HPC for Banks and Insurance, hpc and rendering, game development, suurteholaskentaa yrityksille

Suurteholaskenta finanssialalla

Auran avulla vähennät hiilijalanjälkeäsi ja edistät kestävämpää tulevaisuutta

Hiilijalanjäljen pienentäminen on globaali tavoite ja haaste myös pankeille, rahoituslaitoksille ja vakuutusyhtiöille. Valitettavasti korkean suorituskyvyn tietojenkäsittely voi olla merkittävä hiilidioksidin tuottaja perinteisissä palvelinkeskuksissa. Olemme kuitenkin huolehtineet siitä puolestasi:

  • Liiketoimintasi pääsee osaksi erittäin vähähiilistä infrastruktuuria, jossa on useita kymmeniä tuhansia ytimiä, jotka käyttävät uudelleen IT-hukkalämpöä rakennuksissa
  • Vähennä tietojenkäsittelyn ympäristövaikutuksia merkittävästi
  • Yksityiskohtainen raportointi energiakulutuksesta
  • Saat tietoosi säästöjen prosenttiosuuden verrattuna perinteiseen laskentainfrastruktuuriin

Turvallisuusvaatimukset huomioiden

Alustamme noudattaa alan turvallisuusvaatimuksia, mukaan lukien ISO 27001- ja HDS-sertifikaatteja. Meillä ja teknologiakumppanillamme on vuosittain ulkopuolisen organisaation tekemiä turvallisuusauditointeja. Teknologiakumppanimme on läpäissyt viisi riippumatonta turvatarkastusta asiakkaidemme mukaan lukien keskuspankkien ja vakuutusyhtiöiden puolesta.

HPC for Banks and Insurance, hpc and rendering, game development, suurteholaskentaa yrityksille

Suurteholaskentaa pankeille ja rahoituslaitoksille

Auran pilvipohjainen suurteholaskentaa (HPC) antaa rahoituslaitoksellesi mahdollisuuden käsitellä ja analysoida suuria tietomääriä tehokkaasti ja turvallisesti. Se tarjoaa useita etuja pankkialalle mahdollistamalla monimutkaisten talouslaskelmien nopeamman käsittelyn, parantamalla riskianalyysiä ja parantamalla asiakaskokemusta. Katso alta joitain tyypillisiä käyttötapauksia.

Rahoituslaitosten tulee arvioida ja hallita rahoitussalkkuihinsa liittyviä riskejä. Pilvipohjaisen suurteholaskennan avulla voit suorittaa kehittyneitä riskisimulaatioita, stressitestejä ja skenaarioanalyysejä nopeammin ja tarkemmin, mikä auttaa pankkeja tekemään tietoisia päätöksiä mahdollisten tappioiden pienentämiseksi.

Nopea ja algoritminen kaupankäynti edellyttää nopeaa reaaliaikaista tietojenkäsittelyä kauppojen suorittamiseksi. Pilvipohjainen suurteholaskentaa tarjoaa laskentatehon, jota tarvitaan markkinatietojen analysointiin, trendien tunnistamiseen ja kauppojen suorittamiseen mahdollisimman pienellä viiveellä, mikä parantaa kaupankäyntistrategioita.

Pilvipohjainen suurteholaskenta voi analysoida valtavia tapahtumatietoja havaitakseen reaaliaikaisia ​​vilpillisiä toimia ja malleja. Koneoppimisalgoritmit voivat tunnistaa poikkeamat normaalista asiakaskäyttäytymisestä, mikä auttaa rahoitusyrityksiä estämään petoksia.

Pankit voivat hyödyntää pilvipohjaista suurteholaskentaa analysoidakseen suuria tietojoukkoja ja laskeakseen luottopisteitä tarkemmin. Tämä mahdollistaa nopeammat ja tarkemmat lainapäätökset ja merkintäpäätökset, mikä parantaa asiakaskokemusta ja pienentää luottoriskiä.

Pilvipohjainen suurteholaskentaa antaa pankeille mahdollisuuden suorittaa monimutkaisia ​​portfolioanalyysiä ja optimointia. Monimutkaisia ​​matemaattisia malleja voidaan käyttää suurilla tietojoukoilla sijoitusstrategioiden hienosäätämiseksi, varojen kohdentamiseksi ja riskien hallitsemiseksi eri salkkujen välillä.

