金融サービスのスマート化とセキュリティ強化

金融サービスを AI で加速 / I AM AI

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金融サービスを AI で加速

膨大なデータセット。たえまなく変動する市場。リモートの労働力。インテリジェントなテクノロジは、現代の金融サービス業界の重要な課題に対処することができます。ディープラーニング、機械学習、自然言語処理 (NLP) など、NVIDIA の AI により、金融機関はリスク管理を強化し、データに基づいた意志決定やセキュリティを改善し、顧客体験を向上させることができます。

2022 年の金融サービスにおける AI

世界中の 500 人以上の金融サービスの専門家を対象に調査したデータを分析しましょう。2022 年の金融サービスにおける AI の状況を定義するトレンド、課題、機会をご覧ください。

トレンドを見る

不正防止のための自然言語処理

この新しい E-book では、American Express、BNY Mellon、PayPal など、金融サービス業界のリーダーが不正防止に NLP を使用してコストを削減しています。その仕組みをご覧ください。

E-book を入手する

利用事例

業界における AI 活用の取り組みをご覧ください

The Developer Conference
for the Era of AI and the
Metaverse

Join us this September for a GTC that will inspire your next big idea. This is a don't miss opportunity from experts and leaders in their fields on how AI is transforming industries and profoundly impacting the world. It all happens online SeptemberSep 19-22.

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成功事例

実世界での影響を見る

AI を利用してプロセスの最適化、リスクの軽減、コストの削減
を実現している金融機関や企業から学ぶ

不正を防ぎ、サイバー犯罪を阻止する (American Express)

American Express は強化されたリアルタイム不正検出システムを実装して、精度を高め、顧客と業者をより保護します。

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対話型インテリジェンスが収益性などを向上させる (Talkmap)

Talkmap は AI を活用した機械学習と会話理解を用いて、顧客や見込み客との会話から得られるインサイトにアクセスするための時間とコストがかかる手作業を自動化する、革新的な対話型インテリジェンス/自動化プラットフォームです。

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複雑なビジネス課題を簡素化する Progressive AI を導入 (Applica)

Applica は文書の精査と理解に必要な人間の労力を最大 90% 削減します。同社のテクノロジが情報を分類や解釈するため、組織はより迅速かつ正確な意思決定を行い、従業員をより価値のある仕事に従事させることができます。

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効率的な AI を活用したエージェントで顧客を満足させる (Voca.ai)

Voca の AI テクノロジは、インバウンド コールとアウトバウンド コールの両方で潜在的な顧客に瞬時に対応する能力を高めます。AI を活用した Voca Agents は、コストを増やすことなく、電話問い合わせのピークに容易に対応することができます。

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真のリスクに基づく簡単な資金を貸し付けを可能にする (Upstart)

Upstart の融資プラットフォームは、銀行パートナーの融資のリスクとコストを減らしながら、手頃な資金貸付の利用を改善するように設計されています。

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本番環境では、意思決定がミリ秒単位で下されるためスピードが極めて重要です。よって、ベストなソリューションは NVIDIA GPU を使用することです。

— American Express、機械学習担当バイス プレジデント、Dmitriy Efimov 氏

NVIDIA GPU を活用した画像分析と AI を利用することで、損害を特定し、シンプルでクリーンな事案のクレーム処理を自動化し、コストを見積もり、不正請求を特定できます。

— Ping An 氏 (中国最大の P&C 保険会社)

対話型 AI を採用する企業が増えるにつれ、共感は顧客体験、ひいては収益性、顧客維持、ブランド公平性などの成長要因においてより大きな役割を果たすようになります。

— グローバル インフルエンサー兼ポッドキャスト ホスト、 Helen Yu 氏

NVIDIA の GPU アクセラレーテッド コンピューティング は、AI 処理を利用することで、企業間の決済、請求、取引における連携を加速し、同時に安全でシームレスなユーザー体験を提供します。

— グローバル フィンテック インフルエンサー、Efi Pylarinou 氏

イベントと最新情報

The Developer Conference for the Era of AI and the Metaverse

Conference & Training September 19 - 22 | Keynote September 20

Discover how financial institutions are using AI to enhance customer experiences, including personalizing interactions with recommendation engines, improving self-service with conversational AI, and making transactions more secure with fraud-detection models.

