เพิ่มประสิทธิภาพในตลาดทุนโดยการใช้ AI สร้างสรรค์เพื่อเอาชนะความล้มเหลวในการชำระบัญชีหลักทรัพย์

สาเหตุหลายประการมีส่วนทำให้เกิดความล้มเหลวในการชำระเงิน ซึ่งมาจากทั้งปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับมนุษย์และระบบ ตัวอย่างของความล้มเหลวเหล่านี้อาจรวมถึงข้อผิดพลาดด้านเอกสาร ความคลาดเคลื่อนในรายละเอียด ข้อมูลการซื้อขายที่ผิดพลาด เงินไม่เพียงพอ หรือปัญหาทางเทคนิค อย่างที่ Charifa El Otmani ผู้อำนวยการฝ่ายกลยุทธ์ตลาดทุนของ Swift ได้ชี้ให้เห็น อัตราความล้มเหลวในการชำระเงินมีความสัมพันธ์ในประวัติศาสตร์กับสภาวะตลาดที่ไม่เสถียร ซึ่งสังเกตได้ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เมื่อปริมาณการทำธุรกรรมเพิ่มขึ้นอย่างมาก ก็หลีกเลี่ยงไม่ได้ที่ความล้มเหลวในการชำระเงินจะเพิ่มขึ้นตามไปด้วย เหตุการณ์ความล้มเหลวเช่นนี้พบได้น้อยในตลาดที่ค่อนข้างเสถียร

ความผิดพลาดของมนุษย์เป็นปัจจัยสำคัญที่ทำให้เกิดความล้มเหลวในการชำระเงินในอุตสาหกรรมการเงิน ถึงแม้เทคโนโลยีจะก้าวหน้าไปมากแล้ว แต่หลายสถาบันการเงินขนาดเล็กยังคงพึ่งพาระบบด้วยมือเป็นหลัก ดังนั้น จึงไม่ใช่เรื่องแปลกที่บุคคลในบทบาทปฏิบัติการจะกรอกข้อมูลผิดพลาด เช่น ในคำสั่งชำระเงินแบบคงที่ ความผิดพลาดเหล่านี้อาจส่งผลกระทบรุนแรงต่อกระบวนการชำระเงิน ทำให้ธุรกรรมล้มเหลวได้ เนื่องจากระบบยังคงเป็นแบบแมนนวล ความเสี่ยงของความผิดพลาดของมนุษย์จึงยังคงอยู่ ดังนั้น การแก้ไขปัญหานี้จึงเป็นสิ่งสำคัญเพื่อช่วยลดความล้มเหลวในการชำระเงินและปรับปรุงประสิทธิภาพในการดำเนินงานในตลาดทุน ตลาดที่ไม่เสถียรและไม่มีประสิทธิภาพมักถูกเปรียบเสมือนปรากฏการณ์จักรยาน ซึ่งผลกระทบด้านลบจะแพร่กระจายเป็นวัฏจักรลง ซึ่งนำไปสู่ผลกระทบระยะยาวและความเสื่อมโทรมของตลาด ตามที่ Dr. Sanjay Rajagopalan หัวหน้าฝ่ายกลยุทธ์ของ Vianai Systems กล่าวไว้ เมื่อเกิดความล้มเหลวบ่อยครั้งในตลาด มันจะทำลายความเชื่อมั่นของผู้เข้าร่วมตลาด กระตุ้นให้พวกเขามองหาหลักทรัพย์ทางเลือกที่มีสภาพคล่องและเสถียรภาพมากขึ้น การสูญเสียความเชื่อมั่นและการเปลี่ยนแปลงการลงทุนนี้ก่อให้เกิดต้นทุนทางการเงินที่สำคัญต่อทุกฝ่ายที่เกี่ยวข้อง

