人工智能如何推动金融服务创新
【中国金融案例中心 编译:谢彬彬、叶子】 今年9月,Supermicro(即美国超微电脑股份有限公司)发布了一份名为《人工智能如何推动金融服务创新》(HOW AI IS PROPELLING INNOVATION IN FINANCIAL SERVICES)的报告,深入探讨了人工智能(AI)在金融服务领域的应用潜力,并对Supermicro与NVIDIA(英伟达)的合作及其如何帮助组织实现AI应用的解决方案进行了阐述。 AI在金融服务中的应用 过去五年中,AI显著改变了组织间的互动方式,AI采用率也从2017年的20%增长到2022年的50%以上。金融服务业正在将预测性和生成型AI整合到业务实践中,预计到2024年底,75%的企业将从试点转向操作化AI。 报告提到,AI技术在金融服务中有五方面典型用例,包括: 1)量化金融:将AI技术和定量建模与数据科学相结合,帮助组织做出明智的商业决策; 2)算法交易:AI模型能够分析大量金融数据,包括消费者交易、物流信息等另类数据集,生成预测性洞察,优化交易策略; 3)欺诈检测:AI有助于简化客户验证程序,并通过扫描全球支付网络以提供交易监控,识别异常交易,有效预防和减少欺诈; 4)智能文档:AI技术可通过自动化处理文档、数据提取和内容验证等任务来简化财务流程,提升工作效率并减少人为错误; 5)客户服务:AI驱动的聊天机器人和虚拟助手提高了客户服务的响应速度和质量。 AI实施的挑战及应对策略 尽管AI的潜力巨大,但在金融服务业实施AI技术时也面临着一些挑战: 1)法规限制:在不同国家或地区,金融服务业均受到严格的监管,AI技术的应用必须符合相关法规和合规要求; 2)数据隐私:保护客户数据的隐私是金融服务业的首要任务,AI技术的应用必须确保数据的安全和隐私; 3)技术障碍:许多金融机构的遗留系统无法与现代AI技术兼容,需要进行升级和现代化改造; 4)人才短缺:AI领域的专业人才相对稀缺,金融机构需要投资于员工培训和招聘AI专家。 为了应对上述挑战,金融机构可采取以下策略: 1)优化数据管理:确保数据的质量和准确性,为AI模型的训练提供可靠的数据基础; 2)精确标记数据:为了提高AI模型的准确性,需要对数据进行精确的标记和分类; 3)投资于技术升级:升级遗留系统,以充分利用AI技术的能力; 4)培养专业人才:投资于员工培训,提高团队的AI技能和知识。 Supermicro与NVIDIA的合作 Supermicro和NVIDIA有着长期的合作关系,主要集中在高性能计算(HPC)和人工智能(AI)领域。这种合作旨在提供先进的解决方案,以满足数据中心、云计算和AI应用的需求。 根据公开资料,2021年,Supermicro宣布与NVIDIA合作,推出一系列新的AI和高性能计算(HPC)解决方案。这些解决方案包括支持NVIDIA A100 Tensor Core GPU的Supermicro服务器,旨在提供强大的AI训练和推理能力。在2021年的NVIDIA GTC大会上,Supermicro展示了其与NVIDIA合作的最新成果,包括支持NVIDIA DGX技术的Supermicro服务器,这些服务器被设计用于AI研究和数据中心。此后,Supermicro还推出了一系列NVIDIACertified Systems,这些系统经过NVIDIA的认证,以确保最佳的性能和兼容性。这些系统包括支持NVIDIA GPU的Supermicro服务器和工作站,适用于AI、深度学习和高性能计算。 2022年,Supermicro与NVIDIA加深合作,为研究机构提供支持AI和机器学习研究的高性能计算平台。这些平台包括NVIDIA的AI Enterprise软件套件和Supermicro的GPU优化服务器。2023年,Supermicro与NVIDIA合作推出新一代AI基础设施,包括支持NVIDIA H100 Tensor Core GPU的服务器,旨在为AI和数据分析提供更高的性能和效率。...