Come il calcolo ad alte prestazioni può continuare a trasformare i servizi finanziari
Nell'attuale panorama aziendale in evoluzione, la capacità di condurre analisi e prendere decisioni rapidamente è critico per rimanere competitivi.
Queste funzionalità sono ancora più importanti per i settori altamente regolamentati, come i servizi finanziari, dove gli insight derivati possono essere utilizzati per contribuire a ridurre il rischio. Poiché le organizzazioni di servizi finanziari cercano di promuovere l'innovazione mantenendo i dati protetti, storicamente le abbiamo viste adottare l'high performance computing (HPC) per aiutare a condurre rapidamente l'analisi dei rischi, prendere decisioni più velocemente e soddisfare i loro requisiti normativi.
Ora più che mai, vediamo che gli istituti di servizi finanziari sfruttano sempre più l'HPC per maggiori funzionalità, anche per potenziare soluzioni di intelligenza artificiale (IA) e machine learning che possono essere utilizzate per aiutare le aziende a prendere decisioni più informate.
IBM® Cloud HPC è progettato per aiutare i clienti a eseguire calcoli complessi per fornire rapidamente insight e ottenere un vantaggio competitivo, mentre dà priorità alla sicurezza dei propri dati. Con la sicurezza e i controlli integrati nella nostra piattaforma, IBM Cloud HPC consente inoltre ai clienti di utilizzare l'HPC come servizio completamente gestito, aiutandoli ad affrontare i rischi di terze e quarte parti. Mentre i servizi finanziari continuano a trasformarsi, IBM rimane impegnata nella sua missione di contribuire a ridurre i rischi per il settore con resilienza, prestazioni, sicurezza, conformità e costo totale di proprietà in primo piano.
Nel mondo dei servizi finanziari, disporre di quanta più potenza di calcolo possibile è fondamentale per ottenere le massime prestazioni. Ci sono numerose situazioni che possono aumentare drasticamente la capacità computazionale che le società finanziarie devono fornire su base giornaliera, tra cui le pressioni competitive, la reportistica normativa, le richieste di sicurezza e le oscillazioni del mercato che richiedono loro di eseguire calcoli complessi per rivalutare rapidamente il rischio.
Ad esempio, le banche devono essere in grado di valutare il rischio su base continuativa e di riferire alle autorità di regolamentazione. In passato, abbiamo visto le banche affidarsi a lungo alle simulazioni Monte Carlo, calcoli che possono aiutare a prevedere la probabilità di una varietà di risultati rispetto a più variabili potenziali, per generare una visione completa del rischio.
Tuttavia, con l'aumento dei rischi, ci aspettiamo che le agenzie di regolamentazione dei mercati dei servizi finanziari richiedano sempre più un grado più elevato di certezza dei risultati dai modelli. Per ottenere la precisione desiderata, i modelli necessitano di più dati e di un numero significativamente maggiore di iterazioni e calcoli. È qui che riteniamo che l'HPC, in grado di fornire una potenza informatica intensiva su larga scala, possa essere particolarmente utile. Per supportare le richieste degli standard normativi odierni, l'HPC è progettato per aiutare i servizi finanziari a fornire i livelli di prestazioni richiesti da questi calcoli ad alta intensità di calcolo, sia che si trovino on-premise che nel cloud.
In quanto consumatori, riponiamo molta fiducia nelle banche e sappiamo che hanno accesso a una varietà di dati, che vanno dalle transazioni e dai punteggi di credito a cose come la nostra età. Sebbene disporre di tutti questi dati sia importante per contribuire a fornire i tipi di esperienze del cliente di alta qualità e senza attriti che ci aspettiamo nel mondo digital-first di oggi, le banche devono prima convertire questi dati in insight fruibili per creare valore reale.
Per analizzare questi dati in modo rapido ed efficiente, le banche possono rivolgersi a soluzioni di AI e machine learning basate sull'HPC. Sebbene l'HPC non sia una novità nei settori dei servizi finanziari (con una lunga storia nel consentire alle organizzazioni di eseguire calcoli), ora è il momento per le banche di trasformarsi e utilizzare l'HPC per una nuova era guidata dall'AI e dal machine learning. Utilizzando l'HPC per potenziare l'AI e il machine learning, gli istituti di servizi finanziari possono dare un senso ai dati per aiutarli a prendere decisioni aziendali chiave.
Ad esempio, le banche possono utilizzare l'AI alimentata da HPC per situazioni critiche come il rilevamento delle frodi o per azioni non urgenti come il servizio clienti. In questi scenari, gli algoritmi possono identificare attività insolite, potenzialmente fraudolente sulla carta di credito di un cliente o rilevare sentimenti specifici (come frustrazione o fastidio) in un'interazione con il servizio clienti supportata da assistenti virtuali. In entrambi gli scenari, l'algoritmo può aiutare a innescare un'azione, ad esempio segnalare l'attività sospetta della carta di credito al cliente tramite SMS o trasferire il cliente a un agente umano per ulteriore assistenza prima che le sue frustrazioni aumentino.
Mentre il settore dei servizi finanziari continua a trasformarsi, le banche possono utilizzare l'HPC per calcolare la loro posizione di rischio su base giornaliera nei confronti delle autorità di regolamentazione. Se gli istituti finanziari riescono a generare analisi del rischio sempre più accurate e ad adottare tecnologie di nuova generazione come l'AI e il machine learning (tutte basate sull'HPC), possono raggiungere i loro obiettivi di innovazione soddisfacendo anche i loro requisiti normativi.
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