GPU 计算在金融分析中的应用——成功还是失败？

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图形处理技术的进步正在打开新视野的大门，特别是在金融领域的 GPU 方面。尽管金融领域显卡的概念有点过于技术性，但在交换银行信息的演变过程中，有一个令人兴奋的故事。读一读吧！ 据报道，在最初的 1800 年代，位于法国的罗斯柴尔德银行协会建立了一个庞大的鸽舍网络。在整个欧洲，赛鸽笼被部署在金融机构之间传递最新信息。另据报道，内森·罗斯柴尔德通过鸽子得知了英国人在滑铁卢的胜利。 这里有一个问题： 当大多数股票交易员预计英国人会失败时，内森比任何人都先知道了这一信息，并赚了数百万美元。当时，为了保持领先于竞争对手，鸽子是发送和接收信息最快的方式。 几百年后，金融或银行业处于利用最新技术来获得竞争优势的前沿。 经纪公司、银行、保险公司、对冲基金和信用卡公司不断测试其运营技术，以整合人工智能应用和实时分析。实施最新技术的主要目标是消除欺诈风险、进行更好的交易并提高利润。 GPU 中并行处理的这一方面是处理器最受欢迎的功能。早些时候，分析应用程序所需的计算由 CPU 处理。尽管如此，该任务仍无法并行处理，因为它是顺序处理的并且需要使用的核心数量较少。

新的分析应用程序的设计目的是使其能够与 GPU 的数据处理功能兼容。拥有超过 4,000 个处理核心，计算量大的任务可以轻松地通过 GPU 并行执行。 下面讨论GPU数据库在金融行业中呈现的一些创意视野。看一看！ 目录 风险评估 实时情绪分析 快速支持查询 减少欺诈 实时个性化 更好更快的交易 结论 风险评估 无论是保险还是股票交易，风险评估对于每项  俄罗斯 WhatsApp 号码列表  金融服务都至关重要，而风险评分的计算高度依赖于复杂的算法和海量数据集。该评估非常消耗CPU，并且通常在夜间分批进行。 使用 GPU，数据聚合时间从几小时缩短到几秒。数据集的处理和共享可以并行执行，最终结果在CPU级别呈现。 这使得保险公司可以通过电话提供报价，而不必等待另一天。投资组合分析师可以轻松地对少数股票进行风险评估，而无需召开另一次会议。 此外，交易者还可以研究任何消息对股票的影响，并据此进行市场操作。依赖速度的金融服务将通过将 GPU 纳入其运营中来发挥巨大的竞争优势。 另请阅读：NVIDIA A2：引领 AI 更接近边缘 实时情绪分析 为了让交易模型了解情况，量化交易者利用情绪指标，例如供应链分析、社交媒体、公司论坛、卫星数据和新闻。



可以通过实施机器学习和 NLP 方法来处理地理时间和文本较多的数据集，以优化 alpha 并识别机会。 快速支持查询 所涉及的庞大数据集具有即时的法规遵从性查询，这通常是缓慢而乏味的。这使得客户有机会提出任何合规问题，同时更快地进行大规模报告。 减少欺诈 在美国，信用卡欺诈一年的金额超过163亿美元，商户因拒绝本应批准的交易而蒙受的损失难以计算。市场上的一些 GPU 可以大大减少这两个问题。 导致信用卡欺诈的主要因素之一是商家和银行面临着仓促决策以尽量减少客户等待时间的压力。 但风险评估所需的高基数数据集很难实时处理和索引。GPU 数据库可以快速将算法分散到各种处理器和节点，从而快速检测异常情况，从而在更短的时间内做出更好的决策。 GPU 中的并行处理功能在用于任务时提供线性可扩展性，这也提高了决策的质量。 另请阅读：利用 GPU 的强大功能来加速分析处理 实时个性化 金融显卡分析客户行为的每一个指标，帮助消费银行提供集中的个性化服务。客户数据是从各种来源提取的，例如社交媒体帖子、位置数据、交易数据和客户支持记录。 其主要目标是通过向客户提供定制服务和内容来建立对品牌的忠诚度。