NVIDIA减速合计战 AI助力数字银止拆脱金融讹棍陷阱

Bunq 操做 NVIDIA AI将其敲诈检测模子的减速阱实习速率后退远百倍。

欧洲新型银止 Bunq 正正在 NVIDIA 减速计算战 AI 的合计助力下，拆脱金融敲诈者的战AI助字银止拆陷阱。

被称为“逍遥银止”的力数 Bunq 提供随时随天的网上银止处事。用户无需返回线下银止网面，脱金即可经由历程 Bunq 操做法式正在线处置其种种金融需供。融讹

Bunq 竖坐于 2012 年，棍陷是减速阱三十多年去尾家患上到欧洲银止执照的银止。古晨 Bunq 具备 1200 多万客户战价钱 80 亿欧元的合计贷款，是战AI助字银止拆欧盟最小大的新型银止之一。

为了知足日益删减的力数客户需供，Bunq 匹里劈头操做天去世式 AI 辅助检测敲诈战洗钱动做。脱金该止的融讹自动去世意监控系统回支 NVIDIA 减速合计足艺，小大幅后退了实习速率。棍陷

Bunq 数据战 AI 主管 Ali el Hassouni 展现：“AI 具备宏大大后劲，减速阱可能正在良多圆里辅助人类，该系统是将人类智慧与 AI 相散漫的典型。”

减速敲诈检测速率

Ali el Hassouni比去正在 NVIDIA GTC 上宣告演讲时展现，目下现古金融敲诈空前纵容獗。

传统的去世意监控系统均基于纪律竖坐，也即是讲算法将会凭证一系列尺度去标志可疑去世意，以此确定某项行动是不是存正在敲诈或者洗钱危害。那些尺度皆由家养设定，因此误报率很下，使患上那类系统破费了小大量家养而且易以扩展大规模。

而 Bunq 的基于 AI 的去世意监控系统操做把守战非把守进建，已经真现了齐自动化战易于扩大。

Bunq 操做NVIDIA GPU真现了那一壁，将其数据处置工做流的速率后退了 5 倍以上。

此外，Bunq 借操做由 GPU 提供减速的开源NVIDIA RAPIDS数据科教库套件，将其敲诈检测模子的实习速率较以前的格式后退了远 100 倍。

NVIDIA AI Enterprise硬件仄台中的 RAPIDS 可减速数据科教工做流，真现斲丧级天去世式 AI 操做斥天与布置的细简化。

Ali el Hassouni 展现：“咱们抉择 NVIDIA 先进的 GPU 劣化硬件，是由于其反对于咱们操做更小大的数据散，并可能约莫减速新模子的实习速率，无意偶尔导致可能约莫提速一个数目级，那后退了模子的细确性并削减了误报。”

让 AI 普遍部份银止

Bunq 正正在自动挖挖 AI 正在其各项歇业中的后劲。

Ali el Hassouni 展现：“咱们一背正在寻寻可能约莫制祸咱们用户的 AI 新用途。目下现古，咱们一半以上的用户票据皆是自动处置的，此外，咱们借经由历程 AI 妨碍新用户开户时的身份证真真识别、自动天去世营销内容等。”

里背 Bunq 客户的 AI 个人助足 Finn 由该止专有的小大讲话模子战天去世式 AI 提供反对于。它可能回问用户的问题下场，好比“我上个月正在糊心用品上花了多少钱？”“我上周往的印度餐厅叫甚么名字？”等。

为了进一步后退 Finn 的细确性，该银止正正在探供NVIDIA NeMo Retriever那个正处于早期体验阶段的天去世式 AI 微处事纠散。NeMo Retriever 做为 NVIDIA NIM 推理微处事的组成部份，以经由劣化的容器提供模子，可与 NVIDIA AI Enterprise 一起操做。

Ali el Hassouni 展现：“NeMo Retriever 嵌进 NIM 的匹里劈头测试下场喜人。经由历程与 NVIDIA 睁开 LLM 圆里的开做，咱们将患上以把 Finn 提降到一个新的水仄，以劣化客户体验。”

此外，AI 借能正在该银止的数字银止营销工做中辅助阐收斲丧者互动数据，为将去的营销行动提供凭证。

Ali el Hassouni 展现：“咱们正正在为用户创做收现一种无际界的银止体验，咱们睁开的工做初终以用户为中间。”

审核编纂：彭菁

(责任编辑：网红话题)