จากการอภิปรายข้างต้น จึงเป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องแก้ไขความล้มเหลวด้านความปลอดภัยในการชำระเงิน โดยเฉพาะการแก้ไขข้อผิดพลาดจากมนุษย์ การนำปัญญาประดิษฐ์ (AI) เข้ามาช่วยเป็นทางออกที่มีแนวโน้มดีในเรื่องนี้ หนึ่งในแนวทางที่มีประสิทธิภาพที่สุดคือการใช้ Generative AI ซึ่งมีศักยภาพสูงในการแก้ไขปัญหาเหล่านี้ Generative AI ใช้การเรียนรู้ของเครื่องและอัลกอริทึมขั้นสูงเพื่อช่วยลดความล้มเหลวในการชำระเงินด้านความปลอดภัย มันสามารถอัตโนมัติและปรับปรุงกระบวนการ ลดข้อผิดพลาดจากมนุษย์ ตรวจจับความผิดปกติ รับรองความแม่นยำในการจับคู่ธุรกรรม และเพิ่มประสิทธิภาพในการดำเนินงาน ด้วยความสามารถด้านการวิเคราะห์เชิงทำนาย Generative AI จึงสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความล้มเหลวที่อาจเกิดขึ้น ช่วยให้สามารถดำเนินการเชิงรุกได้ โดยรวมแล้ว การนำ AI มาใช้ในด้านนี้มีแนวโน้มที่จะช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือ ลดความเสี่ยง และอำนวยความสะดวกในการทำธุรกรรมในตลาดทุนอย่างราบรื่น

แผนภาพโครงสร้างด้านบนแสดงให้เห็นถึงขั้นตอนต่าง ๆ ที่ Generative AI สามารถนำมาใช้แก้ไขปัญหาด้านความปลอดภัยในการชำระเงินได้อย่างมีประสิทธิภาพ ตอนนี้เรามาดูรายละเอียดในแต่ละขั้นตอนเพื่อเข้าใจคุณค่าที่มันนำเสนออย่างครบถ้วน

การบูรณาการข้อมูล

Generative AI เริ่มต้นด้วยการบูรณาการและการเตรียมข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ เช่น บันทึกการซื้อขาย ข้อมูลบัญชี ข้อมูลตลาด และข้อกำหนดด้านกฎระเบียบ โดยเน้นความเข้าใจบริบท ซึ่งรวมถึงการทำความสะอาดข้อมูล การปรับมาตรฐาน และการเติมเต็มข้อมูล เพื่อให้ข้อมูลที่ใช้ในการวิเคราะห์มีคุณภาพ

การตรวจจับความผิดปกติ

Generative AI ใช้วิธีการเรียนรู้ของเครื่องที่ซับซ้อนเพื่อระบุความผิดปกติในข้อมูลการซื้อขายและประเมินความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องภายในกรอบการค้นหาบริบท โดยวิเคราะห์รูปแบบในอดีต แนวโน้มตลาด และข้อมูลธุรกรรม เพื่อค้นหาความผิดปกติที่อาจนำไปสู่ความล้มเหลวในการชำระเงิน ด้วยการตรวจจับข้อมูลผิดปกตินี้ AI สามารถเน้นธุรกรรมและบัญชีที่มีความเสี่ยงสูง ทำให้สามารถตรวจสอบและดำเนินมาตรการลดความเสี่ยงได้อย่างลึกซึ้ง

การปรับปรุงการจับคู่ธุรกรรม

โดยใช้เทคนิคอัลกอริทึมขั้นสูงและการวิเคราะห์ตามบริบท กระบวนการจับคู่ธุรกรรมจึงได้รับการปรับปรุงให้ลดข้อผิดพลาดและความคลาดเคลื่อน ด้วยเทคนิคการจับคู่ที่ซับซ้อน การจับคู่คำสั่งซื้อขายอย่างแม่นยำจึงเป็นไปได้ ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงของความล้มเหลวในการชำระเงินจากความผิดพลาดในการจับคู่ธุรกรรม ขั้นตอนนี้ใช้เวิร์กโฟลว์อัจฉริยะ เช่น อัลกอริทึมการจับคู่ที่พิจารณาพารามิเตอร์สำคัญ เช่น ประเภทหลักทรัพย์ ปริมาณ ราคา เวลาในการซื้อขาย และรหัสหลักทรัพย์ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ

