案例簡(jiǎn)介
本案例中通過(guò) NVIDIA GPU 和 RAPIDS 加速平臺(tái),F(xiàn)inCatch 實(shí)現(xiàn)了投資研究流程的全面智能化,提升數(shù)據(jù)分析速度和準(zhǔn)確性,幫助投資者快速獲取可操作的投資洞察。
本案例主要應(yīng)用到NVIDIA GPU 和 RAPIDS 加速平臺(tái)。
FinCatch 利用NVIDIA GPU 加速平臺(tái)應(yīng)用場(chǎng)景
在數(shù)據(jù)日益龐大的金融領(lǐng)域,F(xiàn)inCatch 利用 NVIDIA GPU 和 RAPIDS 加速平臺(tái),實(shí)現(xiàn)了投資研究過(guò)程的全面智能化。通過(guò)高效的數(shù)據(jù)分析和圖譜的智能集成,F(xiàn)inCatch 能夠快速識(shí)別影響市場(chǎng)動(dòng)態(tài)的潛在模式,從而為客戶提供可操作的投資建議。該平臺(tái)的應(yīng)用使得投資策略的開(kāi)發(fā)和執(zhí)行效率大幅提升,幫助客戶在競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)中實(shí)現(xiàn)競(jìng)爭(zhēng)力。
面向未來(lái)市場(chǎng)的智能投資研究挑戰(zhàn)
在當(dāng)前快速變化的投資市場(chǎng)中,投資者面臨著處理海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn),傳統(tǒng)分析工具的效率已難以滿足實(shí)時(shí)市場(chǎng)洞察的需求。市場(chǎng)的日益復(fù)雜化要求投資者在決策時(shí)需要綜合考慮更多維度的因素,而現(xiàn)有的研究方法往往無(wú)法提供足夠全面的分析支持。特別是對(duì)于小型基金和家族辦公室而言,有限的資源制約了他們開(kāi)展深度研究的能力,也難以獲得符合其特定投資策略和風(fēng)險(xiǎn)偏好的個(gè)性化分析。此外,新解決方案與現(xiàn)有系統(tǒng)的整合難度也給客戶帶來(lái)了額外的技術(shù)挑戰(zhàn)。這些問(wèn)題凸顯了市場(chǎng)對(duì)創(chuàng)新型高效投資研究平臺(tái)的迫切需求。
為應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn),F(xiàn)inCatch 開(kāi)發(fā)了一套綜合解決方案:
知識(shí)圖譜整合:打破數(shù)據(jù)孤島,構(gòu)建統(tǒng)一的信息源,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的有效連接和分析;
拓?fù)涫袌?chǎng)分析:利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),識(shí)別和分析市場(chǎng)結(jié)構(gòu)中的關(guān)鍵模式和行為特征;
AI 輔助決策:整合垂直領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)的 AI 智能體,基于實(shí)證數(shù)據(jù)生成投資論點(diǎn),提高決策的準(zhǔn)確性;
流程優(yōu)化:簡(jiǎn)化研究流程,降低信息碎片化程度,加快洞察獲取速度;
實(shí)用建議輸出:提供具體可執(zhí)行的投資建議,幫助客戶把握市場(chǎng)機(jī)會(huì)。
這套創(chuàng)新技術(shù)方案使 FinCatch 能夠有效解決客戶在投資研究中遇到的各類難題,幫助他們?cè)趶?fù)雜多變的市場(chǎng)環(huán)境中制定更科學(xué)的投資決策。
使用NVIDIA GPU及相關(guān)技術(shù)解決方案
基于客戶在投資研究中面臨的挑戰(zhàn),F(xiàn)inCatch 采用 NVIDIA 產(chǎn)品來(lái)提供技術(shù)支持,顯著提升了業(yè)務(wù)效率和性能。
核心技術(shù)應(yīng)用:
NVIDIA GPU:用于加速圖計(jì)算和數(shù)據(jù)處理。
NVIDIA RAPIDS 生態(tài)系統(tǒng):包括 cuGraph 等工具,與 NetworkX 配合使用。
關(guān)鍵應(yīng)用場(chǎng)景及成效:
圖數(shù)據(jù)處理:利用 cuGraph 配合 NetworkX,在 GPU 上實(shí)現(xiàn)圖計(jì)算加速,使用 Louvain 算法進(jìn)行社群挖掘的速度提升了 30 倍,確保實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)更新和快速重聚類
排序查詢優(yōu)化:通過(guò)最短路徑算法和中心度計(jì)算(介數(shù)中心度和度中心度),查詢處理時(shí)間減少 90%,大幅提升關(guān)鍵社群和實(shí)體的識(shí)別效率
