初创加速计划|借助RAPIDS技术，FinCatch打造智能投资辅助系统

在数据日益庞大的金融领域，FinCatch 利用 NVIDIA GPU 和 RAPIDS 加速平台，实现了投资研究过程的全面智能化。通过高效的数据分析和图谱的智能集成，FinCatch 能够快速识别影响市场动态的潜在模式，从而为客户提供可操作的投资建议。该平台的应用使得投资策略的开发和执行效率大幅提升，帮助客户在竞争激烈的市场中实现竞争力。

在当前快速变化的投资市场中，投资者面临着处理海量非结构化数据的挑战，传统分析工具的效率已难以满足实时市场洞察的需求。市场的日益复杂化要求投资者在决策时需要综合考虑更多维度的因素，而现有的研究方法往往无法提供足够全面的分析支持。特别是对于小型基金和家族办公室而言，有限的资源制约了他们开展深度研究的能力，也难以获得符合其特定投资策略和风险偏好的个性化分析。此外，新解决方案与现有系统的整合难度也给客户带来了额外的技术挑战。这些问题凸显了市场对创新型高效投资研究平台的迫切需求。

为应对这些挑战，FinCatch 开发了一套综合解决方案：

1. 知识图谱整合：打破数据孤岛，构建统一的信息源，实现数据的有效连接和分析；

2. 拓扑市场分析：利用图神经网络技术，识别和分析市场结构中的关键模式和行为特征；

3. AI 辅助决策：整合垂直领域专业知识的 AI 智能体，基于实证数据生成投资论点，提高决策的准确性；

4. 流程优化：简化研究流程，降低信息碎片化程度，加快洞察获取速度；

5. 实用建议输出：提供具体可执行的投资建议，帮助客户把握市场机会。

这套创新技术方案使 FinCatch 能够有效解决客户在投资研究中遇到的各类难题，帮助他们在复杂多变的市场环境中制定更科学的投资决策。

基于客户在投资研究中面临的挑战，FinCatch 采用 NVIDIA 产品来提供技术支持，显著提升了业务效率和性能。

• 核心技术应用：

• NVIDIA GPU：用于加速图计算和数据处理。
• NVIDIA RAPIDS 生态系统：包括 cuGraph 等工具，与 NetworkX 配合使用。

• 关键应用场景及成效：

• 图数据处理：利用 cuGraph 配合 NetworkX，在 GPU 上实现图计算加速，使用 Louvain 算法进行社群挖掘的速度提升了 30 倍，确保实时数据更新和快速重聚类
• 排序查询优化：通过最短路径算法和中心度计算（介数中心度和度中心度），查询处理时间减少 90%，大幅提升关键社群和实体的识别效率
• 上下文检索：显著降低数据处理时间，加快了为大语言模型（LLM）准备数据的速度，提升系统响应能力

• 性能提升：

• 聚类效率：使用 Louvain 算法的处理速度提升 30 倍
• 查询性能：关键路径分析和中心度计算速度提升 10 倍
• 可扩展性：随着图数据规模增长，GPU 加速优势更加显著
• 成本效益：优化计算资源利用，降低基础设施投资

• 技术优势：

• 实时处理：支持大规模图数据的实时更新和分析
• 算法优化：通过 GPU 加速关键算法，提升复杂计算效率
• 扩展性能：随着数据规模增长，系统性能优势进一步放大
• 资源利用：提高计算资源使用效率，降低运营成本

使用 NVIDIA 的先进计算平台，FinCatch 在技术创新和产品竞争力方面取得了突破性进展，为客户带来显著的价值提升。

“通过部署 NVIDIA GPU 和 RAPIDS 加速平台，我们在图计算和数据处理方面取得了突破。特别是在图数据处理方面，实现了近 30 倍的速度提升。这些技术优势不仅提升了现有产品的性能，也为我们拓展更多金融场景应用奠定了基础。” FinCatch 首席技术官吕晧楠博士表示。

在实际应用中，FinCatch 平台让用户能够便捷地利用人工智能进行投资决策，无需掌握复杂的算法和编程技能。平台将繁重的计算任务交由 GPU 加速的 AI 系统处理，使投资者能够专注于策略研究和决策制定。这种技术创新显著降低了用户的使用门槛，同时大幅提升了效率——传统的投资策略研究周期通常需要数天到数周不等，而借助 NVIDIA RAPIDS 的机器学习加速能力，FinCatch 将策略验证时间缩短至分钟级别，帮助用户更快捕捉市场机会。

“金融行业是人工智能应用最为广泛的领域之一，智能量化投资将主导未来的投资方式。我们看到越来越多的传统金融企业开始拥抱科技，积极布局人工智能产业。通过与 NVIDIA 的产品赋能，帮助我们解决深度学习和机器学习中的技术难题，使我们的产品能够不断创新，拓宽金融应用场景。” FinCatch 首席执行官陈诺勤先生表示。

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