Журнал ПЛАС » Мнения экспертов »

Зачем финтеху суперкомпьютеры?

Возможности искусственного интеллекта все более активно используются для автоматизации банковских процессов и быстрого вывода на рынок проектов и финансовых продуктов. При этом решение задач, связанных с обучением высокоточных моделей, уже невозможно без огромных вычислительных мощностей, которые могут обеспечить только суперкомпьютеры. Практику использования и доступность суперкомпьютеров для финансовой сферы анализируем вместе с Никитой Семеновым, директором ML-департамента центра искусственного интеллекта МТС.

Зачем финтеху суперкомпьютеры?

Как финтех использует ИИ

Применение ИИ-решений является важным стратегическим инструментом для деятельности многих финтех-стартапов и финансовых организаций по всему миру. Благодаря возможности быстро анализировать огромные объемы данных для получения важных выводов и информации, ИИ используется для повышения эффективности и распознавания закономерностей, которые могут улучшить процесс принятия решений.

По большому счету 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. Одним из способов, который дополняет традиционные политики и программы предотвращения мошенничества, является постоянное развитие подходов к предотвращению мошенничества с использованием машинного обучения. Технологии искусственного интеллекта позволяют отслеживать аномалии поведения, предотвращать угрозы безопасности и выявлять факты мошенничества с гораздо большей точностью. И особенно важным это оказалось в период пандемии.

ИИ и суперкомпьютеры: созданы друг для друга

Для последующей корректной работы нейросети должны обучаться только на значительных объемах данных. Поэтому для работы с продвинутыми и сложными алгоритмами искусственного интеллекта необходима колоссальная вычислительная мощность. Речь идет об оборудовании, способном выполнять триллионы вычислений в секунду. С таким объемом задач могут справиться только так называемые 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, как потребовалось бы, например, для GPT-3 на 8 V100.

Суперкомпьютеры необходимы, в первую очередь, для обучения сложных моделей на больших объемах данных. И сегодня арендуемые вычислительные мощности, не удешевляют, а позволяют сэкономить через ускорение процесса, там где обучение на более слабом «железе» будет вести к неоправданным издержкам. Поэтому использование суперкомпьютеров – вопрос долгосрочной стратегии. В будущем стоимость более совершенных устройств может сокращаться из-за удешевления комплектующих, однако требуемые вычислительные ресурсы для решения задач будет только увеличиваться.

Цифровая зрелость финансовой отрасли

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 достаточно 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, пионер в финансовой сфере, суперкомпьютер Кристофари уже загружен на 75%. Поэтому к концу 2021 года Сбербанк планирует монтаж нового суперкомпьютера, запуск которого может состояться уже в начале следующего года. Стоит отметить, что в структуру Сбербанка входит большое количество операторов сопутствующих сервисов, которые не являются прямыми банковскими услугами, но используют, например, голосовые и текстовые боты, и нуждаются в больших вычислительных мощностях.

Представленный в 2019 году суперкомпьютер «Колмогоров» от Тинькофф разработан как часть платформы машинного обучения и искусственного интеллекта. Он предназначен для быстрого обучения моделей на больших наборах данных. В том числе «Колмогоров используется для обучения голосового помощника «Олега».

В июне 2021 года МТС анонсировала запуск своего суперкомпьютера, производительность которого достигает 2,26 петафлопс, что делает его третьим по мощности суперкомпьютером в России. На его базе будут развиваться перспективные технологии, связанные с искусственным интеллектом, анализом больших данных и облачными решениями. В скором времени HPC-ресурсы можно будет купить через провайдера МТС Cloud. В рамках работы акселератора ИИ-стартапов центра искусственного интеллекта МТС командам предоставят доступ к ресурсам суперкомпьютера. Это станет хорошим подспорьем для тех, кто приходит развивать свои проекты в акселератор.

Эра суперкомпьютеров. Начало

Финансовые услуги по-прежнему распространяются преимущественно по традиционным каналам. Однако цифровая трансформация и доступность решений с искусственным интеллектом «под капотом» позволяют финансовым организациям повышать качество предоставляемых услуг, сокращать время и ресурсы на разработку и запуск новых проектов. Искусственный интеллект и машинное обучение позволяют эффективно использовать весь объем накопленной информации для дальнейшего развития, либо путем улучшения текущих продуктов и услуг, либо за счет возможности новых стратегий. И финтех – далеко не единственная сфера, развитие которой подстегнули ИИ-решения. Продукты на платформе искусственного интеллекта востребованы во всех индустриях: телекоме, кибербезопасности, здравоохранении, ритейле, e-commerce и других.

Если раньше возможность пользоваться суперкомпьютерами была доступна только крупным научным или коммерческим структурам, то сегодня «облако» и развитие процессорных технологий сделало доступной разработку продуктов в сфере искусственного интеллекта для коммерческого сектора, и теоретически – для компаний любого масштаба. Поэтому даже небольшой стартап может получить такие же вычислительные мощности, как и крупная корпорация, без необходимости создавать или наращивать собственную ИТ-инфраструктуру или нанимать специалистов для ее обслуживания. По мере появления новых проектов стоимость услуг должна будет становиться более гибкой.

Подписывайтесь на наши группы, чтобы быть в курсе событий отрасли.

Перейти к началу страницы

Подпишитесь на новости индустрии

Нажимая на кнопку "подписаться", вы соглашаетесь с


политикой обработки персональных данных