Cómo la computación de alto rendimiento puede continuar transformando los servicios financieros
En el cambiante escenario empresarial actual, la capacidad de realizar análisis y tomar decisiones rápidamente es crítico para seguir siendo competitivos.
Estas capacidades son aún más importantes para industrias altamente reguladas, como los servicios financieros, donde los insights derivados pueden utilizarse para ayudar a reducir el riesgo. A medida que las organizaciones de servicios financieros buscan impulsar la innovación mientras mantienen los datos seguros, históricamente las hemos visto adoptar la computación de alto rendimiento (HPC) para ayudar a realizar rápidamente análisis de riesgos, tomar decisiones más rápido y cumplir con sus requisitos normativos.
Ahora más que nunca, estamos viendo que las instituciones de servicios financieros aprovechan cada vez más la HPC para obtener más capacidades, incluso para impulsar soluciones de inteligencia artificial (IA) y machine learning que se pueden utilizar para ayudar a las empresas a tomar decisiones más informadas.
IBM® Cloud HPC está diseñado para ayudar a los clientes a realizar cálculos complejos para proporcionar insights rápidamente y obtener una ventaja competitiva, sin dejar de priorizar la seguridad de sus datos. Con seguridad y controles integrados en nuestra plataforma, IBM Cloud HPC también permite a los clientes consumir HPC como un servicio totalmente gestionado, al tiempo que les ayuda a abordar los riesgos de tercera y cuarta parte. A medida que los servicios financieros continúan transformándose, IBM sigue comprometida con su misión de ayudar a reducir el riesgo para la industria con resiliencia, rendimiento, seguridad, cumplimiento y costo total de propiedad a la vanguardia.
En el mundo de los servicios financieros, tener la mayor potencia de cálculo posible es clave para el máximo rendimiento. Existen numerosas situaciones que pueden aumentar significativamente la capacidad computacional que las empresas financieras deben proporcionar a diario, incluidas las presiones competitivas, los informes regulatorios, las demandas de seguridad y las oscilaciones del mercado que requieren que realicen cálculos complejos para reevaluar el riesgo rápidamente.
Por ejemplo, los bancos deben poder evaluar el riesgo de forma continua e informar a los entes reguladores. En el pasado, hemos visto a los bancos confiar durante mucho tiempo en las simulaciones de Monte Carlo, cálculos que pueden ayudar a predecir la probabilidad de una variedad de resultados frente a múltiples variables potenciales, para generar una visión integral del riesgo.
Sin embargo, a medida que aumentan los riesgos, esperamos que los organismos reguladores de los mercados de servicios financieros exijan cada vez más un mayor grado de certeza de los resultados de los modelos. Para lograr la precisión deseada, los modelos necesitan más datos y muchas más iteraciones y cálculos. Aquí es donde creemos que la HPC, que puede ofrecer potencia informática intensiva a escala, puede ser especialmente útil. Para admitir las exigencias de los estándares normativos actuales, la HPC está diseñada para ayudar a los servicios financieros a ofrecer los niveles de rendimiento que requieren estos cálculos computacionalmente intensivos, ya sea on premises o en la nube.
Como consumidores, confiamos mucho en los bancos y sabemos que tienen acceso a una variedad de datos, que van desde transacciones y puntuaciones de crédito hasta cosas como nuestra edad. Si bien tener todos estos datos es importante para ayudar a ofrecer los tipos de experiencias del cliente de alta calidad y sin fricciones que esperamos en el mundo digital-first, los bancos primero deben convertir estos datos en insights aplicables en la práctica para crear verdadero valor.
Para analizar estos datos de forma rápida y eficiente, los bancos pueden recurrir a soluciones de IA y machine learning impulsadas por la HPC. Si bien la HPC no es nueva en las industrias de servicios financieros (con su larga historia en permitir que las organizaciones realicen cálculos), ahora es el momento de que los bancos se transformen y aprovechen la HPC para una nueva era que es impulsada por la IA y el machine learning. Al utilizar la HPC para potenciar la IA y el machine learning, las instituciones de servicios financieros pueden dar sentido a los datos para ayudarles a tomar decisiones comerciales clave.
Por ejemplo, los bancos pueden aprovechar la IA impulsada por la HPC para situaciones críticas, como la detección de fraude, o para acciones no urgentes, como la atención al cliente. En estos escenarios, los algoritmos pueden identificar actividades inusuales y potencialmente fraudulentas en la tarjeta de crédito de un cliente o detectar sentimientos específicos (como frustración o molestia) en una interacción de atención al cliente impulsada por asistentes virtuales. En ambos escenarios, el algoritmo puede ayudar a desencadenar una acción, como marcar la actividad sospechosa de la tarjeta de crédito al cliente por mensaje de texto o transferir al cliente a un agente en vivo para obtener ayuda adicional antes de que sus frustraciones aumenten.
A medida que la industria de servicios financieros continúa transformándose, los bancos pueden aprovechar la HPC para ayudar a calcular su posición de riesgo diariamente para sus entes reguladores. Si las instituciones financieras pueden generar análisis de riesgos cada vez más precisos y adoptar tecnologías de próxima generación como la IA y el machine learning (todo impulsado por la HPC), podrán impulsar sus objetivos de innovación y, al mismo tiempo, abordar sus requisitos normativos.
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