金融服务公司负责在当今商业领域中保持竞争力的一些最困难的任务。从保护客户数据到提供无缝的体验到保持最新法规的最新规定，这些金融科技和金融机构需要大量的计算能力才能成功。
高性能计算（HPC）系统通常以速度运行的速度比最快的商品台式机，笔记本电脑或服务器系统快100万倍。与传统计算方法相比，HPC对于在更少的时间内解决大型，复杂的问题至关重要，尤其是在新兴法规和AI中，其进入业务策略。
解决风险和遵守HPC
每个人都以某种身份与银行进行互动，这就是为什么金融机构拥有所需的计算能力以满足高峰需求的原因。同样，银行需要为在任何给定时刻都可能影响这种表现的各种外部因素做好准备。这些可能包括竞争压力，监管报告，安全要求，市场波动，数据泄露，客户期望等。金融机构需要重新评估风险并迅速转移，并不断执行复杂的计算。
为了达到所需的准确性，评估风险的模型需要支持更多数据以及执行更多迭代和计算的能力。这是HPC进入的地方 – 大规模传递密集的计算功率。 HPC提供了这些计算密集计算所需的性能水平，无论是位于本地还是在云中，并可以帮助组织解决当今不断发展的监管标准的需求。
今年早些时候，我们看到《数字运营弹性法》（DORA）生效，要求金融机构重新评估其弹性策略。该立法旨在增强金融部门的运营弹性并防止全球IT中断案件。借助HPC，金融机构可以通过压力测试和模拟来测试其数字操作弹性，从而识别和解决系统漏洞。 此外，HPC允许银行处理和分析大型数据集以及时，准确的监管和合规性报告。
用HPC加速AI
AI和HPC是两种完美补充的技术：HPC提供了训练复杂AI模型并允许AI应用程序有效扩展所需的计算能力。同样，我们看到AI引导的HPC流媒体模拟更聪明并产生更大的结果。例如，金融机构可以利用HPC和AI进行蒙特卡洛模拟，以帮助他们就如何适应市场转移做出更明智的决定。
这些企业处于关键时刻，他们需要投资可扩展的HPC和AI基础架构才能保持领先地位。 AI基础架构的所有方法都不适合AI基础架构的所有方法，以及为手头的AI任务量身定制正确的基础架构的关键。金融机构和金融科技公司需要利用一个平台，该平台不仅能够按大规模处理AI和HPC，而且还针对其行业特定的安全性和合规性需求而量身定制。例如，一个特定于行业的云平台具有安全性和合规性控制，从一开始就可以减轻银行面临的一些冲突压力。
接下来是什么？
金融科技和较大的金融机构的任务是保持竞争力，同时证明了诸如Dora之类的严格法规。这些组织必须利用HPC等新兴技术，以确保其安全性，合规性和弹性策略是他们需要的地方。在像IBM一样的云提供商的支持下，可以帮助他们在创新方面平衡这些需求，以维持消费者信任并确保他们始终领先于游戏。
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