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Fintech AI / ML en Ubuntu

Fintech AI / ML en Ubuntu

La industria de los servicios financieros (SF) está atravesando un período de cambios e interrupciones. La innovación tecnológica ha proporcionado los medios para que las instituciones financieras reinventen la forma en que operan e interactúan con sus clientes, empleados y el ecosistema en general. Un área importante de desarrollo es la utilización de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML), que tiene el potencial de transformar positivamente el sector de servicios financieros.

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 con operaciones más inteligentes y mejores oportunidades de ventas cruzadas / adicionales, al mismo tiempo que mejoran los resultados con mejores servicios de detección y cobranza de fraudes. Las firmas financieras líderes buscan capitalizar estas tendencias y transformar sus negocios con una estrategia de inteligencia artificial de extremo a extremo. AI / ML permite a las empresas identificar información clave a partir de grandes cantidades de datos, calcular el riesgo y automatizar tareas de rutina a una velocidad y escala sin precedentes utilizando el poder de las plataformas basadas en GPU.

AI / ML en Ubuntu

Ubuntu es la elección de distribución de Linux de los profesionales de datos y desarrolladores de software y también es el sistema operativo más popular en las nubes públicas. Ubuntu proporciona la plataforma para potenciar la IA / ML de fintech, desde el desarrollo de modelos de IA / ML en estaciones de trabajo de Ubuntu de gama alta, hasta el entrenamiento de esos modelos en nubes públicas con aceleración de hardware para implementarlos en la nube, el borde y el IoT.

Computación AI / ML basada en GPU

La computación con GPU es el uso de una unidad de procesamiento de gráficos (GPU) como coprocesador para acelerar las CPU para un procesamiento intensivo de cómputo. Una unidad central de procesamiento (CPU) generalmente consta de cuatro a ocho núcleos de CPU, mientras que la GPU consta de cientos de núcleos más pequeños.

La GPU acelera las aplicaciones que se ejecutan en la CPU al descargar algunas de las partes del código que requieren mucho tiempo y uso intensivo de la computación. El resto de la aplicación aún se ejecuta en la CPU. Desde la perspectiva del usuario, la aplicación se ejecuta más rápido porque utiliza la potencia de procesamiento masivamente paralelo de la GPU para aumentar el rendimiento, también conocida como computación “híbrida”. Esta arquitectura masivamente paralela es lo que le da a la GPU su alto rendimiento de cómputo.

Los desarrolladores de aplicaciones AI / ML aprovechan el rendimiento de la arquitectura de GPU paralela utilizando un modelo de programación paralelo inventado por NVIDIA llamado ‘CUDA’.

Para obtener más información sobre cómo configurar un entorno de ciencia de datos en Ubuntu utilizando GPU NVIDIA, RAPIDS y NGC Containers, lea el siguiente blog

Ubuntu para aprendizaje automático 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 real, cumplimiento, finanzas autónomas, automatización de procesos de back-end, finanzas de la cadena de suministro y mejora de la experiencia del cliente, por nombrar algunos.

Finanzas autónomas

La inteligencia artificial (IA) y la automatización pueden ayudar a cerrar la brecha entre las expectativas de los clientes y los servicios que las empresas financieras pueden ofrecer. Forrester define las finanzas autónomas como servicios financieros impulsados ​​por algoritmos que toman decisiones o actúan en nombre de un cliente. Las finanzas autónomas utilizan inteligencia artificial (IA) y automatización para brindar asesoramiento financiero personalizado a los clientes.

Los servicios de Robo-advisory son plataformas digitales basadas en algoritmos que ofrecen asesoramiento financiero automatizado o servicios de gestión de inversiones y están diseñados para calibrar una cartera financiera con los objetivos y la tolerancia al riesgo del usuario.

En tiempos de incertidumbre económica, las soluciones para simplificar las decisiones financieras, como las herramientas automatizadas de microahorro, pueden ayudar a los consumidores a aumentar sus ahorros. Los algoritmos de aprendizaje automático no solo permiten a los clientes realizar un seguimiento de sus gastos a diario utilizando estas aplicaciones, sino que también les ayudan a analizar estos datos para identificar sus patrones de gasto, y luego identificar las áreas en las que pueden ahorrar.