上下文檢索:顯著降低數(shù)據(jù)處理時(shí)間,加快了為大語(yǔ)言模型(LLM)準(zhǔn)備數(shù)據(jù)的速度,提升系統(tǒng)響應(yīng)能力
性能提升:
聚類效率:使用 Louvain 算法的處理速度提升 30 倍
查詢性能:關(guān)鍵路徑分析和中心度計(jì)算速度提升 10 倍
可擴(kuò)展性:隨著圖數(shù)據(jù)規(guī)模增長(zhǎng),GPU 加速優(yōu)勢(shì)更加顯著
成本效益:優(yōu)化計(jì)算資源利用,降低基礎(chǔ)設(shè)施投資
技術(shù)優(yōu)勢(shì):
實(shí)時(shí)處理:支持大規(guī)模圖數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)更新和分析
算法優(yōu)化:通過(guò) GPU 加速關(guān)鍵算法,提升復(fù)雜計(jì)算效率
擴(kuò)展性能:隨著數(shù)據(jù)規(guī)模增長(zhǎng),系統(tǒng)性能優(yōu)勢(shì)進(jìn)一步放大
資源利用:提高計(jì)算資源使用效率,降低運(yùn)營(yíng)成本
基于 NVIDIA 計(jì)算平臺(tái)的使用效果與影響
使用 NVIDIA 的先進(jìn)計(jì)算平臺(tái),F(xiàn)inCatch 在技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力方面取得了突破性進(jìn)展,為客戶帶來(lái)顯著的價(jià)值提升。
“通過(guò)部署 NVIDIA GPU 和 RAPIDS 加速平臺(tái),我們?cè)趫D計(jì)算和數(shù)據(jù)處理方面取得了突破。特別是在圖數(shù)據(jù)處理方面,實(shí)現(xiàn)了近 30 倍的速度提升。這些技術(shù)優(yōu)勢(shì)不僅提升了現(xiàn)有產(chǎn)品的性能,也為我們拓展更多金融場(chǎng)景應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)?!?FinCatch 首席技術(shù)官呂晧楠博士表示。
在實(shí)際應(yīng)用中,F(xiàn)inCatch 平臺(tái)讓用戶能夠便捷地利用人工智能進(jìn)行投資決策,無(wú)需掌握復(fù)雜的算法和編程技能。平臺(tái)將繁重的計(jì)算任務(wù)交由 GPU 加速的 AI 系統(tǒng)處理,使投資者能夠?qū)W⒂诓呗匝芯亢蜎Q策制定。這種技術(shù)創(chuàng)新顯著降低了用戶的使用門(mén)檻,同時(shí)大幅提升了效率——傳統(tǒng)的投資策略研究周期通常需要數(shù)天到數(shù)周不等,而借助 NVIDIA RAPIDS 的機(jī)器學(xué)習(xí)加速能力,F(xiàn)inCatch 將策略驗(yàn)證時(shí)間縮短至分鐘級(jí)別,幫助用戶更快捕捉市場(chǎng)機(jī)會(huì)。
“金融行業(yè)是人工智能應(yīng)用最為廣泛的領(lǐng)域之一,智能量化投資將主導(dǎo)未來(lái)的投資方式。我們看到越來(lái)越多的傳統(tǒng)金融企業(yè)開(kāi)始擁抱科技,積極布局人工智能產(chǎn)業(yè)。通過(guò)與 NVIDIA 的產(chǎn)品賦能,幫助我們解決深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)中的技術(shù)難題,使我們的產(chǎn)品能夠不斷創(chuàng)新,拓寬金融應(yīng)用場(chǎng)景?!?FinCatch 首席執(zhí)行官陳諾勤先生表示。
NVIDIA 初創(chuàng)加速計(jì)劃
NVIDIA 初創(chuàng)加速計(jì)劃 (NVIDIA Inception)為免費(fèi)會(huì)員制,旨在培養(yǎng)顛覆行業(yè)格局的優(yōu)秀創(chuàng)業(yè)公司。該計(jì)劃聯(lián)合國(guó)內(nèi)外知名的風(fēng)投機(jī)構(gòu)、創(chuàng)業(yè)孵化器、創(chuàng)業(yè)加速器、行業(yè)合作伙伴以及科技創(chuàng)業(yè)媒體等,打造創(chuàng)業(yè)加速生態(tài)系統(tǒng)。能夠提供產(chǎn)品折扣、技術(shù)支持、市場(chǎng)宣傳、融資對(duì)接、業(yè)務(wù)推薦等一系列服務(wù),加速創(chuàng)業(yè)公司的發(fā)展。
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原文標(biāo)題:初創(chuàng)加速計(jì)劃 | 借助 RAPIDS 技術(shù),F(xiàn)inCatch 打造智能投資輔助系統(tǒng)
文章出處:【微信號(hào):NVIDIA_China,微信公眾號(hào):NVIDIA英偉達(dá)】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。
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