Améliorer l'efficacité des marchés financiers en utilisant l'IA générative pour surmonter les défaillances de règlement des titres

Plusieurs raisons contribuent aux échecs de règlement, provenant à la fois de facteurs manuels et systémiques. Ces échecs peuvent inclure des erreurs de documentation, des divergences dans les détails, des informations de transaction incorrectes, des fonds insuffisants ou des bugs techniques. Comme l’a justement souligné Charifa El Otmani, directrice de la stratégie des marchés de capitaux chez Swift, les taux d’échec de règlement ont historiquement été corrélés à des conditions de marché instables, comme cela a été observé ces dernières années. À mesure que le volume des transactions augmente significativement, il est inévitable que les échecs de règlement augmentent également. De tels incidents sont rares dans des marchés relativement stables.

L’erreur humaine contribue fortement aux échecs de règlement dans le secteur financier. Malgré les avancées technologiques, de nombreuses petites institutions financières continuent de dépendre de systèmes manuels. Il n’est donc pas rare que des opérateurs commettent des erreurs en saisissant des données incorrectes, comme dans une instruction de règlement permanente. Ces erreurs peuvent avoir des conséquences graves sur le processus de règlement, pouvant entraîner des transactions échouées. En raison de la nature manuelle de ces systèmes, le risque d’erreur humaine demeure élevé. Il est donc crucial de traiter ce problème pour réduire les échecs de règlement et améliorer l’efficacité opérationnelle des marchés de capitaux. Un marché inefficace et instable est souvent comparé à un phénomène de vélo, où ses effets négatifs perpétuent une spirale descendante, entraînant des implications durables et une dégradation supplémentaire du marché. Selon le Dr Sanjay Rajagopalan, directeur de la stratégie chez Vianai Systems, lorsqu’un marché connaît une fréquence élevée d’échecs, cela érode la confiance des participants, qui cherchent alors des valeurs mobilières alternatives offrant une meilleure liquidité et stabilité. Cette perte de confiance et ce déplacement des investissements entraînent des coûts financiers importants pour toutes les parties concernées.

Comme le montrent les discussions précédentes, il est essentiel de s’attaquer aux échecs de règlement, en particulier en traitant les erreurs manuelles. L’introduction de l’intelligence artificielle (IA) apparaît comme une solution prometteuse à cet égard. L’une des approches les plus efficaces consiste à exploiter l’IA générative, qui possède un potentiel considérable pour résoudre ces problèmes. L’IA générative utilise l’apprentissage automatique et des algorithmes avancés pour réduire les échecs de règlement de titres. Elle automatise et optimise les processus, diminue les erreurs humaines, détecte les anomalies, assure un appariement précis des transactions et améliore l’efficacité opérationnelle. Grâce à ses capacités d’analyse prédictive, l’IA générative fournit des insights sur d’éventuels échecs, permettant de prendre des mesures proactives. Dans l’ensemble, son application offre un grand potentiel pour renforcer la fiabilité, minimiser les risques et faciliter des transactions fluides sur les marchés de capitaux.

Le diagramme schématique ci-dessus illustre les différentes étapes par lesquelles l’IA générative peut efficacement traiter les préoccupations liées au règlement des titres. Passons maintenant en revue chaque étape en détail pour mieux comprendre la valeur qu’elle offre.

Intégration des données

L’IA générative commence par intégrer et prétraiter diverses sources de données, telles que les registres de transactions, les informations de compte, les données de marché et les exigences réglementaires, en mettant l’accent sur la conscience contextuelle. Cela inclut des tâches comme le nettoyage, la normalisation et l’enrichissement des données, afin d’assurer la qualité des données d’entrée pour l’analyse ultérieure.

Détection d’anomalies

L’IA générative exploite des méthodes sophistiquées d’apprentissage automatique pour identifier les anomalies dans les données de transaction et évaluer les risques associés dans un cadre de recherche contextuelle. En analysant les modèles historiques, les tendances du marché et les données transactionnelles, elle détecte les irrégularités potentielles pouvant entraîner des échecs de règlement. La détection des valeurs aberrantes permet de mettre en évidence les transactions et comptes à haut risque, facilitant une analyse approfondie et des mesures d’atténuation des risques.

Optimisation de l’appariement des transactions

En utilisant des algorithmes avancés et une analyse basée sur le contexte, le processus d’appariement des transactions est amélioré pour minimiser les erreurs et divergences. Grâce à des techniques sophistiquées d’apprentissage de l’appariement, l’appariement précis des ordres d’achat et de vente est assuré, réduisant considérablement le risque d’échec de règlement dû à des incompatibilités. Cette étape intègre des workflows intelligents, comme des algorithmes d’appariement prenant en compte des paramètres clés tels que le type de titre, la quantité, le prix, l’heure de la transaction et l’identifiant du titre, ce qui améliore l’efficacité.

