Пионер в использовании инновационных технологий или зачем финтеху ИИ и суперкомпьютеры

Сегодня от ИИ зависит повышение скорости и качества обслуживания и радикальное снижение затрат бэк-офиса на разработку новых продуктов. Положительный эффект от использования ИИ для мировой банковской системы, по оценкам McKinsey, оценивается ежегодно до 1 трлн долларов добавленной стоимости. По прогнозу исследовательской компании Autonomous Next, к 2030 году банки смогут сократить расходы на 22% с помощью технологий искусственного интеллекта.

Системы на базе искусственного интеллекта позволяют за считанные минуты проводить кредитный скоринг клиентов или осуществлять финансовые транзакции. Например, Royal Bank of Canada включил Siri в свое приложение для iOS. Теперь, чтобы отправить деньги на другую карту, достаточно сказать: «Siri, отправь Лизе 30 долларов!» и подтвердить транзакцию с помощью Touch ID. Чат-боты или виртуальные ассистенты используются для консультирования, круглосуточной поддержки, платежей.

ИИ и суперкомпьютеры и вовсе созданы друг для друга. Для последующей корректной работы нейросети должны обучаться только на значительных объемах данных. Поэтому для работы с продвинутыми и сложными алгоритмами необходима колоссальная вычислительная мощность. Речь идет об оборудовании, способном выполнять триллионы вычислений в секунду. С таким объемом задач могут справиться только суперкомпьютеры.

Высокопроизводительные вычисления (High Performance Computing, HPC) предполагают параллельную обработку данных для решения сложных вычислительных задач с помощью компьютерного моделирования, симуляции и анализа данных. Вычислительные мощности суперкомпьютера позволяют быстро обучить нейросети на огромных объемах данных и создать качественные ИИ-продукты за несколько дней или даже часов, в сравнении с неделями, месяцами и годами.

Использование суперкомпьютеров – вопрос долгосрочной стратегии. В будущем стоимость более совершенных устройств может сокращаться из-за удешевления комплектующих, однако количество требуемых вычислительных ресурсов для решения задач будет только увеличиваться.

За рубежом распространена практика, когда доступ к суперкомпьютерам обеспечивается в виде коллаборации нескольких организаций и научных лабораторий через единую точку входа. Один из самых ярких примеров координации такого высокого уровня суперкомпьютеры ЦЕРН.

В России практическое применение суперкомпьютеров развивается интенсивно. Спрос на высокопроизводительные вычисления растет в финансовой, промышленной и научной сферах. Ведущие российские финансовые и ИТ-компании инвестируют в создание суперкомпьютеров, используя их для запуска технологий майнинга данных и машинного обучения.

В ближайшее время будут представлены новые проекты, поскольку мощности действующих суперкомпьютеров уже достаточно сильно загружены. Например, суперкомпьютер Кристофари уже загружен на 75%.