文末有彩蛋 | AI 满足未来的金融需求

NVIDIA 推出 “AI 改变行业未来” 系列文章，邀你一起见证科技力量。本周带来第四期 “AI 改变行业未来” 之金融服务。

智能技术正在推动全球创新，改变经济基础架构。借助 NVIDIA 的 AI 技术（包括深度学习、机器学习和自然语言处理等），金融机构可以加强风险管理，改善数据支持的决策和安全性，并提升客户体验。

打造 AI 驱动的银行

隐私计算全栈技术与基础设施提供商星云 Clustar，依托自身的算力加速能力及基于 NVIDIA Tesla V100 GPU 等硬件打造隐私计算加速方案，为微众银行的联邦学习系统提供超高密态算力，助力其打通全网数据的安全共享与流通，加速业内首个联邦学习大规模应用的落地。

隐私计算加速卡基于 NVIDIA Tesla V100 GPU 等硬件搭建了业界首个异构计算加速系统，实现了同态加密的技术突破，相较 CPU 算力提升 50-70 倍，延迟降低300%，功耗降低 70%。隐私计算加速卡可在云或本地切换部署解决方案并根据应用需求扩展，为微众银行降低部署成本，助力其联邦学习业务高效落地。

美国运通应用 AI 技术预防欺诈网络犯罪

美国运通（American Express）每年交易数量超过 80亿笔，该公司正在使用 NVIDIA GPU 计算平台的深度学习以抵御欺诈。美国运通机器学习和数据科学研究副总裁 Manish Gupta 表示：“美国运通每年在全球交易量超过 1.2 万亿美元，我们的欺诈算法会实时监控每一笔交易，并在短短几毫秒内做出欺诈决策。”

TensorRT 优化 LSTM 网络，可帮助系统实时分析每天数千万笔交易的数据。该 LSTM 网络使用 NVIDIA Triton 推理服务器在 NVIDIA T4 GPU 上进行部署，可实现瞬时推理。美国运通可通过这一增强型实时欺诈检测系统提高检测的准确性。该系统在 2 毫秒的严格延迟要求内运行，性能比无法达到该目标的 CPU 配置提高了 50 倍。

美国运通利用 GPU 加速 LSTM 网络与用于回归和分类的长期梯度提升机（GBM）模型，将特定细分市场的欺诈检测准确性提高了多达 6％。

Upstart 通过 AI 推动信贷业务

上市不久的 Upstart 正在利用基于 GPU 的机器学习扩展消费贷款业务。

Upstart 拥有近十种 AI 建模技术和近百种用例的经验，公司通过神经网络和梯度提升树（gradient-boosted trees）获得大部分收益。这些模型从数百万笔交易数据中追踪多达 1,600 个变量。因此，Upstart 可以使用数十亿个数据点来测试竞争的模型。

“以前这些对比测试在 CPU 上运行，需要一天以上的时间。通过研究发现，将这项工作转移到 GPU 上，即可将时间缩短 5 倍。” Upstart 机器学习副总裁 Grant Schneider 表示。考虑到公司未来的发展，公司研究人员还将尝试使用 NVIDIA RAPIDS ——一个能够将数据科学工作迅速转移到 GPU 的库。

借助 GPU 支持的 AI 解决方案，金融机构可获得卓越的洞察，自动执行例行任务，并快速跟踪复杂任务，优化风险评估，加速欺诈检测，以及开发更智能的交易策略，同时增加收入，并提供更好的用户体验。

感恩节彩蛋

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