Exemple de modèle de base de transactions intégré par EXL avec NVIDIA

fr.wedoany.com Rapport : EXL, entreprise mondiale de données et d’IA, intègre l’exemple de développement « Build Your Own Transaction Foundation Model » de NVIDIA à son portefeuille de produits d’IA et d’analyse, afin d’aider les institutions financières à développer et déployer rapidement des applications d’intelligence transactionnelle à partir de leurs propres données propriétaires.

Les banques, les sociétés de paiement et les compagnies d’assurance abandonnent progressivement les modèles d’IA fragmentés et spécifiques à une tâche au profit de modèles de transactions unifiés basés sur des transformeurs. Dans cette tendance, EXL aide ses clients à mettre en œuvre ces modèles dans des scénarios tels que la détection des fraudes, la gestion des risques, la personnalisation et les recommandations.

Cet exemple, basé sur la plateforme de calcul accéléré de NVIDIA, permet aux organisations de former et d’affiner des modèles sur des milliards d’événements transactionnels. Ces événements incluent les paiements, les transferts, les interactions avec les produits et les signaux comportementaux, contribuant ainsi à une compréhension plus riche et plus contextualisée du comportement des clients et des activités financières.

Kevin Levitt, directeur principal du développement commercial mondial pour le secteur des services financiers chez NVIDIA, souligne que chaque institution financière dispose de décennies de données transactionnelles, qui recèlent des réponses à des problèmes clés tels que la fraude, le risque, la souscription et l’expérience client. En combinant ces données avec l’expertise d’EXL dans le domaine des services financiers, cet exemple aide les institutions à établir une architecture d’intelligence partagée, favorisant des décisions plus éclairées et de meilleurs résultats pour les clients.

EXL intègre cet exemple dans sa plateforme EXLerate.ai, permettant aux institutions financières de construire, personnaliser et exploiter des modèles de base de transactions à partir de leurs propres ensembles de données propriétaires. Cela réduit la dépendance aux systèmes existants fragmentés et à l’ingénierie manuelle des caractéristiques, accélérant la transition de systèmes isolés basés sur des règles vers des systèmes intelligents et adaptatifs de surveillance et de décision transactionnelles. Ces capacités accélèrent le déploiement d’applications pilotées par l’IA à l’échelle de l’entreprise et soutiennent des cas d’usage à forte valeur ajoutée tels que la détection des fraudes, l’identification des anomalies, la personnalisation, les moteurs de recommandation et la prise de décision intelligente.

Vikas Sharma, responsable des banques et des marchés de capitaux chez EXL, estime que la prochaine frontière de l’IA en entreprise est l’intelligence transactionnelle unifiée. Par le passé, les entreprises créaient des modèles distincts pour la fraude, la souscription, le risque et l’engagement client, mais l’avenir appartient aux institutions capables de créer une couche d’intelligence unifiée pour toutes les activités transactionnelles. Il indique qu’en exploitant ce nouveau plan directeur ainsi que l’expertise sectorielle et les capacités d’ingénierie IA d’EXL, ils aident leurs clients à construire cette base plus rapidement à l’échelle de l’entreprise.

Cette annonce marque un approfondissement de la collaboration entre EXL et NVIDIA, et renforce la capacité d’EXL à aider les entreprises à déployer à grande échelle des modèles de base, de l’IA agentique et des solutions d’IA spécifiques à un secteur.