Pankkien on noudatettava erilaisia ​​taloussäädöksiä ja raportointivaatimuksia. Pilvipohjainen suurteholaskentaa voi nopeuttaa tietojen yhdistämistä, analysointia ja raportointia, mikä varmistaa oikea-aikaisen vaatimustenmukaisuuden ja vähentää käyttökustannuksia.

Pankit voivat analysoida asiakkaiden käyttäytymistä, mieltymyksiä ja trendejä pilvipohjaisen suurteholaskennan avulla. Tämä datalähtöinen lähestymistapa auttaa heitä personoimaan markkinointistrategioita, parantamaan asiakaspalvelua ja kehittämään uusia asiakkaiden tarpeisiin räätälöityjä rahoituspalveluita.

Pilvipohjainen suurteholaskenta voi helpottaa globaalien markkinoiden trendien, taloudellisten indikaattoreiden ja geopoliittisten tapahtumien syvällistä analysointia. Pankit voivat käyttää näitä tietoja tehdäkseen tarkempia ennusteita, arvioidakseen mahdollisia vaikutuksia rahoitusmarkkinoihin ja mukauttaakseen strategioitaan niiden mukaisesti.

Asuntolainojen korkojen ja lainatuotteiden tarkka hinnoittelu edellyttää monimutkaisia ​​laskelmia koroista, luottopisteistä ja markkinaolosuhteista. Pilvipohjaisen  suurteholaskennan avulla pankit voivat analysoida näitä tekijöitä ja optimoida hinnoittelustrategiansa nopeasti.

Pankit käyttävät usein kvantitatiivista tutkimusta innovatiivisten rahoitustuotteiden kehittämiseen, markkinoiden käyttäytymisen mallintamiseen ja sijoitusstrategioiden tutkimiseen. Pilvipohjainen suurteholaskenta tarjoaa laskentaresursseja näiden monimutkaisten mallien testaamiseen ja validointiin.

Pilvipohjainen suurteholaskenta voi parantaa asiakaspalvelua asiakaskyselyjen reaaliaikaisen analysoinnin, sosiaalisen median vuorovaikutuksen mielipideanalyysin ja asiakkaiden tarpeiden ennakoivan mallinnuksen avulla.

Kun rahoituslaitokset omaksuvat digitaalisen muutoksen, pilvipohjainen suurteholaskenta voi tukea huippuluokan mobiilipankkisovellusten, chatbottien ja verkkoalustojen kehitystä, jotka tarjoavat reaaliaikaisia ​​taloudellisia näkemyksiä ja palveluita.

Suurteholaskentaa vakuutusyhtiöille

Miten voit hyödyntää suurteholaskentaa vakuutusalalla?

Ekologinen ja edullinen suurtheolaskenta sopii hyvin vakuutusyhtiöiden liiketoiminnan tarpeisiin.

Vakuutusyhtiöt voivat hyötyä merkittävästi pilvipohjaisen suurteholaskennan (HPC) hyödyntämisestä toiminnan tehostamiseksi, asiakaskokemuksen parantamiseksi ja palveluiden optimoimiseksi. Tässä on joitain yleisimpiä käyttötapauksia, joissa vakuutusyhtiöt käyttävät pilvipohjaista suurteholaskentaa:

Vakuutusyhtiöt luottavat vahvasti matemaattisiin laskelmiin riskien arvioinnissa ja vakuutusmaksujen määrittämisessä. Pilvipohjainen suurteholaskenta mahdollistaa nopeamman ja tarkemman matemaattisen mallintamisen, jolloin vakuutusyhtiöt voivat analysoida suuria tietojoukkoja ja ennustaa tulevia korvauksia ja vastuita tehokkaammin.

Pilvipohjainen suurteholaskenta voi nopeuttaa hakemusten käsittelyä analysoimalla valtavia määriä käytäntötietoihin ja ulkoisiin tekijöihin liittyvää dataa. Näin vakuutusyhtiöt voivat tehdä nopeampia ja tarkempia päätöksiä, mikä parantaa asiakastyytyväisyyttä.

Pilvipohjainen suurteholaskenta voi tehostaa vakuutusprosesseja analysoimalla erilaisia ​​tietolähteitä, kuten sosiaalista mediaa, langatonta viestintää ja puettavia älylaitteita. Tämän datalähtöisen lähestymistavan avulla vakuutuksenantajat voivat arvioida riskejä tarkemmin ja tarjota henkilökohtaisia ​​vakuutuksia.

