AI 기반 은행 성공적인 AI 구현의 핵심은 하드웨어와 소프트웨어(AI)를 플랫폼으로 모두 포함하는 풀 스택 솔루션에 있습니다. AI를 위한 공유되는 중앙 집중식 인프라의 구현은 전문 지식, 생산성 및 규모를 통합하고, 개발에서 배포까지의 수명 주기를 단축하며, 컴퓨팅 및 스토리지 리소스를 효율적으로 활용하여 총 소유 비용을 절감합니다. 운영의 일환으로 AI를 성공적으로 수용하는 엔터프라이즈는 차별화할 수 있는 추가적인 혜택을 받게 됩니다. 전 세계 최고의 인재들을 끌어들이는 유형의 조직이 되는 것입니다. AI 혁신을 이끄는 사람들이 이러한 도구와 규모를 제공하는 회사에 찾아오고 인생에서 가장 중요한 일을 할 수 있습니다. 전자책 보기: AI 기반 은행 구축(PDF 14.3MB) 웨비나 보기: AI 지원 데이터 사이언스 금융 플랫폼(56분 35초) 기사 읽기: AI 기반 프라이빗 클라우드를 구축한 RBC(2020년 7월)
사기 감지 AI의 가장 큰 장점 중 하나는 은행 및 신용 카드 회사에서 거래 사기를 막는 것과 관련된 문제로, 수십억 달러가 드는 문제입니다. 실제 사기를 탐지하는 것은 매우 중요하지만, 기존의 시스템은 실제 사기 신호보다 거짓 양성 반응을 보인 경우가 더 많았습니다. 이제 NVIDIA Triton™ 추론 서버와 같은 솔루션이 있는 고급 기계 학습 및 딥 러닝 기술에서는 탐지 기능을 개선하는 동시에 거짓 양성의 비율을 대폭 절감해주고 있습니다. AI는 금융 서비스와 같은 수조 달러 규모의 산업에 혁명을 일으키고 있으며 전 세계적으로 성장의 동력이 되어주고 있습니다. PayPal, American Express에서 Ping An에 이르기까지, 기업에서는 AI를 활용하여 고객 성과를 개선하고 비용을 절감하며 사기에 대처하고 있습니다. E-Book 읽기: 부정 행위 탐지를 위한 자연어 처리 (NLP) 웨비나 시청하기: 금융에서 더 나은 의사 결정을 지원하는 딥 러닝(63분 16초)
향상된 고객 서비스 대화형 AI는 소비자가 청구서 지불 및 송금에서 새 계좌 개설에 이르기까지 모든 유형의 금융 거래를 관리할 수 있도록 지원합니다. 은행은 이러한 셀프 서비스 상호 작용을 제공함으로써 고객 서비스 상담원이 고부가가치 상호 작용 및 거래에 집중할 수 있습니다. 대화형 AI의 핵심은 금융 서비스의 도메인별 언어로 통신할 챗봇을 트레이닝하기 위해 상당한 컴퓨팅 성능을 필요로 하는 딥 러닝 모델입니다. 이러한 모델을 훈련시키면 봇은 고객과 실시간으로 실제와 같은 대화를 할 수 있어야 합니다. 낮은 대기 시간 성능, 그리고 딥 러닝 모델을 트레이닝하는 데 필요한 컴퓨팅 성능은 NVIDIA GPU를 통해 가능합니다. 세션 시청하기: Square Assistant로 대화형 AI 대중화하기(26분 33초)
맞춤형 뱅킹 오퍼 최대 규모의 상용 플랫폼 중 일부에서는 추천 시스템이 수익의 30%를 차지하는데 이는 수십억 달러의 매출에 해당합니다. 그렇기 때문에 은행과 보험 회사에서는 웹페이지 방문부터 먼저 갚을 부채의 우선 순위 지정에 이르기까지 고객이 취하는 모든 조치를 주도하기 위해 추천 시스템을 사용하고 있습니다. 또한 추천 시스템에서는 소비자에게 개인화된 메시지를 제공하여 전환율을 높여 고객 충성도와 은행에 대한 만족도를 향상해 줍니다. 엔드 투 엔드 GPU 기반 추천 시스템 프레임워크인 NVIDIA Merlin™은 빠른 피처 엔지니어링과 높은 트레이닝 처리량을 제공하여 DL 추천 시스템 모델의 빠른 실험 및 생산 재트레이닝을 가능하게 합니다. Merlin은 또한 낮은 대기 시간, 높은 처리량, 프로덕션 추론을 가능하게 만들어 개인화된 고객 상호 작용을 빠르고 정확하게 제공할 수 있습니다. 블로그 읽기: NerdWallet의 추천 엔진(2020년 4월)