。

预测分析

通过应用高斯混合模型（GMMs）等生成模型技术，生成式AI的预测分析可以预估结算失败并有效缓释相关风险。这是一种被广泛认可的概率分布模型，用于生成式无监督学习或聚类分析。通过分析历史数据、市场状况和相关因素，识别模式，提供关于交易相关脆弱区域的宝贵洞察。这使得提前采取措施成为可能，例如调整交易量、修改抵押品要求或实施预结算检查，以防止失败发生。

合规监管

在监管报告生成方面，大型语言模型（LLMs）在确保合规方面发挥着重要作用。LLMs分析交易数据与相关监管框架，识别潜在的不合规问题，并生成全面报告以满足监管要求。通过主动应对合规问题，LLMs大大降低了因监管违规引发的结算失败风险，同时确保报告的准确性和完整性。

对账

利用循环神经网络（RNNs），生成式AI执行结算后审计和对账任务，以确保已结算交易的准确性和完整性。通过比对已结算交易数据与不同清算成员的相关数据点，RNNs突出差异，简化对账流程，快速解决问题。此阶段在发现遗漏或失败的结算方面起到关键作用，促进及时解决。

持续学习

借助生成式AI的探索能力，自适应交易系统不断从新数据中学习，并适应动态市场环境。系统主动采纳反馈，监控算法性能，优化已部署的机器学习模型，以提升准确性和效率。这一迭代学习过程使系统能够主动检测和预防更复杂的结算失败，不断增强其能力。

实时监控

通过整合变分自编码器（VAE），生成式AI实现对交易和结算活动的持续实时监控。VAE分析输入数据流，将其与预设规则或阈值进行比对，并触发潜在结算失败或差异的警报。这一实时监控能力有助于及时干预，采取有效的纠正措施，防止或减轻失败的影响。

智能合约

利用区块链或分布式账本技术的力量，安全结算的智能合约得以无缝实施。这些合约自动执行条款和条件，减少对人工干预的依赖，降低因合同违约或交易确认延迟引发的结算失败。

绩效监控

借助长短期记忆网络（LSTM），生成式AI支持结算流程的全面绩效监控和报告。LSTM生成关键绩效指标（KPIs），监测结算成功率，识别趋势，并提供可操作的洞察以优化流程。通过密切监控绩效指标，帮助识别改进空间，减少结算失败的发生。

网络整合

通过利用双向编码器表示（BERT），生成式AI促进市场参与者（包括金融机构、托管人和清算所）之间的顺畅整合与协作。BERT确保安全的数据共享，简化沟通渠道，并自动化信息交换，从而减少人为错误，提高网络内的结算效率。

展望未来，生成式AI在资本市场的前景广阔。随着技术的发展，我们可以预期在自动化结算流程、异常检测和合规监管方面取得更大突破。生成式AI的应用预计将推动资本市场运营的根本变革，带来更高的效率、更少的错误和更优的客户体验。