作为产业变革的桥头堡，金融业与新技术结合的探索也愈加深入。
一直以来，金融行业都是响应时代变革最快速的领域，在大数据时代，金融业站在转型的风口前端，从精准营销到数字运营，从风控管理到数据安全，金融业的每一环业务都与大数据的发展密不可分。
金融行业需要更加先进的数字化解决方案来驱动业务的转型升级，在这方面，英特尔持续赋能行业用户。通过软硬件优势，结合互联、架构、内存及安全等能力，为银行、证券、保险等金融行业提供可靠的数字化升级保障。
金融+AI 突破数据壁垒的必然
利用技术进步来提高行业效能，并深度释放数据蕴含价值，是金融行业不变的法则与目的。
随着时代的演进，越来越多新型互联网技术开始在行业中应用，以人工智能为代表的数字化技术给社会带来了巨大的颠覆性影响。在金融业，其本身的天然属性更利于与AI技术的结合。
回顾过去十余年的发展，可以发现，那些处于行业领先地位的企业或组织都将更多的资金投入到大数据、机器学习及云计算服务中。到了AI的崛起，金融行业的新变革也就随之而来。
为什么数字化技术会成为金融行业变革的关键，主要有三个原因：
一、效率时代下的必然趋势。数字时代就是效率时代，近二十年的发展中，数据价值的不断释放让企业运营效率快速增长，以AI为代表的数字化技术正在激发新一轮效率革命。
在全球范围内，越来越多金融机构向技术服务公司转变，比如在人员构成上，华尔街投行高盛拥有33000名全职员工中，其中程序员与工程师数量超过9000名；另一家金融巨头摩根大通，很早便设立技术中心来专门研究大数据、云等技术，并利用AI技术开发了一款金融合同解析软件，大幅提升工作效率。
二、数字技术与金融行业天然契合。以AI为例，它和金融业都建立在海量的数据之上，这就使得庞大的金融数据可以为AI模型的训练与预测推理提供丰沃的数据土壤。反之，借助成熟的AI模型，金融企业可以降低传统化用于客户关系维护的大量服务成本，同时展开更多精准狙击，进一步提升业务质量。
除此之外，金融行业的创新基因也与数字化转型的要求所契合，两者的结合能够为金融业发展带来更大空间。
三、愈发严峻的数字化挑战。业务数据化给金融业带来了更大的安全性挑战。传统的金融企业或机构通常采用基于规则的方式来构建其风控反欺诈模型，核心就是不断建立、更新基于用户行为为特征的规则库。但这样的系统往往会让交易发生时产生潜在风险，造成告警或误判。
这仅是传统金融安全隐患的一种，伴随着数据量的爆发，新型的挑战也会越来越多。现如今，物联网的广泛应用，智能互联设备的快速普及，促使生成了越来越多的结构化和非结构化数据。预计到2020年，物联网中智能、互联设备的数量将达到2000亿，由此产生的数据会带来一系列难题。
AI、云、大数据等数字技术是解决此问题的有效途径。以银行为例，通过与Al融合，即可以依托庞大的业务数据，以智能的方式驱动数据分析与预测方法创新，还能规避诸如贷款逾期、违规欺诈等风险，在行业竞争中占得先机。
赋能行业用户 释放数据价值
近年来，金融行业拥有的数据量、算力和算法均获得巨大的突破，应对数据洪流，英特尔基于技术创新为越来越多行业用户提供了基础架构及算力支持。这些实践转化为行业方法论，有助于整体的数字化转型升级进程。
在摩尔定律的推动下，英特尔芯片制程技术和架构创新不断进行计算力突破，满足了AI、云、大数据等技术计算密集型算法的需求，也为技术的落地实践提供了强大支持。目前，在金融业业务运营的前中后端，都已经形成了成熟的行业应用方案。
在金融行业中，反欺诈一直是各方面高度重视的风控实施方向。伴随着金融业务的高速扩张，其风险指数也在不断上涨。在风险形式上，传统风险与新型风险互相交织，除了传统的金融欺诈，还出现了信用欺诈、恶意套现、保险欺诈等方式。面对这样的行业难题，亟需新兴技术来构建有效管理方案。
