Como a computação de alto desempenho pode continuar a transformar os serviços financeiros
No cenário de negócios em evolução de hoje, a capacidade de realizar análises e tomar decisões rapidamente é crítico para permanecer competitivo.
Esses recursos são ainda mais importantes para setores altamente regulamentados, como o de serviços financeiros, onde os insights derivados podem ser usados para ajudar a reduzir os riscos. À medida que as organizações de serviços financeiros procuram impulsionar a inovação e, ao mesmo tempo, manter os dados seguros, historicamente as vimos adotar a computação de alto desempenho (HPC) para ajudar a conduzir análises de risco, tomar decisões mais rapidamente e atender aos requisitos regulatórios.
Agora, mais do que nunca, estamos vendo instituições de serviços financeiros aproveitarem cada vez mais a HPC para obter mais recursos, inclusive para impulsionar soluções de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina, que podem ser usadas para ajudar as empresas a tomar decisões mais informadas.
O IBM® Cloud HPC foi projetado para ajudar os clientes a realizar cálculos complexos para fornecer insights rapidamente e obter uma vantagem competitiva, ao mesmo tempo em que prioriza a segurança de seus dados. Com segurança e controles integrados à nossa plataforma, o IBM Cloud HPC também permite que os clientes consumam a HPC como um serviço totalmente gerenciado, ajudando-os a lidar com riscos de terceiros e quartos de terceiros. Enquanto os serviços financeiros continuam se transformando, a IBM continua comprometida com sua missão de ajudar a reduzir os riscos do setor com resiliência, desempenho, segurança, conformidade e custo total de propriedade em primeiro lugar.
No mundo dos serviços financeiros, ter o máximo de poder computacional possível é fundamental para o desempenho. Existem inúmeras situações que podem aumentar drasticamente a capacidade computacional que as empresas financeiras devem fornecer diariamente, incluindo pressões competitivas, relatórios regulatórios, demandas de segurança e oscilações de mercado que exigem que elas realizem cálculos complexos para reavaliar o risco rapidamente.
Por exemplo, os bancos devem ser capazes de avaliar o risco continuamente e reportar aos órgãos reguladores. No passado, vimos bancos confiarem em simulações de Monte Carlo (cálculos que podem ajudar a prever a probabilidade de uma variedade de resultados em relação a múltiplas variáveis potenciais) para gerar uma visão abrangente do risco.
No entanto, à medida que os riscos crescem, esperamos que as agências reguladoras dos mercados de serviços financeiros exijam cada vez mais um grau mais elevado de certeza de resultado dos modelos. Para alcançar a precisão desejada, os modelos precisam de mais dados e muito mais iterações e cálculos. É aqui que acreditamos que a HPC, que pode fornecer poder computacional intensivo em escala, pode ser especialmente útil. Para atender às demandas dos padrões regulatórios atuais, a HPC foi projetada para ajudar os serviços financeiros a fornecer os níveis de desempenho que esses cálculos intensivos em computação exigem, seja no local ou na nuvem.
Como consumidores, depositamos muita confiança nos bancos e sabemos que eles têm acesso a uma variedade de dados, que vão desde transações e pontuações de crédito até coisas como a nossa idade. Embora ter todos esses dados seja importante para ajudar a oferecer os tipos de experiências do cliente de alta qualidade e sem atritos que esperamos no mundo de prioridade digital de hoje, os bancos devem primeiro converter esses dados em insights praticáveis para criar valor verdadeiro.
Para analisar esses dados de forma rápida e eficiente, os bancos podem recorrer a soluções de IA e aprendizado de máquina alimentadas por HPC. Embora a HPC não seja uma novidade para o setor de serviços financeiros (com sua longa história em permitir que as organizações realizem cálculos), agora é a hora de os bancos transformarem e aproveitarem a HPC para uma nova era impulsionada pela IA e pelo aprendizado de máquina. Ao usar a HPC para alimentar a IA e o aprendizado de máquina, as instituições de serviços financeiros podem entender os dados para ajudá-las a tomar decisões de negócios importantes.
Por exemplo, os bancos podem aproveitar a IA baseada em HPC para situações crítico, como detecção de fraude, ou para ações não urgentes, como atendimento ao cliente. Nesses cenários, os algoritmos podem detectar atividades incomuns e potencialmente fraudulentas no cartão de crédito de um cliente ou detectar sentimentos específicos (como frustração ou aborrecimento) em uma interação de atendimento ao cliente impulsionada por assistentes virtuais. Em ambos os cenários, o algoritmo pode ajudar a desencadear uma ação, como sinalizar a atividade suspeita do cartão de crédito para o cliente via texto ou transferir o cliente para um agente em tempo real para obter mais ajuda antes que suas frustrações aumentem.
Conforme o setor de serviços financeiros continua se transformando, os bancos podem aproveitar a HPC para ajudar a calcular diariamente sua posição de risco para os reguladores. Se as instituições financeiras puderem gerar análises de risco cada vez mais precisas e adotar tecnologias de última geração, como IA e aprendizado de máquina (todas impulsionadas por HPC), elas poderão impulsionar suas metas de inovação, enquanto também lidam com suas exigências regulatórias.
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