La banca basata su IA La chiave per un'implementazione IA di successo è una soluzione completa che include hardware e software, ovvero l'IA come piattaforma. L'implementazione di un'infrastruttura condivisa e centralizzata per l'IA consolida competenze, produttività e scalabilità, riduce il ciclo di vita dallo sviluppo alla distribuzione e abbatte il costo totale di proprietà grazie a un utilizzo efficiente delle risorse di calcolo e storage. Le imprese che hanno adottato con successo l'IA ottengono un ulteriore vantaggio: riescono ad attrarre i migliori talenti del mondo. I leader nell'innovazione basata su IA scelgono le compagnie dotate di questi strumenti su larga scala e che consentono di fare il lavoro più importante della loro vita. Leggi l'e-book: Costruire una banca basata su IA (PDF 14,3 MB) Guarda il webinar: piattaforma per la scienza dei dati basata su IA per i servizi finanziari (56:35 minuti) Leggi l'articolo: RBC crea un cloud privato basato su IA (luglio 2020)
Rilevamento frodi I principali successi delle implementazioni di IA sono quelli relativi alla lotta alle frodi nelle transazioni bancarie e aziendali con carte di credito, un problema che si abbatte su miliardi di dollari. Rilevare le frodi è fondamentale, ma i sistemi tradizionali hanno storicamente generato moltissimi falsi positivi. Oggi, le tecniche avanzate di machine learning e deep learning con soluzioni come NVIDIA Triton™ Inference Server stanno migliorando il rilevamento e, allo stesso tempo, riducendo drasticamente il tasso di falsi positivi. L'IA sta rivoluzionando settori in cui si muovono miliardi di dollari, come i servizi finanziari, sta favorendo la crescita in tutto il mondo. Da PayPal ad American Express a Ping An, le aziende stanno sfruttando l'IA per migliorare i risultati per i clienti, ridurre i costi e contrastare le frodi. Guarda il webinar: il deep learning migliora il processo decisionale in finanza (63:16 minuti)
Servizio clienti avanzato L'IA conversazionale permette ai consumatori di gestire tutti i tipi di transazioni finanziarie, da pagamenti di bollette e trasferimenti di denaro fino all'apertura di nuovi conti. Offrendo interazioni self-service, le banche possono liberare gli operatori del servizio clienti che potranno concentrarsi sulle interazioni e le transazioni di maggiore valore. Al cuore dell'IA conversazionale ci sono modelli di deep learning che richiedono una notevole potenza di calcolo per addestrare i chatbot a comunicare nel linguaggio specifico dei servizi finanziari. Una volta addestrati i modelli, i bot devono essere in grado di interagire nelle conversazioni con i clienti in tempo reale. Le prestazioni a bassa latenza e la potenza di calcolo necessaria per addestrare i modelli di deep learning sono favorite dalle GPU NVIDIA. Guarda la sessione: democratizzare l'IA conversazionale con Square Assistant (26:33 minuti)
Personalized Banking Offers Su alcune delle più grandi piattaforme commerciali, i consigli generano fino al 30% del fatturato, il che può tradursi in miliardi di dollari in vendite. Per questo, banche e compagnie di assicurazioni usano sistemi recommender per indirizzare le azioni dei clienti, dalla visita a una pagina web all'uso alla definizione delle priorità per i debiti da pagare. I sistemi recommender aumentano inoltre il tasso di conversione, offrendo messaggi personalizzati ai consumatori e migliorando la fedeltà e la soddisfazione dei clienti. NVIDIA Merlin™ è un framework di recommender completo basato su GPU, che offre la creazione rapida di funzionalità ed elevata produttività di training per sperimentare rapidamente i modelli di consigli con il deep learning. Merlin consente anche inferenza in produzione a bassa latenza ed elevata produttività per fornire interazioni personalizzate con velocità e precisione. Leggi il blog: motore recommender di NerdWallet (aprile 2020)