Перед вами будущее финансовой индустрии

Крупные наборы данных. Постоянные колебания рынка. Быстрый анализ. Интеллектуальные технологии позволяют решать сложнейшие задачи в современной индустрии финансовых услуг. Учреждения могут повысить эффективность риск-менеджмента, принятия решений, основанных на данных, и обеспечить безопасность, используя инструменты на базе ИИ, алгоритмов глубокого и машинного обучения NVIDIA.

Улучшение ключевых финансовых секторов

  • Рассчитываемый риск

    Рассчитываемый риск

  • Ускоренные вычисления для финансовых операций

    Ускоренные вычисления для финансовых операций

  • Обнаружение мошенничества

    Обнаружение мошенничества

Рассчитываемый риск

Точные прогнозы чрезвычайно важны для эффективной работы компаний. Платформа NVIDIA на базе ИИ ускоряет создание моделей, которые помогают финансовым экспертам определять тенденции и риски, а также предоставлять достоверную информацию для перспективного планирования.

NVIDIA превзошла предыдущий лучший результат 3200 операций в бенчмарке STAC-A3, смоделировав 20 миллионов операций за 60 минут на NVIDIA DGX-2 с ускоренными библиотеками Python.

– NVIDIA ускоряет ключевой алгоритм для хедж-фондов более чем в 6000 раз, блог NVIDIA

Ускоренные вычисления для финансовых операций

Ускорение обработки позволяет компаниям заключать успешные сделки и повышать доход. Ускорение на GPU снижает задержки, что позволяет сохранять релевантность операций.

Финансовое моделирование требует значительного профессионального опыта и времени. Ускоренные системы NVIDIA позволяют создавать новые проектные решения для различных моделей.

– Техническая статья «Вычисления с ускорением на GPU открывают новую эру в сфере финансовых операций»

Обнаружение мошенничества

Сложность мошеннических операций, таких как хищение платежей и отмывание денег, увеличивается пропорционально технологическому прогрессу. Глубокое обучение (DL) значительно снижает количество ложных сигналов о мошенничестве при платежных операциях.

Благодаря большим объемам данных о клиентах, таким как количество необработанных транзакций за период времени (RNN) и вектор транзакций (RNN и CNN), компании могут обучать нейронные сети на базе ИИ (автоэнкодеры и модели) находить отклонения от паттернов обычных операций.

97% случаев отмывания денег являются ложными, работа с которыми отнимает значительные ресурсы.

Вебинар «Использование глубокого обучения для построения безопасных решений в борьбе с отмыванием денег»

Какие перемены несет использование графические процессоров в отрасли

Узнайте о роли GPU в стратегии риск-менеджмента Wells Fargo.

Вы можете также узнать, как другие ведущие финансовые компании используют возможности графических процессоров.

Подпишитесь и получайте новости из сферы финансовых услуг от NVIDIA.