从行业特性出发，与基于规则的方式比较，利用AI技术构建反欺诈模型具备更高的客观性与准确性。英特尔构筑的“三明治”多层反欺诈侦测模型，借助“GBDT→GRU→RF”三层架构，针对单一深度学习方法在单笔交易内特征学习能力上的不足，通过英特尔提供的Analytics Zoo工具进行特征优化，并将优化后的特征与人工特征相结合，以此来对数据实施有效的过滤。
这样的架构为金融行业提供了更加可靠的安全方案。中国银联采用“三明治”结构，建立了高效的反欺诈模型。目前，该方案已在伪卡/套现欺诈侦测等场景中进行了实测，无论是在召回率，还是准确率方面都达到了预期效果。
中国银联结合英特尔“三明治”架构提出的反欺诈创新型模型，正在更多的业务场景中应用。在这个过程中，英特尔不仅提供高性能处理器产品作为算力引擎，还提供了多样化、可扩展、全方位的技术支撑，为三明治结构欺诈侦测模型中的每一层面提供了有针对性的优化手段和工具，从而帮助整个反欺诈模型进一步提升效率。
英特尔：创新驱动产业数字化升级
其实，英特尔助理金融行业变革是多方面的，除了反欺诈模型架构的构建，英特尔还基于AI技术的高效性与准确性构建了信贷逾期风险预测方案、金融行业精准营销方案及保险影像分析方案。而在这些方案构建中，都采用了英特尔至强可扩展处理器为算力核心。
以“三明治”多层反欺诈侦测模型为例，在其软件栈上，底层是由英特尔至强金牌处理器（6000系列）为基础构建的硬件基础设施，它不仅提供了强大的计算力支持，还在内核、高速缓存等方面表现优异，而且能够驾驭多项硬件增强技术助理提升框架性能。
实际上，全新一代英特尔至强可扩展处理器专为数据中心现代化变革而设计，面对日益庞大的数据负载，它可以提供比前代产品高出25%-35%的性能，且具备多项新特性，如灵活性与安全性。并且通过增强内存性能，来帮助用户提高各种基础设施、企业应用及技术计算的运行效率，打造性能更强的敏捷服务和更具价值的功能，改善总体拥有成本的同时，提升生产力。
英特尔至强金牌处理器系列能够提供更为强大的性能需求，其英特尔至强金牌处理器6200系列，特别是主流的英特尔至强金牌处理器6248处理器、英特尔至强金牌处理器6240处理器、英特尔至强金牌处理器6230处理器，作为英特尔至强可扩展处理器平台的中流砥柱，能够支持更高的内存速度、增强的内存容量和四路可扩展性，并在性能、高级可靠性和硬件增强型安全技术方面取得了显著改进，且针对要求苛刻的主流数据中心、多云、网络和存储等工作负载进行了优化，能够适应更复杂、更多样化的应用场景。
此外，新一代英特尔至强可扩展处理器集成深度学习加速技术扩展了英特尔AVX-512，赋予了平台更多、更强的AI能力，可加速人工智能和深度学习推理，并针对工作负载进行优化。
同时，作为新一代至强可扩展平台的“核心"，第二代英特尔至强可扩展处理器支持英特尔傲腾数据中心级持久内存这一全新产品类别。而英特尔傲腾数据中心级持久内存通过与第二代英特尔至强金牌及铂金处理器搭配，可以作为DRAM内存的有力补充，显著提高系统性能，加速工作负载处理和服务交付。
作为至强平台的创新制作，全新一代英特尔至强可扩展处理器基于设计方面的突破，能够从平台层面融合计算、内存、存储、网络及安全等功能，并将其提升到新的水平。在行业应用方面，英特尔至强可扩展处理器的高性能为企业架构升级提供了稳定的核心基础，以此来推动金融业AI实践更高效。
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