금융 기술(핀테크)의 기술 발전이 미치는 영향에 대해 알아볼 수 있는 주요 세션을 살펴보세요.

핀테크는 금융 서비스부터, 소매업, 교통 등에 이르는 산업 간의 회사, 소비자 및 돈의 상호 작용 방식을 변화시키는 전 세계적인 혁신을 주도하고 있습니다. AI를 통해 핀테크 거래는 추천 엔진으로 더 맞춤화되고, 셀프 서비스는 대화형 AI를 통해 개선되며, 거래는 딥 러닝 사기 감지 모델 덕분에 더 안전해집니다.

이전 GTC의 핀테크의 AI 및 금융 서비스 세션 하이라이트를 참조하세요. 미래에 대비하세요.

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FBSDE 모델은 양적 금융(가격 및 헤징)과 관련된 여러 문제를 설명하고, 사용자가 차입 이자와 대출 이자의 차이 같은 결함을 처리하도록 해줍니다. 

머신 러닝이 은행에서 신용도 평가에 사용하는 수학적 모델인 신용 위험 모델을 어떻게 변화시키고 있는지 알아보세요.

메타 학습 프레임워크를 사용한 자동 태그 지정 및 임시 재트레이닝을 통해 엔드 투 엔드 프레임워크를 제공하고, 메트릭, 모델, 최적화 기반 메타 학습 접근법을 사용하여 결과의 개요를 제공합니다.

기존의 접근법과 딥 러닝 접근법을 모두 사용하여 성공적인 사기 탐지 솔루션 이면의 데이터 사이언스를 자세히 살펴볼 것입니다.

기준화 인수 3,000(미압축 시 3TiB)의 TPC-DS 벤치마크 쿼리와 유사한 쿼리를 실행하는 RAPIDS Accelerator for Apache Spark의 현재 상태를 설명합니다.

이 세션에서는 스트리밍 데이터에서 결제 사기를 식별하기 위한 머신 러닝 기법을 다루고, MLops의 사례와 도구를 통해 실험 단계에서 프로덕션 단계로 쉽게 이동하는 방법을 보여줍니다.

보험 및 금융 서비스에서 통신 사업자를 지원하기 위해 자동 사기 탐지 기능을 제공하는 자동화된 설명 가능한 사기 탐지 시스템인 LexIQal에 대해 알아보세요.

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