ポストトレードはエージェンティックAIワークフローの最適な領域です

T+1決済へのグローバルな移行により、ポストトレード業務における根本的なギャップが露呈しました。適切なデータとプロセスはすでに存在していますが、数百の同時発生する例外に対して十分な速度でそれらを実行することは、手作業のワークフローでは実現できません。Global Custodianへの寄稿において、SmartreamのプロダクトマネジメントディレクターであるYogesh Shenaiは、これこそがエージェンティックAIが解決するために構築された問題であると主張しています。エージェントは例外をフラグ付けして待機するのではなく、調査、コミュニケーション、エンリッチメント、優先順位付け、そして解決を自律的に実行します。これは、圧縮された決済期間が実際に要求する速度で行われます。

北米市場は2024年5月にT+1への移行を完了し、英国、EU、スイスは2027年10月11日に続きます。Shenaiは、すでに移行を完了した企業が、本質的には同じ手作業のタスクを高速化しただけであることを指摘しています。例外キューは決済の緊急性によって優先順位付けされておらず、複数のシステムにわたるブレーク調査は遅すぎ、カウンターパーティへの通知やペナルティ追跡のための下流ワークフローは大部分が手作業のままでした。エージェンティックAIは、これらの各障害点に直接対処します。

現在、人間のアナリストが例外を処理する際、ゼロから開始します。複数のシステムにログインし、メール履歴を読み、何が起こったかを再構築します。エージェンティックワークフローは、このモデルを完全に変革します。既知の解決パターンに対してライブ取引データをリアルタイムで監視することにより、Smart Agentsは、歴史的にブレークに先行するシグナル(一貫して遅延する傾向のあるカウンターパーティ、慢性的なSSI遅延を伴う資産クラス、または確認の不一致が集中する取引タイプ)を特定し、ブレークが確認される前に調査をトリガーできます。アナリストは、自ら調査を実施するのではなく、事前に構築されたケースを受け取り、意思決定を行います。

オペレーションチームとカウンターパーティ間のメールコミュニケーションも変革されます。エージェントは、アウトリーチを起草して送信し、応答を監視し、自然言語で返信を読み取り、感情と意図を評価し、その判断を構造化データとしてワークフローに返すことができます。Shenaiによれば、このアプローチは対象ワークフロー全体で手作業率を60～80%削減し、熟練したアナリストが30～45分かかる調査を、エージェントは2分未満で完了できます。

エージェンティックAIは人間の判断の代替ではなく、その判断がどこに適用されるかの再配分です。Shenaiはこの点について明確です。人間の入力を必要とする活動は、エージェントが行き詰まった際のフォールバックとして扱うのではなく、最初から意図的に人間専用として設計されるべきです。関係構築のための電話、評判に影響を及ぼすカウンターパーティへのエスカレーション、法的影響を伴う意思決定は、人間の権限が正しい設計選択である例です。同様に、エージェントは解決できない障壁(契約解釈を必要とする紛争、複雑なマルチレグの障害、またはサードパーティインフラストラクチャの停止)を認識し、適切にエスカレートするように構築されています。

例外処理を超えて、エージェンティックワークフローのより深い価値は、組織的知識の体系化にあります。経験豊富なアナリストが持つ判断(どのプロセスに従うべきか、どのカウンターパーティが慎重な対応を必要とするか、どの例外が日常的なものか、より大きな問題のシグナルか)を、ワークフロー設計にエンコードし、検査し、移転できるようになりました。新しいチームメンバーは初日からその知識を継承し、ワークフローが改善されるにつれて時間とともに向上します。SmartreamのSmart Agentsプラットフォームは、まさにこのモデルを中心に構築されています。ポリシー制御された自律性、完全な監査可能性、そしてアナリストの行動と結果からの継続的な学習です。