Wie High Performance Computing Finanzdienstleistungen weiter verändern kann
In der heutigen, sich wandelnden Geschäftswelt ist die Fähigkeit, schnell Analysen durchzuführen und Entscheidungen zu treffen, kritisch, um wettbewerbsfähig zu bleiben.
Diese Funktionen sind umso wichtiger für stark regulierte Branchen wie den Finanzdienstleistungssektor, wo die gewonnenen Erkenntnisse dazu beitragen können, Risiken zu reduzieren. Da Finanzdienstleistungsunternehmen bestrebt sind, Innovationen voranzutreiben und gleichzeitig die Datensicherheit zu gewährleisten, haben sie in der Vergangenheit High Performance Computing (HPC) eingesetzt, um schnelle Risikoanalysen durchzuführen, schneller Entscheidungen zu treffen und gesetzliche Anforderungen zu erfüllen.
Finanzdienstleistungsinstitute nutzen HPC zunehmend für mehr Fähigkeiten als je zuvor, z. B. um künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen zu unterstützen, das Unternehmen dabei helfen kann, fundiertere Entscheidungen zu treffen.
IBM Cloud HPC wurde entwickelt, um Kunden dabei zu helfen, komplexe Berechnungen durchzuführen, um schnell Erkenntnisse zu gewinnen und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen, während gleichzeitig die Sicherheit ihrer Daten an erster Stelle steht. Dank der in unsere Plattform integrierten Sicherheits- und Kontrollfunktionen ermöglicht IBM Cloud HPC unseren Kunden auch, HPC als vollständig verwalteten Service zu nutzen und gleichzeitig Risiken von Dritten und Vierten zu bewältigen. Im Zuge der weiteren Transformation der Finanzdienstleistungen bleibt IBM seiner Mission treu, die Risiken für die Branche zu verringern, wobei Resilienz, Leistung, Sicherheit, Compliance und Gesamtbetriebskosten im Vordergrund stehen.
In der Welt der Finanzdienstleistungen ist eine möglichst hohe Rechenleistung der Schlüssel zu Leistung. Es gibt zahlreiche Situationen, die die Rechenkapazitäten, die Finanzunternehmen täglich bereitstellen müssen, drastisch erhöhen können. Dazu gehören Wettbewerbsdruck, aufsichtsrechtliche Berichterstattung, Sicherheitsanforderungen und Marktschwankungen, die es erforderlich machen, dass sie komplexe Berechnungen durchführen, um Risiken schnell neu zu bewerten.
Zum Beispiel müssen Banken in der Lage sein, Risiken kontinuierlich zu bewerten und den Aufsichtsbehörden Bericht zu erstatten. In der Vergangenheit haben wir gesehen, dass sich Banken seit langem auf Monte-Carlo-Simulationen verlassen – Berechnungen, die helfen können, die Wahrscheinlichkeit einer Vielzahl von Ergebnissen anhand mehrerer potenzieller Variablen vorherzusagen –, um einen umfassenden Überblick über das Risiko zu erhalten.
Wir gehen jedoch davon aus, dass die Aufsichtsbehörden auf allen Finanzdienstleistungsmärkten angesichts der wachsenden Risiken zunehmend ein höheres Maß an Ergebnissicherheit von den Modellen verlangen werden. Um die gewünschte Genauigkeit zu erreichen, benötigen Modelle mehr Daten und deutlich mehr Iterationen und Berechnungen. Hier glauben wir, dass HPC – das intensive Computerleistung in großem Maßstab liefern kann – besonders nützlich sein kann. Um die Anforderungen der heutigen regulatorischen Standards zu unterstützen, wurde HPC entwickelt, um Finanzdienstleistern dabei zu helfen, die Leistung zu liefern, die für diese rechenintensiven Berechnungen erforderlich ist, unabhängig davon, ob sie sich lokal oder in der Cloud befinden.
Als Verbraucher setzen wir großes Vertrauen in Banken und wissen, dass sie Zugriff auf eine Vielzahl von Daten haben – von Transaktionen und Kreditwürdigkeitswerten bis hin zu Dingen wie unserem Alter. All diese Daten sind zwar wichtig, um die qualitativ hochwertigen und reibungslosen Customer Experiences zu schaffen, die wir in der heutigen Digital-First Welt erwarten, aber die Banken müssen diese Daten zunächst in umsetzbare Erkenntnisse umwandeln, um einen echten Mehrwert zu schaffen.
Um diese Daten schnell und effizient zu analysieren, können Banken auf HPC-gestützte KI- und maschinelle Lernlösungen zurückgreifen. Obwohl HPC für die Finanzdienstleistungsbranche nicht neu ist (mit seiner langen Geschichte, in der Unternehmen Berechnungen durchführen können), ist es jetzt an der Zeit für Banken, HPC zu transformieren und für eine neue Ära zu nutzen, die von KI und maschinellem Lernen geprägt ist. Durch den Einsatz von HPC zur Unterstützung von KI und maschinellem Lernen können Finanzdienstleister Daten sinnvoll nutzen, um wichtige Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Zum Beispiel können Banken HPC-gestützte KI für entscheidende Situationen wie die Betrugserkennung oder für nicht dringende Maßnahmen wie den Kundenservice nutzen. In diesen Szenarien können Algorithmen ungewöhnliche, potenziell betrügerische Aktivitäten auf der Kreditkarte eines Kunden erkennen oder bestimmte Stimmungen (wie Frustration oder Verärgerung) in einer von virtuellen Assistenten unterstützten Kundenserviceinteraktion erkennen. In beiden Szenarien kann der Algorithmus dabei helfen, eine Aktion auszulösen, z. B. den Kunden per SMS auf die verdächtige Kreditkartenaktivität aufmerksam zu machen oder den Kunden an einen Live-Agent weiterzuleiten, um weitere Hilfe zu erhalten, bevor seine Frustration eskaliert.
Da sich der Finanzdienstleistungssektor weiterhin wandelt, können Banken HPC nutzen, um ihre Risikoposition täglich gegenüber ihren Aufsichtsbehörden zu berechnen. Wenn Finanzinstitute in der Lage sind, immer genauere Risikoanalysen zu erstellen und Technologien der nächsten Generation wie KI und maschinelles Lernen (alle auf HPC basierend) zu nutzen, können sie ihre Innovationsziele vorantreiben und gleichzeitig ihre regulatorischen Anforderungen erfüllen.
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