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Fintech AI / ML en Ubuntu | Ubuntu

La industria de los servicios financieros se encuentra en una período de cambio y disrupción. Las innovaciones tecnológicas han brindado a las instituciones financieras la oportunidad de redefinir la forma en que trabajan y cómo interactúan con sus clientes, empleados y todo el ecosistema. Un dominio esencia de mejora es el uso de inteligencia sintético (IA) y estudios obligatorio (ML), que tienen el potencial de cambiar el sector de servicios financieros de modo positiva.

El futuro de Fintech AI / ML es ahora

La tecnología AI / ML está ayudando a las fintechs y finservs a impulsar el crecimiento de los ingresos a través de un comercio más inteligente y mejores oportunidades de ventas cruzadas / adicionales, al tiempo que mejoran los resultados a través de una mejor detección de fraudes y servicios de cobro de deudas. Las empresas financieras líderes están tratando de capitalizar estas tendencias y elaborar su negocio con una logística de inteligencia sintético de principio a fin. AI / ML permite a las empresas identificar información crítica a partir de grandes cantidades de datos, calcular riesgos y automatizar tareas rutinarias con una velocidad y escalabilidad sin precedentes al rendir el poder de las plataformas basadas en GPU.

AI / ML en Ubuntu

Ubuntu es la distribución de Linux preferida por los profesionales de datos y los desarrolladores de software y el sistema eficaz más popular en las nubes públicas. Ubuntu proporciona la plataforma para reconocer Fintech AI / ML, desde el mejora de modelos de AI / ML en estaciones de trabajo de Ubuntu de serie inscripción hasta el entrenamiento de estos modelos en nubes públicas con celeridad de hardware hasta la implementación en la montón, el borde y el IoT.

Computación AI / ML basada en GPU

La computación con GPU es el uso de una mecanismo de procesamiento de gráficos (GPU) como coprocesador para acelerar las CPU para un procesamiento computacionalmente intensivo. Una mecanismo central de procesamiento (CPU) suele estar formada por cuatro a ocho núcleos de CPU, mientras que la GPU está formada por cientos de núcleos más pequeños.

La GPU acelera las aplicaciones que se ejecutan en la CPU al descargar algunas de las piezas de código que requieren mucho tiempo y uso intensivo de la computación. El resto de la aplicación continúa ejecutándose en la CPU. Desde la perspectiva del heredero, la aplicación se ejecuta más rápido porque utiliza la potencia de procesamiento masivamente paralelo de la GPU para aumentar el rendimiento, incluso conocida como computación «híbrida». Esta inmueble masivamente paralela le da a la GPU su inscripción potencia informática.

Los desarrolladores de aplicaciones AI / ML aprovechan el poder de la inmueble GPU paralela utilizando un maniquí de programación paralelo inventado por NVIDIA llamado «CUDA».

Para obtener más información sobre cómo configurar un entorno de ciencia de datos en Ubuntu con GPU NVIDIA, RAPIDS y contenedores NGC, consulte el blog a continuación.

Ubuntu para estudios obligatorio con NVIDIA RAPIDS

Casos de uso de Fintech AI / ML

La computación AI / ML basada en GPU tiene muchos casos de uso en servicios financieros, como detección de fraude en tiempo efectivo, cumplimiento, financiamiento autónomo, automatización de procesos de back-end, financiamiento de la condena de suministro y restablecimiento de la experiencia del cliente, por nombrar algunos.

Financiamiento autónomo

La inteligencia sintético (IA) y la automatización pueden ayudar a cerrar la brecha entre las expectativas de los clientes y los servicios de las empresas financieras. Forrester define las finanzas autónomas como servicios financieros algorítmicos que toman decisiones o actúan en nombre de un cliente. Autonomous Finance utiliza la inteligencia sintético (IA) y la automatización para proporcionar a los clientes asesoramiento financiero personalizado.

Los servicios de Robo-advisory son plataformas digitales algorítmicas que brindan consultoría financiera automatizada o servicios de dirección de inversiones y se utilizan para adaptar una cartera financiera a los objetivos y la tolerancia al peligro del heredero.

En tiempos de incertidumbre económica, las soluciones para simplificar las decisiones financieras, como las herramientas automáticas de micro-ahorro, pueden ayudar a los consumidores a aumentar sus ahorros. Mediante el uso de algoritmos de estudios obligatorio, estas aplicaciones permiten a los clientes no solo realizar un seguimiento de sus gastos a diario, sino incluso analizar esos datos para determinar sus patrones de compra y luego identificar las áreas en las que pueden reservar.

