Узнайте о возможностях умных банков

ИИ может трансформировать работу банков. ИИ помогает извлекать ценную информацию из больших массивов данных, рассчитывать риски и автоматизировать рутинные задачи с беспрецедентной скоростью, что позволяет улучшить бизнес-процессы и качество предоставляемых услуг. Повышение производительности, расширение спектра услуг, снижение рисков, значительное улучшение качества обслуживания клиентов — вот основные причины внедрения ИИ банками.

ИИ в банковском секторе

Ключом к успешному внедрению ИИ является комплексная платформа — решение с полным стеком, включающее в себя как аппаратное, так и программное обеспечение. Внедрение общей централизованной инфраструктуры для ИИ сокращает жизненный цикл от разработки до развертывания и снижает совокупную стоимость владения за счет эффективного использования ресурсов систем хранения и вычисления. Компании, успешно внедрившие ИИ, получают конкурентное преимущество и привлекают лучших специалистов со всего мира. Новаторы в области ИИ стремятся работать в компаниях, которые предлагают необходимые инструменты, для того чтобы они могли полностью посвятить себя любимому делу.

Fraud Detection

Some of the biggest AI wins are those related to fighting transaction fraud for banks and credit card companies—a multi-billion-dollar problem. Detecting true fraud is critical, but traditional systems have historically generated many more false-positive than true-fraud signals. Now, advanced machine learning and deep learning techniques with solutions like NVIDIA Triton Inference Server are improving detection and, at the same time, drastically cutting false-positive rates.

AI is revolutionizing multi-trillion-dollar industries like financial services and powering growth around the world. From PayPal to American Express to Ping An, firms are leveraging AI to improve customer outcomes, reduce costs, and combat fraud.

Улучшение предоставляемых услуг

Разговорный ИИ позволяет проводить все виды финансовых операций: от платежей и перевода денежных средств до открытия новых счетов. Предлагая эти виды операции в режиме самообслуживания, банки могут освободить время своих сотрудников, чтобы они сосредоточились на проведении сделок с более высокой стоимостью.

В основе разговорного ИИ лежат модели глубокого обучения, требующие значительных вычислительных мощностей для тренировки чат-ботов общению на конкретном языке. После обучения боты должны уметь общаться с клиентами в реальном времени. Низкие задержки и вычислительная мощь, необходимая для тренировки моделей глубокого обучения, обеспечиваются GPU NVIDIA.

Персонализированные предложения

На крупнейших коммерческих платформах рекомендательные системы обеспечивают до 30% дохода — миллиарды долларов. Поэтому банки и страховые компании используют рекомендательные системы, чтобы управлять каждым действием покупателя: от посещения веб-страницы до выбора, какую задолженность выплачивать первой. Рекомендательные системы позволяют персонализировать общение с клиентами, сформировать лояльность и доверие потребителя, а также улучшить удовлетворенность работой банка за счет роста конверсии.

Фреймворк для рекомендательных систем NVIDIA Merlin на базе графического процессора обеспечивает быстрое конструирование признаков и производительность, чтобы ускорить реализацию сложных проектов и процесс переобучения моделей ИИ. Merlin также гарантирует низкие задержки, высокую пропускную способность и инференс для точной и быстрой персонализированной работы с клиентами.

Подпишитесь на новостную рассылку NVIDIA по решениям для финансовых услуг.