การจัดการข้อยกเว้น

โดยใช้โมเดล Generative โดยเฉพาะ Generative Adversarial Networks (GANs) การจัดการข้อยกเว้นในกระบวนการชำระเงินสามารถปรับปรุงได้อย่างมาก มันสามารถระบุและจัดลำดับความสำคัญของข้อยกเว้นโดยอัตโนมัติตามความรุนแรง ความเร่งด่วน หรือผลกระทบ ซึ่งช่วยให้กระบวนการแก้ไขรวดเร็วขึ้น ด้วยคำแนะนำอัจฉริยะ วิธีนี้ช่วยเร่งกระบวนการแก้ไขและลดความล้มเหลวในการชำระเงินที่เกิดจากข้อยกเว้นที่ไม่ได้รับการแก้ไข Deep Convolutional GAN (DCGAN) ซึ่งเป็นหนึ่งใน GAN ที่มีอิทธิพลและมีประสิทธิภาพสูง ได้รับความนิยมและนำไปใช้ในวงกว้างในวงการ

การวิเคราะห์เชิงทำนาย

โดยใช้เทคนิคโมเดล Generative เช่น Gaussian Mixture Models (GMMs) การวิเคราะห์เชิงทำนายที่ใช้ Generative AI คาดการณ์ความล้มเหลวในการชำระเงินและลดความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องได้อย่างมีประสิทธิภาพ เป็นโมเดลที่รู้จักกันดี (การแจกแจงความน่าจะเป็น) สำหรับการเรียนรู้แบบไม่ต้องสอนหรือการจัดกลุ่ม โดยวิเคราะห์ข้อมูลในอดีต สภาพตลาด และปัจจัยที่เกี่ยวข้อง เพื่อค้นหารูปแบบและให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าเกี่ยวกับจุดอ่อนที่เกี่ยวข้องกับการซื้อขาย ซึ่งช่วยให้สามารถดำเนินการเชิงรุก เช่น การปรับปริมาณธุรกรรม การเปลี่ยนแปลงข้อกำหนดหลักประกัน หรือการดำเนินการตรวจสอบก่อนการชำระเงินเพื่อป้องกันความล้มเหลวล่วงหน้า

การปฏิบัติตามกฎระเบียบ

ในด้านการสร้างรายงานตามกฎระเบียบ Large Language Models (LLMs) มีบทบาทสำคัญในการรักษาความสอดคล้องตลอดกระบวนการชำระเงิน LLMs วิเคราะห์ข้อมูลการซื้อขายตามกรอบกฎหมายที่เกี่ยวข้อง ระบุปัญหาที่อาจไม่เป็นไปตามกฎ และสร้างรายงานที่ครอบคลุมเพื่อให้เป็นไปตามข้อกำหนดของกฎหมาย การจัดการความเสี่ยงด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบล่วงหน้าช่วยลดความเสี่ยงของความล้มเหลวในการชำระเงินที่เกิดจากการละเมิดกฎ และยังช่วยให้รายงานมีความถูกต้องและครอบคลุม

การปรับสมดุลข้อมูล

โดยใช้ความสามารถของ Recurrent Neural Networks (RNNs) AI สร้างขึ้นเพื่อทำงานตรวจสอบและปรับสมดุลข้อมูลหลังการชำระเงิน เพื่อให้แน่ใจว่าธุรกรรมที่ชำระแล้วมีความถูกต้องและครบถ้วน โดยเปรียบเทียบข้อมูลธุรกรรมที่ชำระแล้วกับข้อมูลจากสมาชิก clearing แต่ละราย RNN จะชี้ให้เห็นความคลาดเคลื่อน ช่วยให้กระบวนการปรับสมดุลเป็นไปอย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ ซึ่งเป็นขั้นตอนสำคัญในการค้นหาและแก้ไขความผิดพลาดหรือความล้มเหลวในการชำระเงินอย่างทันท่วงที

