Superkomputery do wspomagania procesów gospodarczych ze szczególnym uwzględnieniem sektora bankowego

• Autorzy: Honorata Balicka , Jerzy Balicki , Waldemar Korłub , Jacek Paluszak , Marcin Zadroga

Warianty tytułu

Supercomputers for Aiding Economic Processes with Reference to the Financial Sector

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W artykule omówiono wykorzystanie superkomputerów do wspomagania procesów gospodarczych ze szczególnym uwzględnieniem sektora bankowego. Odniesiono się do wybranych projektów wspierających rozwój gospodarczy w oparciu o superkomputery. W szczególności zaproponowano zastosowanie HPC do implementacji wybranych metod sztucznej inteligencji w bankowości, w tym oceny ryzyka wybranych przedsięwzięć. Zaproponowane podejście umożliwia znaczący wzrost konkurencyjności przedsiębiorstw, w tym banków, poprzez dodanie zaawansowanych funkcjonalności. (abstrakt oryginalny)

EN

The article discusses the use of supercomputers to support business processes with particular emphasis on the financial sector. A reference was made to the selected projects that support economic development. In particular, we propose the use of supercomputers to perform artificial intelligence methods in banking. The proposed methods combined with modern technology enables a significant increase in the competitiveness of enterprises and banks by adding new functionality. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Sektor bankowy; Procesy gospodarcze; Nowe technologie; Rynek komputerowy; Systemy informatyczne; System bankowy; Sztuczna inteligencja

EN

Banking sector; Economic process; High-tech; Computer market; Computer system; Banking system; Artificial intelligence

• Czasopismo: Współczesna Gospodarka
• Rocznik: 2014
• Tom: 5
• Numer: nr 4
• Strony: 1--16

Twórcy

autor

Honorata Balicka

• Wyższa Szkoła Informatyki i Zarządzania im. Prof. Tadeusza Kotarbińskiego w Olsztynie

