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Início » Projetos » Empresa de serviços financeiros: Quando a infraestrutura cloud não está preparada para a IA que o negócio precisa

Empresa de serviços financeiros

Quando a infraestrutura cloud não está preparada para a IA que o negócio precisa

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Serviços financeiros

Tecnologias utilizadas

AI-Optimized Cloud
GPU-Based Compute
MLOps
FinOps
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Cloud Platforms

O desafio

Uma instituição financeira enterprise com operações digitais críticas e de alto volume precisava fazer deploy de modelos de Inteligência Artificial para credit scoring e detecção de fraudes em escala. No entanto, sua infraestrutura cloud existente não estava preparada para suportar cargas de trabalho de IA intensivas em cômputo.

O acesso limitado a recursos de GPU, a orquestração ineficiente e pipelines de dados não otimizados geravam ciclos de treinamento lentos e desempenho instável em inferência em tempo real. Ao mesmo tempo, os custos de cloud aumentavam de forma imprevisível devido à falta de visibilidade e controle sobre cargas de trabalho de IA de alto consumo, colocando em risco tanto a escalabilidade quanto a eficiência operacional.

A solução

A GIGA IT implementou uma arquitetura cloud otimizada para IA, projetada especificamente para cargas de trabalho de machine learning de alto desempenho. Isso incluiu o provisionamento de ambientes de cômputo baseados em GPU com escalabilidade dinâmica, a separação entre cargas de treinamento e inferência e o redesenho dos pipelines de dados para permitir acesso mais rápido e confiável às informações utilizadas pelos modelos de IA.

Também foram incorporados pipelines de MLOps para padronizar a implementação e o monitoramento dos modelos, juntamente com práticas de FinOps adaptadas às cargas de IA, proporcionando visibilidade de custos, governança de uso e otimização automática de recursos em processos intensivos em cômputo.

Os resultados

  • Ambiente cloud projetado especificamente para cargas de trabalho de IA escaláveis.
  • Treinamento de modelos significativamente mais rápido e inferência em tempo real mais estável.
  • Maior eficiência de custos por meio da otimização do uso de GPUs e da governança FinOps.
  • Menor fricção para lançar novas iniciativas de dados e IA.
  • Maior controle operacional e previsibilidade sobre cargas de trabalho impulsionadas por IA.

Otimizar nossa infraestrutura cloud para IA nos permitiu escalar modelos avançados sem comprometer o desempenho nem o controle de custos. Hoje temos a confiança necessária para operar IA de forma confiável em produção e respaldar decisões baseadas em dados em toda a organização.

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