Results found: 1

Search results

Search:
in the keywords: banking, deep learning, artificial neural networks

Sort By:

Limit search:

CLOUD COMPUTING AND SELECTED MODELS OF DEEP LEARNING IN BANKING

100%

Balicka H.

Przestrzeń, Ekonomia, Społeczeństwo

2019

issue 16/II

57-88

Contemporary threats to the banking system result from the development of cryptocurrencies, especially Bitcoin, which is contrary to the basics of banking, as the role of central banks is largely ignored. In addition, the economic crisis associated with a widespread pandemic could trigger a severe financial and even banking crisis. It is therefore worth considering the possibility of banks overcoming the threats that have arisen. The aim of the work is to characterize the directions of banking development in the field of using modern information technologies based on cloud computing and deep neural networks. According to the author, such a strategy creates a great chance to avoid a serious banking crisis due to the development of the pandemic and cryptocurrencies.This article discusses selected models of cloud computing and deep learning in banking. The proposed deep learning models have a significant potential to increase the competitiveness of banking enterprises. However, they require the effective use of supercomputers and cloud computing in the process of long-term training of this class of IT applications. In particular, the classification of loan applications, forecasting a banking crisis, as well as forecasting exchange rates on the stock exchange are characterized. Intelligent banking cloud enables effective competition in the conditions of globally developing economies based on knowledge and modern technologies. Especially, in the current economic crisis triggered by the Covid-19 pandemic, speed of response and response to changing demand conditions is crucial. Accurate financial decision-making in the conditions of a widespread and deep crisis, also in the labor market with access, can be achieved through intelligent processing of large amounts of various data (Big Data). In particular, machine learning methods used in the cloud computing environment are appropriate methods. For this reason, selected aspects of precise decision making in a relatively short time in banking were discussed.

Współczesne zagrożenia systemu bankowego wynikają z rozwoju kryptowalut, a szczególnie Bitcoina, co jest sprzeczne z podstawami bankowości, gdyż pomija się przede wszystkim rolę banków centralnych. Ponadto kryzys gospodarczy związany z panującą powszechnie pandemią może wywołać poważny kryzys finansowy, a nawet bankowy. Warto zatem zastanowić się nad możliwością pokonania powstałych zagrożeń przez banki. Celem pracy jest scharakteryzowanie kierunków rozwoju bankowości w zakresie stosowania nowoczesnych technologii informatycznych opierających się na chmurach obliczeniowych oraz głębokich sieciach neuronowych. Zdaniem Autorki właśnie taka strategia stwarza duże szanse na uniknięcie poważnego kryzysu bankowego z powodu rozwoju pandemii oraz kryptowalut. W artykule omówiono wybrane modele zastosowania chmur obliczeniowych oraz deep learningu w bankowości. Zaproponowane modele uczenia głębokiego cechują się istotnym potencjałem w zakresie wzrostu konkurencyjności przedsiębiorstw bankowych. Wymagają jednak efektywnego wykorzystania superkomputerów i chmur obliczeniowych w procesie długotrwałego treningu tej klasy aplikacji informatycznych. W szczególności scharakteryzowano klasyfikację wniosków kredytowych, przewidywanie kryzysu bankowego, a także przewidywanie kursów walut na giełdzie papierów wartościowych. Tak rozumiana inteligentna chmura bankowa umożlwia skuteczne konkurowanie w warunkach rozwijających się globalnie gospodarek opartych na wiedzy i nowoczesnych technologiach. Szczegónie w obecnych warunkach kryzysu gospodarczego wywołanego przez pandemię Covid-19 kluczowe znaczenie odgrywa szybkość reakcji i działania na zmieniające się waunki popytu. Trafne podejmowanie decyzji finansowych w warunkach rozległego i głębokiego kryzysu także na rynku pracy może być zrealizowane za pomocą inteligentnego przetwarzania dużej ilości różnorodnych danych (Big Data). Właściwymi metodami są zwłaszcza metody uczenia maszynowego wykorzystane w środowisku chmur obliczeniowych. Z tego powodu omówiono wybrane aspekty precyzyjnego podejmowania decyzji w relatywnie krótkim czasie w bankowości.

Refine search results

1 Przestrzeń, Ekonomia, Społeczeństwo

1 Balicka H.

1 2019

Search results

CLOUD COMPUTING AND SELECTED MODELS OF DEEP LEARNING IN BANKING