Combatir el crimen financiero

Las instituciones financieras son vulnerables a una amplia gama de riesgos, incluido el fraude cibernético, el lavado de dinero y el financiamiento del terrorismo. Para combatir estas amenazas, las instituciones financieras emprenden actividades de cumplimiento de conozca a su cliente (KYC) y anti-lavado de dinero (AML) para cumplir con los requisitos regulatorios.

La tecnología de cumplimiento habilitada por IA puede reducir el costo para que las instituciones financieras cumplan con los requisitos de KYC y disminuir los falsos positivos generados en los esfuerzos de monitoreo al examinar millones de transacciones rápidamente para detectar signos de delitos, establecer vínculos, detectar anomalías y verificar con bases de datos externas para establecer la identidad utilizando una amplia gama de parámetros.

La detección de fraudes con tarjetas de crédito es una de las aplicaciones de ML más exitosas. Los bancos están equipados con sistemas de monitoreo que están capacitados en conjuntos de datos muy grandes de datos de transacciones de tarjetas de crédito y datos históricos de pagos. Los algoritmos de clasificación pueden etiquetar eventos como “fraude” versus “no fraude” y las transacciones fraudulentas se pueden detener en tiempo real.

Muchas empresas financieras están explorando alternativas de prevención del fraude basadas en inteligencia artificial mediante la creación de sistemas de toma de decisiones inteligentes que derivan patrones del comportamiento histórico de compras y gastos de los clientes para establecer una línea de base que luego se utiliza para comparar y calificar cada transacción de un nuevo cliente.

Mejores decisiones crediticias

Los prestamistas y las agencias de calificación crediticia analizan periódicamente los datos para establecer la solvencia de los posibles prestatarios. Los datos tradicionales utilizados para generar puntajes crediticios incluyen identificación formal, transacciones bancarias, historial crediticio, declaraciones de ingresos y valor de los activos. La IA puede ayudar a los prestamistas y las instituciones de calificación crediticia a evaluar el comportamiento de un consumidor y verificar su capacidad para pagar un préstamo.

Financiación a la Cadena de Suministro

El alcance y la complejidad de las cadenas de suministro están creciendo rápidamente y el costo relativamente alto de evaluar la solvencia de la empresa y cumplir con los requisitos de KYC y AML da como resultado una enorme brecha de financiamiento comercial. AI / ML tiene el potencial de ayudar a cerrar esta brecha de financiamiento comercial.

Los creadores de las finanzas de la cadena de suministro ahora tienen acceso a una mayor cantidad de datos sobre el comportamiento y la salud financiera de los participantes de la cadena de suministro. Los algoritmos de aprendizaje automático se pueden aplicar a estos puntos de datos alternativos: registros de producción, ventas, realización de pagos a tiempo, rendimiento, envíos, pedidos cancelados y devoluciones de cargo para crear soluciones financieras personalizadas, evaluar el riesgo crediticio, ayudar a predecir el fraude y detectar la cadena de suministro. amenazas en tiempo real y de forma rentable.

Experiencia de cliente mejorada

Los avances en NLP (procesamiento del lenguaje natural) significan que la IA se puede aprovechar para proporcionar una interfaz conversacional con los usuarios, prometiendo interrumpir la forma en que se prestan los servicios al cliente.

La IA conversacional permite a los consumidores gestionar todo tipo de transacciones financieras, desde el pago de facturas y transferencias de dinero hasta la apertura de nuevas cuentas. Al ofrecer estas interacciones de cocheservicio, las empresas financieras pueden liberar a los agentes de servicio al cliente para que se centren en interacciones y transacciones de mayor valor. En el corazón de la IA conversacional se encuentran los modelos de aprendizaje profundo que requieren una potencia informática significativa para capacitar a los chatbots para que se comuniquen en el lenguaje específico del dominio de los servicios financieros.

Envolviendolo

En los últimos años, la tecnología AI / ML ha permitido el desarrollo de varias aplicaciones innovadoras en la industria global de servicios financieros. La disponibilidad de big data, hardware de GPU, modelos de programación paralela y la disponibilidad de computación elástica y escalable han sido los impulsores clave de la última ola de innovación en IA.

Si usted es una institución financiera que está adoptando AI / ML para mejorar las decisiones respaldadas por datos, la gestión de riesgos y las experiencias de los clientes, Ubuntu puede ser el denominador común en su viaje de AI desde las instalaciones locales hasta la nube y el borde.

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Imagen de Markus Winkler en Unsplash

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