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【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。

Supermicro和NVIDIA合作提供的解决方案可以帮助金融机构克服AI实施的挑战，包括：

1）高性能计算平台：提供高性能的服务器和存储系统，为AI工作负载提供强大的计算支持；

2）GPU加速技术：NVIDIA的GPU加速技术可以显著提高AI模型的训练和推理速度；

3）系统集成：提供集成解决方案，帮助金融机构将AI技术集成到现有系统中；

4）数据管理和安全性工具：提供工具以确保数据的准确性和安全性，满足合规和隐私要求；

5）技术支持和咨询服务：提供技术支持和咨询服务，帮助金融机构理解和实施AI技术；

6）软件和工具：提供如CUDA和TensorRT等软件和工具，简化AI模型的开发和部署。

综上所述，AI技术正在重塑金融服务业，这为金融机构提供了巨大的增长机会。尽管实施AI技术面临挑战，但通过优化数据管理、精确标记数据、投资于技术升级和培养专业人才，金融机构可以克服这些挑战。通过将AI技术纳入金融服务中，金融机构将能提高服务效率、增强决策能力、改善客户体验并创新业务模式，创造新的收入来源。

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