การเรียนรู้ต่อเนื่อง

ด้วยความสามารถในการสำรวจและปรับตัวของ Generative AI ระบบการซื้อขายอัจฉริยะเหล่านี้สามารถเรียนรู้จากข้อมูลใหม่ ๆ และปรับตัวให้เข้ากับสภาพตลาดที่เปลี่ยนแปลง ระบบจะรับฟังความคิดเห็น ติดตามผลการทำงานของอัลกอริทึม และปรับปรุงโมเดล ML ที่ใช้อยู่เพื่อเพิ่มความแม่นยำและประสิทธิภาพ กระบวนการเรียนรู้นี้ช่วยให้ระบบสามารถตรวจจับและป้องกันความล้มเหลวในการชำระเงินที่ซับซ้อนมากขึ้นอย่างต่อเนื่อง

การตรวจสอบแบบเรียลไทม์

โดยการบูรณาการ Variational Autoencoders (VAEs) AI สร้างขึ้นเพื่อการตรวจสอบแบบเรียลไทม์ของกิจกรรมการซื้อขายและการชำระเงิน VAEs วิเคราะห์ข้อมูลที่เข้ามาเปรียบเทียบกับกฎเกณฑ์หรือเกณฑ์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า และส่งสัญญาณเตือนเมื่อพบความล้มเหลวหรือความคลาดเคลื่อนในกระบวนการนี้ ช่วยให้สามารถแทรกแซงและดำเนินการแก้ไขได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ เพื่อป้องกันหรือบรรเทาผลกระทบจากความล้มเหลว

การทำสัญญาอัจฉริยะ

โดยใช้เทคโนโลยีบล็อกเชนหรือ distributed ledger การทำสัญญาอัจฉริยะสำหรับการชำระเงินของหลักทรัพย์จะถูกนำไปใช้โดยอัตโนมัติ สัญญาเหล่านี้ช่วยให้การดำเนินการตามเงื่อนไขและข้อกำหนดเป็นไปโดยอัตโนมัติ ลดการพึ่งพาการดำเนินการด้วยมือ และลดความเสี่ยงของความล้มเหลวในการชำระเงินที่เกิดจากการละเมิดสัญญาหรือความล่าช้าในการยืนยันธุรกรรม

การตรวจสอบประสิทธิภาพ

โดยใช้ Long Short-Term Memory (LSTM) Networks AI ช่วยในการตรวจสอบและรายงานผลการดำเนินงานของกระบวนการชำระเงินอย่างครอบคลุม LSTM สร้างตัวชี้วัดผลการดำเนินงาน (KPIs) ติดตามอัตราความสำเร็จของการชำระเงิน ค้นหาแนวโน้ม และให้ข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปปรับปรุงกระบวนการได้ การติดตามผลอย่างใกล้ชิดนี้ช่วยให้สามารถระบุโอกาสในการปรับปรุงและลดความผิดพลาดในการชำระเงิน

การบูรณาการเครือข่าย

โดยใช้ BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) AI ช่วยให้การบูรณาการและความร่วมมือระหว่างผู้เข้าร่วมตลาด เช่น สถาบันการเงิน ผู้ดูแล และศูนย์ชำระเงินเป็นไปอย่างราบรื่น BERT ช่วยให้การแชร์ข้อมูลปลอดภัย ปรับปรุงช่องทางการสื่อสาร และอัตโนมัติการแลกเปลี่ยนข้อมูล ซึ่งลดข้อผิดพลาดจากมนุษย์และเพิ่มประสิทธิภาพในการชำระเงินทั่วทั้งเครือข่าย

ในอนาคต เทคโนโลยี Generative AI ในตลาดทุนมีแนวโน้มที่จะพัฒนาไปอย่างมากขึ้น คาดว่าจะมีความก้าวหน้าในการอัตโนมัติขั้นสูงของกระบวนการชำระเงิน การตรวจจับความผิดปกติ และการปฏิบัติตามกฎระเบียบ การนำ AI เข้ามาใช้จะเปลี่ยนแปลงการดำเนินงานของตลาดทุนอย่างรุนแรง ส่งผลให้เกิดประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น ข้อผิดพลาดลดลง และประสบการณ์ของลูกค้าที่ดีขึ้น