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    The Journey to Redefine Banking
    • Bernd Leukert, Management Board Member for Technology, Data and Innovation, Deutsche Bank

    The world of finance is undergoing seismic change, with every process and touchpoint being transformed by technology. Banks face fundamental choices that will determine the role they play in the future. Deutsche Bank is overhauling its approach through focused bets on technologies such as cloud, AI, and machine learning, laying the foundation to seamlessly integrate its offerings into customer journeys. Hear from Bernd Leukert, Deutsche Bank’s management board member for technology, data and innovation, on how the bank is making moves to increase the value and convenience for customers by applying data-driven insights and transitioning the financial services ecosystem into virtual environments.

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    How U.S. Bank is Driving Rapid Advancements Across Business Units
    • Srini Nallasivan, Executive Vice President, Chief Analytics Officer and Head of Artificial Intelligence, U.S. Bank
    • Soumitri Kolavennu, Artificial Intelligence Leader, Enterprise Analytics and AI, U.S. Bank

    The enterprise analytics group at U.S. Bank embarked on a journey to create a center of excellence (COE) for application of artificial intelligence to the bank’s problems across various business units. The artificial intelligence developments, specifically in natural language processing (NLP), computer vision, and graph analysis, are experiencing tremendous and rapid advancements in the technology and application areas they impact. To keep up with these advancements, U.S. Bank’s strategy office created the COE, embracing an open innovation model where homegrown solutions for the bank’s problems are juxtaposed and contrasted with commercial offerings. In this presentation, we’ll walk through the development of the center and highlight a specific use case—information extraction from collateralized loan obligations (CLOs)—that showcases the need for internal development, the sensitive nature of the data, ensemble development, and scaling up with GPUs.

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    The Application of AI in Quantification: AI Interpretable Technology
    • Bryan Dai, Head of AI Lab, UBIQuant Investment

    The quantitative model is the core of quantitative investment and the key carrier to realize the investment concept. With the continuous development of technology, AI models are becoming more and more widely used in the field of quantitative investment. With its powerful learning, cognition, and reasoning ability, an AI model can develop trading models for different markets and asset types more quickly and has faster self-iteration ability for rapidly changing markets. Through visualization, data mining, logical reasoning, knowledge graphs, and other technologies, the model construction and reasoning process is made transparent, and a certain understandability of the AI model can be presented to satisfy the attribution of returns and the control of investment risks in the process of quantitative investment.

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    A Transformer-Powered, Auto-Attributive Recommendation Architecture for Online Advertising
    • Snehita Varma, Principal Data Scientist, Capital One
    • Kal Mishra, Senior Manager of Data Science, Capital One
    • Jesse Zymet, Principal Data Scientist, Capital One

    Practitioners of automated, personalized online advertising are often challenged with the attribution problem—an inability to accurately credit a visitor’s conversion to appropriate experiences along their journey. The problem is commonly discussed in the context of ad performance reporting, but misattribution can limit the predictive performance of the ad recommendation engine itself. We present a state-of-the-art personalized recommendation architecture for Capital One advertising, powered by the ALBERT Transformer algorithm commonly employed in NLP tasks (Vaswani et al. 2017, Lan et al. 2019). We recruited the NVIDIA Merlin Transformers4Rec package (de Souza Pereira Moreira et al. 2021) to demonstrate that, for repeat visitors coming to the Capital One homepage, the Transformer outperforms an ensemble-based alternative model currently in production by a wide margin.

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Money 20/20—The Future of Money, Now

Money 20/20 will take place October 23–26. Join us to hear from leaders in the industry and experience AI demos in the product innovation area.