autor

Jerzy Balicki

• Politechnika Gdańska

autor

Waldemar Korłub

• Politechnika Gdańska

autor

Jacek Paluszak

• Politechnika Gdańska, doktorant

autor

Marcin Zadroga

• Politechnika Gdańska, doktorant

Bibliografia

• 1. Abe Y. et al.: Power and performance analysis of GPU-accelerated systems. Proc. of the 2012 USENIX Conf. on Power-Aware Computing and Systems (HotPower'12), USENIX Association, Berkeley, USA, 2012, 10-18.
• 2. Aldrich E., Fernández-Villaverde M., Gallant J.R., Rubio-Ramírez A., Juan F.: Tapping the supercomputer under your desk: Solving dynamic equilibrium models with graphics processors, Journal of Economic Dynamics and Control, Elsevier, vol. 35(3), 2011 pp. 386-393.
• 3. Baesens B., Setiono R., Mues C., Vanthien J.: Using neural network rule extraction and decision tables for credit-risk evaluation. Management Science, Vol. 49, No. 3, March 2003, pp. 312-320.
• 4. Balicka H. et al.: Metody sztucznej inteligencji do wspomagania bankowych systemów informatycznych. W: Systemy informatyczne w gospodarce. K. Kreft, D. Wach, J. Winiarski (red.), Wyd. Uniwersytetu Gdańskiego, Gdańsk 2013, ss. 125-138.
• 5. Balicki J., Multi-criterion Decision Making by Artificial Intelligence Techniques. Proc. on the 8th Int. Con. on Artificial Intelligence, Knowledge Engineering and Data Bases, February 2009, Cambridge, pp. 319-324.
• 6. Bandi N., Sun C., Agrawal D., El Abbadi A.: Hardware acceleration in commercial databases: A case study of spatial operations, 2004, pp. 1021-1032.
• 7. Bechler A., Porównanie efektywności sieci neuronowych i modeli ekonometrycznych we wspomaganiu decyzji kredytowych, Zastosowania metod statystycznych w badaniach naukowych, StatSoft Polska, Kraków 2003.
• 8. Brown C.: Technical Analysis for the Trading Professional, Second Edition: Strategies and Techniques for Today's Turbulent Global Financial Markets. The McGrawHill Companies, New York 2011.
• 9. Chaveesuk R., Srivaree-Ratana C., Smith A.E.: Alternative neural network approaches to corporate bond rating. Journal of Engineering Valuation and Cost Analysis, vol. 2, 1999, ss. 117-131.
• 10. Chissick M., Kelman A.: Electronic commerce: law and practice. Sweet - Maxwell, London 2000.
• 11. Daniel, E. M., Grimshaw, D. J.: An exploratory comparison of electronic commerce adoption in large and small enterprises. Journal of Information Technology, vol. 17, 2002, pp. 133-147.
• 12. Dziubinski M.P., Grassi S.: Heterogeneous Computing in Economics: A Simplified Approach, CREATES Research Papers 2012-15, School of Economics and Management, University of Aarhus, 2012.
• 13. Gkoutzinis A. A.: Internet banking and the law in Europe. Regulation, financial integration and electronic commerce, Cambridge University Press, Cambridge 2006.
• 14. Golicic, S. L., et al.: The impact of e-commerce on supply chain relationships. Int. Journal of Physical Distribution, vol. 32, 2002, pp. 851-871.
• 15. Govindaraju N. K., Lloyd B., Wang W., Lin M., Manocha D.: Fast computation of database operations using graphics processors. Proc. of the 2004 ACM SIGMOD Int. Conf. on Management of Data, June 2004, pp. 215-226.
• 16. Graham M.: Warped geographies of development: The Internet and theories of economic development. Geography Compass, vol. 2/3, 2008, pp. 771-789.
• 17. Henley W.E., Hand D.J.: A k-nearest-neighbour classifier for assessing consumer credit risk, The Statistician, Volume 45, Issue 1 (1996), pp. 75 - 95.
• 18. Larousse D. T.: Metody i modele eksploracji danych. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2008.
• 19. Majer I.: Application scoring: logit model approach and the divergence method compared, Department of Applied Econometrics, Working Paper, No. 10-06, 2006.
• 20. Mylonakis J., Diacogiannis G.: Evaluating the likelihood of using linear discriminant analysis as a commercial bank card owners credit scoring model. International Business Research, Vol. 3, No. 2, 2010.
• 21. Nazari M., Alidadi M.: Measuring credit risk of bank customers using artificial neural network. Journal of Management Research, vol. 5, No. 2, 2013.
• 22. Orłowski W. M.: Świat, który oszalał, czyli poradnik na ciekawe czasy. Wyd. Agora, Warszawa 2008.
• 23. Pietrzak E., Markiewicz M. (red.): Finanse, bankowość i rynki finansowe, Wyd. Uniwersytetu Gdańskiego, Gdańsk 2006.
• 24. Pietrzak J.: Czynniki przewagi konkurencyjnej na rynku bankowych usług detalicznych, Wyd. Uniwersytetu Gdańskiego, Gdańsk 2002.
• 25. Shouwei L., Mingliang W., Jianmin H.: Prediction of Banking Systemic Risk Based on Support Vector Machine. Mathematical Problems in Engineering, Vol. 2013, April 2013, s. 5.
• 26. Solomon S.: Option pricing on the GPU, High Performance Computing and Communications, 2010, pp. 223-234.
• 27. Srivastava R. P.: Automating judgmental decisions using neural networks: a model for processing business loan applications, Proceedings of the 1992 ACM annual conference on Communications, pp. 351-357.
• 28. Staniec I., Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych i wybranych metod statystycznych do wspomagania decyzji kredytowych, Zastosowania metod statystycznych w badaniach naukowych II, StatSoft Polska, Kraków 2003, s. 20.
• 29. Walkiewicz R.: Bankowość inwestycyjna, Poltext, Warszawa 2001.
• 30. Węglarz J., Nabrzyski J., Schopf J.: Grid resource management: State of the art and future trends. Kluwer Academic Publishers, Boston 2002.
• 31. Yobas M.B., Crook J.N., Ross P.: Credit scoring using neural and evolutionary techniques. IMA Journal of Mathematics Applied in Business and Industry, Vol. 11, 2000, pp. 111-125.
• 32. Zan H. et al.: Credit rating analysis with support vector machines and neural networks: a market comparative study. Decision Support Systems, vol. 37, 2004, ss. 543-558.
• 33. Zook M., Graham M.: From cyberspace to DigiPlace: visibility in an age of information and mobility. In: Miller, H. J. (ed.) Societies and cities in the age of instant access. Springer, London 2007, pp. 231-244.
• 34. Benchmark z danymi statystycznymi, http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Statlog+%28German+Credit+Data%29, dostęp: 2 września 2014
• 35. Karty graficzne Nvidia, http://international.download.nvidia.com/pdf/kepler/BD-07317- 001_v04.pdf, TESLA K80 GPU Accelerator Board Specification, dostęp: 29.11.2014
• 36. NBP: Raport na temat pełnego uczestnictwa RP w trzecim etapie Unii Gospodarczej i Walutowej, http://www.nbp.pl/Publikacje/O_Euro/RE1.pdf, dostęp: 29.11.2014.
• 37. NUMTECH: GPGPU and financial business. http://www.numtech.co.jp/files/documents/seminar/20101019/20101019E.pdf, dostęp: 20.11.2014.
• 38. NVIDIA: Computational Finance, http://www.nvidia.com/object/computational_finance.html, dostęp: 20.11.2014
• 39. Portal Kongresu Stanów zjednoczonych, http://www.house.gov/, dostęp: 29.11.2014Karty graficzne Intela, http://ark.intel.com/pl/products/81059/Intel-Xeon-Processor-E5-2697-v3- 35M-Cache-2_60-GHz, Specyfikacja techniczna procesora Intel® Xeon® E5-2697, dostęp: 29.11.2014
• 40. TOP 500 The List, http://www.top500.org/, dostęp: 29.11.2014.
• 41. Zarys strategii gospodarczej USA, http://www.whitehouse.gov/economy, dostęp: 29.11.2014.