Lucha contra el crimen financiero

Las instituciones financieras están expuestas a una variedad de riesgos, incluido el fraude cibernético, el lavado de peculio y el financiamiento del terrorismo. Para contrarrestar estas amenazas, las instituciones financieras llevan a sitio actividades de cumplimiento de Concienciación del Cliente (KYC) y Anti-Lavado de Billete (AML) para cumplir con los requisitos legales.

La tecnología de cumplimiento habilitada por IA puede disminuir el costo de las instituciones financieras para cumplir con los requisitos de KYC y disminuir los falsos positivos causados ​​por los esfuerzos de vigilancia mediante la búsqueda rápida de millones de transacciones para detectar signos de delitos, conectarse, detectar anomalías y bases de datos externas para repasar el hallazgo de identidad utilizando una variedad de parámetros.

La detección de fraudes con tarjetas de crédito es uno de los usos más exitosos de ML. Los bancos están equipados con sistemas de monitoreo capacitados en registros muy grandes de datos de transacciones de tarjetas de crédito y datos históricos de pagos. Los algoritmos de clasificación pueden marcar eventos como «fraude» o «no fraude» y las transacciones fraudulentas se pueden detener en tiempo efectivo.

Muchas firmas financieras están explorando alternativas de prevención del fraude basadas en inteligencia sintético mediante la creación de sistemas inteligentes de toma de decisiones que derivan patrones del comportamiento histórico de compras y gastos de los clientes para crear una renglón de colchoneta con la que se compara y evalúa cada nueva transacción de un cliente.

Mejores decisiones crediticias

Los prestamistas y las agencias de calificación analizan los datos de forma rutinaria para determinar la solvencia de los posibles prestatarios. Los datos tradicionales utilizados para crear puntajes crediticios incluyen identificación formal, transacciones bancarias, historial crediticio, declaraciones de ingresos y activos. AI puede ayudar a los prestamistas y agencias de calificación a evaluar el comportamiento de un consumidor y repasar su capacidad para abonar un préstamo.

Financiación a la Dependencia de Suministro

Las cadenas de suministro están creciendo rápidamente en tamaño y complejidad, y el costo relativamente stop de evaluar la solvencia de una empresa y cumplir con los requisitos de KYC y AML crea una gran brecha de financiamiento comercial. AI / ML tiene el potencial de satisfacer esta brecha de financiamiento comercial.

Los creadores de finanzas de la condena de suministro ahora tienen camino a una anciano cantidad de datos sobre el comportamiento y la vigor financiera de los involucrados en la condena de suministro. Los algoritmos de estudios obligatorio se pueden aplicar a estos puntos de datos alternativos: registros de producción, ventas, pagos a tiempo, rendimiento, entregas, pedidos cancelados y devoluciones de cargo para crear soluciones de financiamiento a medida, evaluar el peligro crediticio, predecir el fraude e identificar las amenazas de la condena de suministro en Efectivo. tiempo y saldo.

Experiencia de cliente mejorada

Con los avances en el procesamiento del lengua natural (NLP), la IA se puede utilizar para proporcionar una interfaz conversacional con los usuarios que promete interrumpir la forma en que se brindan los servicios al cliente.

La IA conversacional permite a los consumidores resolver todo tipo de transacciones financieras, desde pagos de facturas y transferencias de peculio hasta la tolerancia de nuevas cuentas. Al ofrecer estas interacciones de supermercado, las organizaciones financieras pueden capacitar a los representantes de servicio al cliente para que se centren en interacciones y transacciones de anciano valencia. En el corazón de la IA conversacional se encuentran los modelos de estudios profundo, que requieren una potencia informática significativa para capacitar a los chatbots para que se comuniquen en el lengua específico del dominio de los servicios financieros.

Embalaje

En los últimos primaveras, la tecnología AI / ML ha permitido el mejora de varias aplicaciones innovadoras en la industria integral de servicios financieros. La disponibilidad de big data, hardware de GPU, modelos de programación paralela y la disponibilidad de computadoras elásticas y escalables han sido los principales impulsores de la última ola de innovación en inteligencia sintético.

Si usted es una institución financiera que utiliza IA / ML para mejorar la toma de decisiones basada en datos, la dirección de riesgos y las experiencias de los clientes, Ubuntu puede ser el denominador popular en su alucinación de IA desde las instalaciones locales hasta la montón y el borde.

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Imagen de Markus Winkler en Unsplash

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