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テクノロジ

ソリューション - データ センターからエッジ、クラウドまで

金融機関向けの AI および HPC ハードウェア、ソフトウェア、ネットワーキング ソリューションについてご紹介します。

NVIDIA のテクノロジ バンクによる保護

詐欺から組織と顧客を守る

NVIDIA のテクノロジを活用することで、銀行は巧妙化した取引詐欺や ID 詐欺に対抗することができます。詐欺検出の精度が向上し、誤検出が減少し、口座やエンティティ全体で未知のパターンが特定され、AML や KYC の規制への準拠が改善されます。顧客と組織の金融の健全性を守るための最善の方法をご覧ください。

High Performance Computing Solutions

Gain the Competitive Edge with High-Performance Computing

Banks that leverage NVIDIA in their HPC environments are able to run more simulations that incorporate a greater variety and volume of data, yielding the insights needed to successfully manage the business’s risk profile, address regulatory and compliance requirements, and employ resources more efficiently.

NVIDIA AI ソリューション

最先端の顧客体験を提供する

デジタルを優先したチャネルにおける AI の成功は、AI アプリケーション、仮想アシスタント、コール センターのチャットボットへの投資を促進しています。NVIDIA AI ソリューションは、通話後の時間を最大 80% 短縮し、通話中の感情やその変化を測定し、コール センター エージェントに次の最適な手順を薦めたりするのに役立ちます。コストを削減しながら、エージェントと顧客の成果と体験を改善します。

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金融サービス向け NVIDIA パートナー

NVIDIA の金融産業向けソリューションは、製品だけにとどまりません。NVIDIA のパートナー企業は、お客様の組織が変革的な AI 戦略、製品、サービスを構築し、実行できるようにあらゆるレベルで支援します。

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規模を問わない、前例のない高速化

今日の急速に進む市場では、モデル仮説を速く正確にテストし、シミュレーションする能力が金融機関の収益機会を生み出します。NVIDIA A100 Tensor コア GPU は、AI、データ分析、および HPC の規模を問わず高速化を実現することで、金融業界で最も困難なコンピューティングの課題に挑むことができます。

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規模を問わない、前例のない高速化
AI が実現する、データ センターのためのパワフルなコンピューティング

データ センターのためのパワフルなコンピューティング

金融サービスのお客様は、分析、トレーニング、推論ワークロードがサイロ化した速度の遅いアーキテクチャを含む従来の手法を改善する AI インフラストラクチャを必要としています。このアプローチでは、複雑性が増し、コストを押し上げ、規模拡大のスピードが抑制されており、最新の AI の準備が整っていませんでした。

エッジからデータ センターまで、Tensor コア GPU は主要なコンピューター システムとサーバー メーカーで使われており、AI トレーニングを高速化します。NVIDIA DGX™ A100 と NVIDIA DGX™ システムには AI を素早くデプロイするための DGX ソフトウェア スタックが搭載されています。

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あらゆるプラットフォームで利用可能—データ センターからクラウドまで

NVIDIA GPU は世界中の主要なクラウド プラットフォームで利用可能です。また、NVIDIA のソフトウェア ライブラリおよび ソフトウェア開発キット (SDK) は、お客様がクラウド、自社サーバー、またはエッジで AI を展開可能な拡張性のあるソリューションを生み出します。これらの SDK には、推論向けの NVIDIA® TensorRT™、ディープ ニューラル ネットワーク (DNN) のチューニング向けの TAO Toolkit、GPU 対応ソフトウェア コンテナー向けの NGC カタログなどが含まれています。RAPIDS により、金融機関はエンドツーエンドのデータ サイエンスと分析パイプラインを GPU 上で実行し、予測精度を向上させることができます。また、データ サイエンスを GPU で高速化することで、組織はシミュレーションを徹底的に実行してモデルの堅牢性をテストし、新しい財務機会を創出できます。

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あらゆるプラットフォームで利用可能—データ センターからクラウドまで

NVIDIA AI のコンサルティング パートナー ネットワーク

サービス提供パートナーは、ディープラーニング (DL)、機械学習 (ML)、および人工知能 (AI) によってもたらされる変革的なビジネスのメリットにおいて特別な専門知識を持っています。パートナーが提供するコンサルティング サービスや、対話型 AI、計算リスク、不正検知など、金融業界において必須のユース ケースに特化した重要なソリューションについて学習します。

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