Die Zukunft des Finanzwesens

Enorme Datensätze. Ständige Marktschwankungen. Rasche Analyse. Intelligente Technologien machen es möglich, entscheidende Herausforderungen in der modernen Finanzbranche anzugehen. Mit den Tools für KI, Deep Learning und maschinelles Lernen von NVIDIA können die Einrichtungen das Risikomanagement, die datengestützten Entscheidungen und die Sicherheit optimieren.

Wichtige Finanzsektoren erweitert

  • Computational Risk

    Computational Risk

  • Beschleunigtes Computing für den Handel

    Beschleunigtes Computing für den Handel

  • Betrugserkennung

    Betrugserkennung

Computational Risk

Präzise Prognosen sind für die Leistungsfähigkeit von Unternehmen unerlässlich. Die KI-Plattform von NVIDIA beschleunigt die Erstellung von Modellen, mit denen Finanzexperten die Trends beurteilen, Risiken erkennen und die prospektive Planung auf eine fundiertere Grundlage stellen.

Mit einem NVIDIA DGX-2-System und beschleunigten Python-Bibliotheken konnte NVIDIA das bisherige STAC-A3-Benchmark-Ergebnis förmlich pulverisieren: Im vorgeschriebenen Testzeitraum von 60 Minuten wurden 20 Millionen Simulationen durchgeführt – gegenüber 3.200 Simulationen beim bisherigen Rekord.

– NVIDIA beschleunigt wichtigen Algorithmus für Hedgefonds auf das Sechstausendfache, NVIDIA-Blog

Beschleunigtes Computing für den Handel

Die raschere Verarbeitung sorgt für die erfolgreiche Handelsausführung und für höhere Umsätze. Die GPU-gestützte Hardwarebeschleunigung vermindert die Latenz, sodass die Einrichtungen konkurrenzfähig bleiben.

Die Finanzmodellierung für den Handel erfordert beträchtliche Fachkenntnisse und viel Zeit. Die Geschwindigkeit der mit NVIDIA beschleunigten Systeme eröffnet neue Gestaltungsmöglichkeiten für zahlreiche Modelle.

– GPU-beschleunigtes Computing: Der Beginn einer neuen Ära im Finanzhandel, technische Übersicht

Betrugserkennung

Die Komplexität betrügerischer Aktivitäten, wie etwa von Zahlungsdiebstahl und Geldwäsche, hat sich verhältnismäßig zu den Fortschritten in der Technologie entwickelt. Deep Learning (DL) reduziert Fehlalarme bei Zahlungsverkehrsbetrug erheblich.

Wegen der großen Mengen an verfügbaren Kundendaten, wie etwa RAW-Transaktionen im Zeitablauf (RNN) und Transaktionszusammenfassungsvektoren (RNN und CNN), können Unternehmen künstliche neuronale Netze wie Autoencoder und Modelle darauf trainieren, Unregelmäßigkeiten in Transaktionsaktivitäten zu identifizieren.

97 % aller Geldwäschefälle lösen einen „falschen Alarm“ aus und binden damit Unmengen an betrieblichen Ressourcen.

– Sichere Lösungen zur Geldwäschebekämpfung mit Deep Learning, Webinar

Wie GPUs die Branche verwandeln

Entdecken Sie die entscheidende Rolle der GPUs in der Risikomanagementstrategie von Wells Fargo.

Wenn Sie noch mehr erfahren möchten, erkunden Sie, wie sich andere Vorreiter in der Finanzbranche die Kraft der GPUs zunutze machen. 

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