高性能コンピューティングが金融サービスを変革し続ける方法

金融サービスの世界では、可能な限り多くのコンピューティング能力を持つことが、最高の性能を実現するための鍵となります。競争上の圧力、規制報告、セキュリティー要求、リスクを迅速に再評価するために複雑な計算を実行する必要がある市場の変動など、金融企業が日常的に提供しなければならない計算能力を大幅に増加させる状況は数多くあります。

たとえば、銀行は継続的にリスクを評価し、規制当局に報告する必要があります。これまで、銀行は、リスクの包括的な見解を生み出すために、モンテカルロシミュレーション（複数の潜在的な変数に対するさまざまな結果の確率を予測するのに役立つ計算）に長年依存してきました。

しかし、リスクが増大するにつれて、金融サービス市場の規制当局は、モデルに対してより高い確実性の結果を求めるようになると予想されています。望ましい精度を達成するには、モデルにはより多くのデータと、大幅に多くの反復と計算が必要です。ここで、集中的なコンピューター能力を大規模に実現できるHPCが特に役立ちます。HPCは、今日の規制基準の要求に対応するため、金融サービスがオンプレミスかクラウドかにかかわらず、金融サービスが膨大な計算に必要なパフォーマンス・レベルを実現できるように設計されています。

私たちは消費者として大きな信頼を寄せており、銀行が取引や信用スコアから私たちの年齢に至るまで、さまざまなデータにアクセスできることを知っています。今日のデジタル・ファーストの世界で期待される高品質で摩擦のない顧客体験を提供するには、これらすべてのデータを保有することが重要ですが、銀行はまずこのデータを実行可能な洞察に変換し、真の価値を生み出す必要があります。

このデータを迅速かつ効率的に分析するために、銀行はHPCを搭載したAIおよび機械学習ソリューションに目を向けることができます。HPCは金融サービス業界にとって新しいものではありませんが（組織が計算を実行できるようにしてきた長い歴史があります）、今こそAIと機械学習が推進する新時代に向けて、銀行がHPCを変革し、活用する時期に来ています。HPCを使用してAIと機械学習を強化することで、金融サービス機関はデータを理解し、重要なビジネス上の意思決定に役立てることができます。

例えば、銀行は、不正アクセス検知などのクリティカルな状況や、カスタマー・サービスなどの緊急性の低い作業にHPC搭載AIを活用できます。このようなシナリオでは、アルゴリズムは顧客のクレジット・カードに対する異常な不正の可能性がある異常なアクティビティを特定したり、バーチャル・アシスタントを活用したカスタマー・サービスのやり取りにおける特定の感情（不満やイライラなど）を検知したりすることができます。どちらのシナリオでも、このアルゴリズムは、不審なクレジットカードの利用についてテキストで顧客にフラグを立てたり、顧客のフラストレーションがエスカレートする前に顧客をライブ・エージェントに転送してさらなる支援を求めたりするなどのアクションをトリガーするのに役立ちます。

金融サービス業界が変革を続ける中、銀行はHPCを活用して、規制当局に対して日々のリスク・ポジションを計算することができます。金融機関がますます精度の高いリスク分析を作成し、AIや機械学習（すべてHPCを利用）などの次世代テクノロジーを採用できるようになれば、規制要件にも取り組みながら、イノベーション目標を推進できます。

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