Gestion des exceptions

Grâce à la modélisation générative, notamment avec les réseaux antagonistes génératifs (GANs), la gestion des exceptions lors du processus de règlement peut être améliorée. Elle identifie et priorise automatiquement les exceptions selon leur gravité, leur urgence ou leur impact, ce qui rationalise les flux de résolution. En fournissant des recommandations intelligentes, cette approche accélère le processus de résolution et réduit les échecs de règlement causés par des exceptions non traitées. Le DCGAN, ou Deep Convolutional GAN, reconnu comme l’une des implémentations GAN les plus influentes et efficaces, a reçu une reconnaissance importante et une adoption large dans le domaine.

Analyse prédictive

En appliquant des techniques de modélisation générative comme les modèles de mélanges gaussiens (GMM), l’analyse prédictive utilisée par l’IA générative anticipe les échecs de règlement et atténue efficacement les risques associés. Ce modèle, reconnu pour sa capacité à modéliser des distributions de probabilité pour l’apprentissage non supervisé ou le clustering, analyse les données historiques, les conditions de marché et d’autres facteurs pertinents pour détecter des schémas, offrant ainsi des insights précieux sur les zones vulnérables liées au trading. Cela permet de prendre des mesures proactives, comme ajuster le volume des transactions, modifier les exigences de collatéral ou mettre en place des contrôles préalables au règlement pour prévenir les échecs à l’avance.

Conformité réglementaire

Dans le domaine de la génération de rapports réglementaires, les grands modèles de langage (LLMs) se révèlent précieux pour assurer la conformité tout au long du processus de règlement. Les LLMs analysent les données de transaction par rapport aux cadres réglementaires pertinents, identifient les éventuels problèmes de non-conformité et génèrent des rapports complets pour répondre aux exigences réglementaires. En traitant proactivement les questions de conformité, les LLMs réduisent considérablement le risque d’échecs de règlement liés à des violations réglementaires tout en assurant une déclaration précise et exhaustive.

Réconciliation

En exploitant les capacités des réseaux neuronaux récurrents (RNNs), l’IA générative réalise des audits post-règlement et des opérations de réconciliation pour garantir la précision et l’exhaustivité des transactions réglées. En comparant les données de transaction réglées avec celles provenant de différents membres de compensation, les RNNs mettent en évidence les écarts, facilitant une résolution rapide. Cette étape joue un rôle clé dans la détection de règlements oubliés ou échoués, permettant des résolutions en temps utile.

Apprentissage continu

Grâce à ses capacités d’exploration, l’IA générative permet aux systèmes de trading adaptatifs d’apprendre en permanence à partir de nouvelles données et de s’adapter aux conditions changeantes du marché. Ces systèmes intègrent activement les retours d’expérience, surveillent la performance des algorithmes et affinent les modèles ML déployés pour améliorer leur précision et leur efficacité. Ce processus itératif permet à ces systèmes de détecter et prévenir de manière proactive des échecs de règlement plus avancés, en améliorant continuellement leurs capacités.

Surveillance en temps réel

En intégrant des autoencodeurs variationnels (VAEs), l’IA générative assure une surveillance continue en temps réel des activités de transaction et de règlement. Les VAEs analysent les flux de données entrants, les comparent à des règles ou seuils prédéfinis, et déclenchent des alertes en cas de risques de défaillance ou de divergence. Cette capacité de surveillance en temps réel facilite une intervention rapide et permet des actions correctives efficaces pour prévenir ou atténuer l’impact des échecs.

Contrats intelligents

En exploitant la technologie blockchain ou la technologie de registre distribué, les contrats intelligents pour le règlement des titres sont mis en œuvre de manière fluide. Ces contrats automatisent l’exécution des termes et conditions, réduisant la dépendance à l’intervention manuelle et atténuant les échecs de règlement causés par des violations contractuelles ou des retards de confirmation de transaction.

Suivi de performance

En utilisant des réseaux LSTM (Long Short-Term Memory), l’IA générative soutient un suivi complet de la performance et la génération de rapports sur les processus de règlement. Les réseaux LSTM produisent des indicateurs clés de performance (KPI), surveillent les taux de réussite, identifient les tendances et fournissent des insights exploitables pour optimiser le processus. En surveillant de près ces métriques, l’IA générative aide à repérer les opportunités d’amélioration et à réduire la fréquence des échecs de règlement.

Intégration réseau

Grâce à l’utilisation de BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), l’IA générative favorise une intégration fluide et une collaboration efficace entre les acteurs du marché, y compris les institutions financières, les custodians et les chambres de compensation. BERT garantit un partage sécurisé des données, rationalise les canaux de communication et automatise l’échange d’informations, ce qui réduit les erreurs manuelles et améliore l’efficacité du règlement à l’échelle du réseau.

À l’avenir, les perspectives de l’IA générative dans les marchés de capitaux sont prometteuses. À mesure que la technologie évolue, nous pouvons anticiper des avancées encore plus importantes dans l’automatisation des processus de règlement, la détection d’anomalies et la conformité réglementaire. L’adoption de l’IA générative devrait entraîner des changements radicaux dans les opérations des marchés de capitaux, conduisant à une efficacité accrue, à une réduction des erreurs et à une meilleure expérience client.