Nutzen Sie das Potenzial von intelligenterem Banking

KI ist in der Lage, die Art und Weise, wie Banken funktionieren, zu verändern. Indem diese dabei unterstützt werden, wichtige Erkenntnisse in riesigen Datenmengen zu identifizieren, Risiken zu berechnen und Routineaufgaben zu automatisieren – und das in bisher unerreichter Geschwindigkeit und Skalierung – können alle Geschäftslinien und Funktionen verbessert werden. So kann die KI-gestützte Bank die Produktivität steigern, Services erweitern, Risiken senken und den Kundenservice deutlich verbessern.

Die KI-gestützte Bank

Der Schlüssel zu einer erfolgreichen KI-Implementierung ist eine Full-Stack-Lösung, die sowohl Hardware als auch Software umfasst – KI als Plattform. Diese Implementierung einer gemeinsamen, zentralisierten Infrastruktur für KI vereint Know-how, Produktivität und Skalierung, verkürzt den Lebenszyklus von der Entwicklung bis zur Bereitstellung und senkt die Gesamtbetriebskosten bei effizienter Nutzung von Rechen- und Speicherressourcen. Unternehmen, die im Rahmen ihrer Arbeit erfolgreich KI nutzen, profitieren von einem zusätzlichen Vorteil, der sie von anderen abhebt: Sie werden zu einer Organisation, die die besten Talente der Welt anzieht. Die Menschen, die KI-Innovationen fördern, kommen zu Unternehmen, die diese Tools anbieten und skalieren, damit sie die wichtigste Arbeit ihres Lebens erledigen können.

Betrugserkennung

Zu den größten Durchbrüchen für Banken und Kreditkartenunternehmen im Bereich der KI gehören diejenigen, die in Zusammenhang mit der Bekämpfung von Transaktionsbetrug stehen – ein Multi-Milliarden-Dollar-Problem. Die Erkennung tatsächlicher Betrugsfälle ist entscheidend, aber traditionelle Systeme haben in der Vergangenheit viel mehr falsch-positive Ergebnisse generiert als echte Betrugssignale. Fortschrittliche Methoden für maschinelles Lernen und Deep-Learning mit Lösungen wie NVIDIA Triton Inference Server verbessern die Erkennung und reduzieren gleichzeitig die falsch-positiven Ergebnisse drastisch.

KI revolutioniert mit mehreren Multi-Billionen-Dollar-Branchen wie den Finanzdienstleistungsbereich und unterstützt deren Wachstum weltweit. Von PayPal über American Express bis zu Ping An nutzen Unternehmen KI, um Kundenergebnisse zu verbessern, Kosten zu senken und Betrug zu bekämpfen.

Verbesserter Kundenservice

Mit Gesprächs-KI können Verbraucher alle Arten von Finanztransaktionen verwalten, von Rechnungszahlungen über Geldtransfers bis hin zur Eröffnung neuer Konten. Durch das Angebot dieser Selbstbedienungsinteraktionen können Banken Kundendienstmitarbeiter freistellen, um sich auf Interaktionen und Transaktionen mit höherem Wert zu konzentrieren.

Das Herzstück von Gesprächs-KI bilden Deep-Learning-Modelle, die eine beträchtliche Rechenleistung erfordern, um Chatbots für die Kommunikation in der domänenspezifischen Sprache des Finanzdienstleistungsbereichs zu trainieren. Sobald diese Modelle trainiert wurden, müssen die Bots in der Lage sein, in Echtzeit mit Kunden in realistischen Gesprächen zu interagieren. Diese Leistung bei geringer Latenz sowie die Rechenleistung, die zum Trainieren der Deep-Learning-Modelle erforderlich ist, werden von NVIDIA-Grafikprozessoren unterstützt.

Personalisierte Bankangebote

Auf einigen der größten kommerziellen Plattformen machen Empfehlungen bis zu 30 Prozent des Umsatzes aus, was sich im Vertrieb in Milliarden von Dollar umsetzen lässt. Daher setzen Banken und Versicherungsunternehmen Empfehlungssysteme ein, um alle erdenklichen Verbraucheraktionen zu fördern, vom Besuch einer Webseite bis hin zur Priorisierung der Kosten. Empfehlungsdienste steigern auch die Konversion, indem sie personalisierte Nachrichten an Kunden senden und so die Kundenbindung an die Bank und die Zufriedenheit der Kunden mit der Bank verbessern.

NVIDIA Merlin , ein durchgängiges Empfehlungs-on-GPU-Framework, ermöglicht schnelles Feature-Engineering und einen hohen Trainings-Durchsatz, um schnelle Experimente und Produktionsumschulungen von Deep-Learning-Modellen zu ermöglichen. Merlin ermöglicht außerdem geringe Latenz, hohen Durchsatz und Produktionsinferenz für personalisierte Kundeninteraktionen mit Geschwindigkeit und Genauigkeit.

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