Мосбиржа подключает ИИ к охоте за рыночными манипуляциями

Мосбиржа подключает ИИ к охоте за рыночными манипуляциями

Мосбиржа подключает ИИ к охоте за рыночными манипуляциями

Московская биржа внедряет инструменты на базе искусственного интеллекта, чтобы быстрее выявлять манипулирование рынком и инсайдерскую торговлю. Об этом сообщили в пресс-службе площадки. ИИ планируют глубоко встроить в комплаенс-процессы, во внутренний контроль за соблюдением правил и норм.

Система будет автоматически анализировать сотни тысяч сделок, связанные метрики взаимной торговли и признаки возможной координации между участниками рынка.

Проще говоря, если кто-то решил поиграть в случайные совпадения на бирже, алгоритмы должны заметить это быстрее человека.

Технология также будет формировать базу поведенческих метрик. Затем результаты анализа передадут специалистам, которые уже будут разбирать конкретные случаи и принимать решения по итогам расследований.

В Мосбирже отмечают, что это часть более широкой работы по применению технологий для развития рыночной инфраструктуры и усиления внутреннего контроля.

Старший управляющий директор по комплаенсу и этике бизнеса Московской биржи Ирина Грекова пояснила, что ИИ помогает быстрее обрабатывать большие массивы данных.

По её словам, в перспективе одного-двух лет ИИ-ассистенты и автоматизация процессов позволят освободить экспертов от части рутины, направить их ресурсы на сложные случаи, увеличить число расследований и сократить сроки принятия мер.

Так что биржевым хитрецам, похоже, станет сложнее прятаться в потоке сделок. Там, где раньше человеку приходилось долго копаться в массивах данных, теперь будет работать ИИ — холодный, быстрый и не устающий от подозрительных паттернов.

Rubytech запустила российскую LLM на китайских GPU без NVIDIA

Группа Rubytech протестировала российскую языковую модель Cotype 3 от MWS AI на китайских графических ускорителях. Испытания проводились на программно-аппаратном комплексе «Машина искусственного интеллекта» Скала^р. Результат: модель работала стабильно, а производительность в популярных сценариях инференса оказалась сопоставима с конфигурациями на NVIDIA H100.

В тестовой системе использовались восемь китайских GPU. При обработке контекста объёмом 27 тыс. токенов среднее время генерации первого токена составило около 8 секунд, а межтокенная задержка — от 111 мс. По оценке Rubytech, этого достаточно для корпоративных ИИ-сервисов.

Но железо само себя не настроит. Инженеры адаптировали драйверы, программное окружение и средства оркестрации. В отдельных сценариях оптимизация позволила ускорить работу в 2-2,2 раза по сравнению со штатной средой китайских GPU. Контейнерная архитектура должна упростить развёртывание моделей и переход от тестов к промышленной эксплуатации.

Главный вывод испытаний — корпоративную ИИ-инфраструктуру можно строить без обязательной привязки к ускорителям NVIDIA. Особенно это актуально для госсектора, компаний с государственным участием и организаций КИИ, которым нужны локальное размещение моделей, контролируемая инфраструктура и возможность масштабироваться без лотереи с поставками H100.

Rubytech также заявляет, что китайские GPU в отдельных сценариях способны снизить совокупную стоимость владения. Правда, революцию пока придержали: речь идёт не о полном отказе от NVIDIA, а о появлении ещё одного рабочего варианта.

Дальше компания планирует испытать новое поколение китайских ускорителей и расширить список российских моделей и корпоративных ИИ-сервисов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru