NVIDIA | 利用 AI 打造更智能的银行

**标题：**建立更聪明的银行平台：利用AI实现数字化转型

主要内容：

1. AI的潜力与挑战：AI能以前所未有的精度、速度和规模识别大量数据中的模式，为金融行业带来多方面的益处，包括更智能的交易、扩大服务范围、提升风险管理、检测欺诈、引入智能化和自动化等。

2. 企业面临的挑战：尽管AI提供了巨大机遇，但企业高管普遍担忧数字化转型速度不够快。主要挑战包括：

   • 设计合适的AI数据中心（计算、存储和网络）
   • 集成所需的软件和硬件
   • 支持所有AI组件的挑战
   • "影子IT"问题，导致各部门自行建立基础设施，增加成本和数据治理难度

3. AI基础设施的挑战：AI基础设施复杂，难以实现可扩展性和生产力，预算压力大。NVIDIA的AI财务平台提供了硬件、DevOps/MLOps、数据科学软件和行业应用的完整解决方案，旨在帮助企业实现AI转型的目标：更快的洞察、大规模生产力和积极的投资回报。

4. AI驱动的金融平台：未来几年，AI驱动的银行将支持多个应用程序。关键应用领域包括风险评估、客户服务、交易欺诈检测、推荐系统等。这些应用需要全栈AI平台支持，以实现可扩展性、效率和成本效益。

5. AI平台的关键性能指标：AI平台在技术、人员和经济方面提供性能提升。技术层面确保完整的堆栈运行，人员层面通过标准化和集中化提高效率，经济层面通过降低成本和提高ROI实现价值。

6. 常见问题解答：企业领导者在AI战略中应考虑的要点包括：

   • AI作为共享服务资源的整合和集中化
   • 解决数据科学人才短缺问题
   • 提升IT标准，优化资源分配，加速AI使用
   • 提高数据科学家的生产力，减少底层工作负担

7. NVIDIA的AI解决方案：NVIDIA的AIaaP（AI作为平台）提供全面的AI基础设施，包括GPU计算、DevOps/MLOps软件、数据科学应用，以及经过认证和测试的NGC平台，旨在为银行提供可扩展、高效且成本效益高的AI解决方案。

结论：通过采用AIaaP，企业可以加速AI的部署和应用，实现数字化转型，提升业务效率和竞争力。NVIDIA的解决方案不仅能够满足AI技术需求，还能提供可扩展性、生产力和积极的投资回报，为企业提供竞争优势。