금융의 미래를 만나보세요

대규모 데이터 세트. 지속적인 시가 변동. 신속한 분석. 정보 기술로 첨단 금융 서비스 산업의 어려운 과제를 해결할 수 있습니다. 기관은 NVIDIA의 AI, 딥 러닝, 머신 러닝 도구로 위험 관리, 데이터 기반 의사 결정, 보안을 강화할 수 있습니다.

강화되는 주요 금융 부문

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    컴퓨팅 위험

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    거래를 위한 가속 컴퓨팅

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    부정행위 감지

컴퓨팅 위험

정확한 예측은 비즈니스 성과를 위해 중요합니다. NVIDIA의 AI 플랫폼은 금융 전문가가 유망한 계획을 수립하기 위해 트렌드를 분석하고, 위험을 파악하며, 더욱 양질의 정보를 확보하도록 해주는 모델링 작업을 가속화합니다.

규정된 60분의 테스트 기간 동안 3,200회의 시뮬레이션을 수행했던 기존 기록에 반해 NVIDIA는 가속화된 Python을 사용하는 NVIDIA DGX-2 시스템으로 2,000만 회의 시뮬레이션을 실행함으로써 이전의 STAC-A3 벤치마킹 결과를 압도했습니다.

– NVIDIA는 헤지 펀드를 위한 주요 알고리즘의 속도를 6,000배 이상 높였습니다. - 출처: NVIDIA 블로그

거래를 위한 가속 컴퓨팅

빠른 처리는 성공적인 거래 수행과 수익 증가라는 결과로 이어집니다. GPU 기반 하드웨어 가속화는 지연 시간을 단축시켜 경쟁력 있는 운영을 가능하게 합니다.

거래를 위한 금융 모델링에는 상당한 양의 전문지식과 시간이 요구됩니다. NVIDIA 가속화 시스템의 속도는 다양한 모델을 위해 새로운 디자인을 선택할 수 있도록 해줍니다.

– GPU 가속화 컴퓨팅, 금융 거래의 새로운 시대의 핵심으로 부상하다 기술 개요

부정행위 감지

기술이 발달함에 따라 불법 카드 사용 및 자금 세탁과 같은 부정행위도 점점 복잡해지고 있습니다. 딥 러닝(DL)은 거래 부정행위의 가양성을 크게 줄여줍니다.

시간에 따른 미가공 거래(RNN) 및 거래 요약 벡터(RNN 및 CNN)와 같은 방대한 크기의 고객 데이터를 활용할 수 있으므로, 회사들은 거래 활동 패턴에서 부조리성을 식별하도록 오토인코더 및 모델과 같은 AI 신경망을 학습시킬 수 있습니다.

 

전체 AML의 97%가 위해하지 않은 것이며, 이는 상당한 운영 리소스 낭비를 초래합니다.

딥 러닝을 활용해 더 안전한 돈세탁 방지 솔루션 구축하기 웨비나

GPU가 어떻게 산업을 바꾸고 있는가:

Wells Fargo의 위험 관리 전략에서 GPU가 담당하고 있는 핵심적인 역할을 알아보십시오.

더 깊이 알아볼 준비가 되셨다면, 계속해서 금융 서비스 분야의 다른 선두 주자들이 어떻게 GPU의 성능을 활용하고 있는지 살펴보십시오.  

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