Entrez dans le futur de la finance

Jeux de données complexes. Fluctuations du marché perpétuelles. Analyses rapides. La technologie intelligente permet de relever des défis cruciaux dans l’industrie moderne des services financiers. Les institutions financières peuvent désormais optimiser la gestion des risques, la prise de décisions basée sur les données et la sécurité grâce aux solutions d’IA, de Deep Learning et d’apprentissage automatiques conçues par NVIDIA.

Principaux secteurs financiers optimisés

  • Gestion des risques

    Gestion des risques

  • Calcul accéléré pour le trading

    Calcul accéléré pour le trading

  • Détection des fraudes

    Détection des fraudes

Gestion des risques

Réaliser des prévisions précises est primordial pour la performance des entreprises. La plateforme d’IA de NVIDIA accélère la création de modèles qui aident les experts financiers à évaluer les tendances, à identifier les risques et à collecter des informations plus fiables pour la planification prospective.

En utilisant des bibliothèques Python accélérées par un système NVIDIA DGX-2, NVIDIA a battu le record du benchmark STAC-A3 en réalisant 20 millions de simulations, contre seulement 3 200 précédemment au cours des 60 minutes de la période test.

– NVIDIA multiplie par plus de 6 000 la vitesse de l’algorithme-clé pour les fonds spéculatifs, Blog NVIDIA

Calcul accéléré pour le trading

Un traitement informatique plus rapide engendre une fluidification des transactions et, par conséquent, une hausse des revenus. L’accélération matérielle par GPU réduit la latence et permet de maintenir la compétitivité des opérations.

La modélisation des transactions financières requiert énormément d’expertise et de temps. La vitesse des systèmes accélérés par NVIDIA ouvre de nouvelles perspectives de conception pour une grande variété de modèles.

– Comment le calcul accéléré par GPU marque une nouvelle ère pour les transactions financières, Fiche technique

Détection des fraudes

La complexité des activités frauduleuses, telles que le vol de paiements et le blanchiment d’argent, a évolué parallèlement aux avancées technologiques. Le Deep Learning (DL) réduit de manière significative les faux positifs dans la fraude transactionnelle.

La disponibilité de gros volumes de données client, comme les transactions brutes dans le temps (RNN) et les vecteurs de synthèse des transactions (RNN et CNN) permet aux entreprises d’entraîner des réseaux de neurones IA comme des encodeurs automatiques et des modèles afin d’identifier les irrégularités dans les schémas d’activité transactionnelle.

97 % de toutes les affaires d’AML sont des faux positifs qui mobilisent d’importantes ressources opérationnelles.

Exploitation du Deep Learning pour créer des solutions sécurisées de lutte contre le blanchiment d’argent, Webinaire

Les GPU transforment l’industrie financière

Découvrez le rôle déterminant joué par les GPU dans la stratégie de gestion des risques du groupe Wells Fargo.

Quand vous voudrez passez à la vitesse supérieure, vous pourrez découvrir comment d’autres leaders des services financiers mettent à profit la puissance des GPU.

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