Vakuutuspetosten havaitseminen on vakuutusyhtiöille kriittinen haaste. Pilvipohjainen suurteholaskenta voi analysoida malleja, poikkeavuuksia ja historiallisia tietoja tunnistaakseen vilpilliset väitteet ja käytökset reaaliaikaisesti, mikä vähentää taloudellisia tappioita.

Tyypillisesti vakuutusyhtiöt käyttävät pilvipohjaista suurteholaskentaa monimutkaisten riskiarviointien ja skenaarioanalyysien tekemiseen. Tämä auttaa heitä ymmärtämään paremmin mahdollisia riskejä, optimoimaan riskinhallintastrategioita ja mukauttamaan salkkujaan vastaavasti.

Pilvipohjaisen suurteholaskennan avulla vakuutusyhtiöt voivat analysoida asiakkaiden tietoja ja mieltymyksiä tarjoamalla räätälöityjä vakuutuspalveluita. Reaaliaikainen tietojenkäsittely voi tarjota asiakkaille välittömiä tarjouksia ja tietoja käyttöehdoista.

Vakuutusyhtiöiden on arvioitava myös luonnonmullistusten tai katastrofien aiheuttamat mahdolliset vahingot. Pilvipohjainen suurteholaskenta voi käyttää kehittyneitä katastrofimalleja, jotka simuloivat erilaisia ​​skenaarioita ja auttavat vakuutusyhtiöitä arvioimaan mahdollisia tappioita ja varautumaan asianmukaisesti.

Innovatiivisten vakuutustuotteiden ja -palveluiden kehittäminen edellyttää tietojen analysointia ja mallintamista. Pilvipohjainen suurteholaskenta tukee uusien vakuutustarjousten suunnittelua ja testausta käsittelemällä suuria tietojoukkoja ja arvioimalla uusien tuotteiden kannattavuutta.

Autovakuutuksissa ajoneuvojen langattoman viestinnän kautta saatavat tiedot voidaan analysoida pilvipohjaisen suurteholaskennan avulla. Nämä tiedot sisältävät ajokäyttäytymisen, sijainnin ja ajoneuvon diagnostiikkatiedot, joita voidaan käyttää vakuutusten personointiin ja turvallisen ajokäyttäytymisen palkitsemiseen.

Pilvipohjainen suurteholaskenta auttaa vakuutusyhtiöitä saamaan käsityksen asiakkaiden käyttäytymisestä ja mieltymyksistä. Analysoimalla näitä tietoja vakuutuksenantajat voivat räätälöidä markkinointistrategioita, optimoida asiakkaiden sitoutumista ja kehittää ristiinmyynti- ja lisämyyntimahdollisuuksia.

Jälleenvakuutus tarkoittaa riskin siirtämistä muille vakuutuksenantajille. Pilvipohjainen suurteholaskenta voi analysoida historiallisia vahinkotietoja, markkinatrendejä ja muita tekijöitä optimoidakseen jälleenvakuutusstrategiat ja minimoidakseen riskialtistuksen.

Vakuutusyhtiöiden on noudatettava erilaisia ​​sääntelyvaatimuksia ja raportointistandardeja. Pilvipohjainen suurteholaskenta voi helpottaa tietojen konsolidointia, analysointia ja raportointia, mikä varmistaa säännösten oikea-aikaisen noudattamisen.

Pilvipohjainen suurteholaskenta antaa vakuutusyhtiöille mahdollisuuden käyttää ennakoivaa analytiikkaa erilaisiin tarkoituksiin, kuten asiakkaiden vaihtuvuuden ennustamiseen, vakuutusten raukeamisriskien arvioimiseen sekä vahinkojen tiheyden ja vakavuuden arvioimiseen.

Terveys- ja henkivakuutusyhtiöt voivat käyttää pilvipohjaista suurteholaskentaa analysoidakseen lääketieteellisiä tietoja, suorittaakseen riskiarviointeja ja kehittääkseen yksilöllisiä sairausvakuutustarjouksia yksilöllisten terveysprofiilien perusteella.

Ottamalla käyttöön pilvipohjaisen suurteholaskentamme vakuutusyhtiösi voi saada kilpailuetua parantamalla toiminnan tehokkuutta, tehostamalla riskien arviointia ja tarjoamalla parempia asiakaskokemuksia alalla, joka on vahvasti riippuvainen tietojen analysoinnista ja tarkkuudesta.

Ota yhteyttä

Vastaamme mahdollisimman pian

Scroll to Top