Scopri il futuro della finanza

Set di dati enormi. Fluttuazioni costanti del mercato. Analisi delle variazioni. Assistenza personalizzata immediata.  La tecnologia intelligente permette di affrontare le sfide più critiche nel settore dei servizi finanziari di oggi. Gli istituti possono potenziare la gestione del rischio, le decisioni basate sui dati, la sicurezza e le esperienze cliente con gli strumenti NVIDIA per IA, deep learning, machine learning ed elaborazione del linguaggio naturale.

NVIDIA Jarvis per IA conversazionale

Jarvis è una piattaforma per creare e distribuire applicazioni IA che integrano modelli di deep learning per il riconoscimento vocale e la sintesi vocale, la comprensione del linguaggio e la visione. Jarvis è eseguito sullo stack NVIDIA EGX, compatibile con tutte le infrastrutture Kubernetes commercialmente disponibili.

Settori finanziari chiave
migliorati

  • RISCHIO COMPUTAZIONALE

    RISCHIO COMPUTAZIONALE

  • COMPUTING ACCELERATO PER IL TRADING

    COMPUTING ACCELERATO PER IL TRADING

  • RILEVAMENTO FRODI

    RILEVAMENTO FRODI

  • IA CONVERSAZIONALE

    IA CONVERSAZIONALE

Rischio computazionale

Previsioni accurate sono fondamentali per le performance delle imprese. La piattaforma IA di NVIDIA accelera la creazione dei modelli che aiutano gli esperti finanziari a valutare tendenze, individuare rischi e assicurare che le informazioni più accurate vengano impiegate nelle pianificazioni.

Utilizzando un sistema NVIDIA DGX-2 per eseguire librerie accelerate di Python, NVIDIA ha superato il precedente risultato del benchmark STAC-A3 eseguendo 20 milioni di simulazioni rispetto al precedente record di 3.200 nei 60 minuti di test.

– NVIDIA offre un'accelerazione 6.000 volte superiore per l'algoritmo chiave dei fondi speculativi, Blog NVIDIA

Computing accelerato per il trading

L'elaborazione più veloce produce un'esecuzione più rapida e un aumento dei ricavi. L'accelerazione dell'hardware basata su GPU riduce la latenza, consentendo alle operazioni di restare competitive.

La modellazione finanziaria per il trading necessita di una quantità considerevole di tempo e di competenze. La velocità dei sistemi accelerati da NVIDIA permette nuove scelte di design per una varietà di modelli.

– Ecco come il calcolo accelerato da GPU segna una nuova era per il trading finanziario - Sintesi tecnica

Rilevamento frodi

La complessità delle attività fraudolente, come i furti di pagamenti e il riciclaggio di denaro, si è evoluta in modo direttamente proporzionale ai progressi della tecnologia. Il deep learning riduce significativamente i falsi positivi nel rilevamento delle frodi finanziarie.

Con la disponibilità di enormi volumi di dati dei clienti, ad esempio le transazioni non elaborate nel tempo (RNN) e i vettori di riepilogo delle transazioni (RNN e CNN), le aziende possono addestrare reti neurali IA come auto decodificatori e individuare irregolarità negli schemi delle attività transazionali.

Il 97% di tutti i casi AML è costituito da falsi positivi, il che consuma una quantità significativa di risorse operative.

Utilizzare il deep learning per creare soluzioni anti riciclaggio più sicure - Webinar

IA conversazionale

L'elaborazione del linguaggio naturale aiuta gli istituti finanziari a personalizzare l'esperienza clienti e aumentare il coinvolgimento. NVIDIA favorisce l'IA conversazionale in tempo reale, ottimizzando le prestazioni di training e inferenze di BERT, un popolare modello NLP.

Gli sviluppatori NVIDIA hanno ottimizzato il modello di base BERT con 110 milioni di parametri per l'inferenza utilizzando il software NVIDIA TensorRT™. Eseguito su GPU NVIDIA T4, il modello è stato in grado di calcolare le risposte in soli 2,2 durante il test con il set di dati Stanford Question Answering Dataset.

–  "Cos'è l'IA conversazionale", Blog NVIDIA

Come le GPU stanno rivoluzionando il settore

Scopri il ruolo chiave delle GPU nella strategia di gestione del rischio di Wells Fargo.

Quando sei pronto per un approfondimento, continua a esplorare per scoprire come altri leader nei servizi finanziari stanno sfruttando la potenza delle GPU. 

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