NVIDIA 於 10 月 22 日在柏林 GTC 大會上宣布，Revolut 正在正式環境中擴展其 PRAGMA 基礎模型，初期服務 8,000 萬名客戶。其他專案則涵蓋銀行自有模型、支付作業及加速資料處理，進度從已上線系統到開發工作與離線測試不等。
重點摘要
- Revolut 的 PRAGMA 正在為初期 8,000 萬名客戶提供服務，其設計可擴展至該規模的三倍。
- 銀行和支付服務商正運用自有資料、開放權重模型及加速運算基礎設施，開發專有智慧系統。
- NVIDIA 報告了顯著的處理效能提升，包括 Stripe 離線測試結果：資料處理流程快 42 倍，成本節省 92%。
目錄
歐洲金融 AI 邁入正式上線階段
Revolut 正以 PRAGMA 作為單一基礎模型，重新打造其技術堆疊。NVIDIA 表示，該銀行正使用 cuDF 工具套件與 Dynamo-Triton 軟體，在 Blackwell Ultra GPU 上擴展系統的正式環境部署。所稱三倍擴展能力是工程目標，並非目前客戶數已擴增的報告。
公告也介紹了運用自有交易紀錄建立智慧系統的機構。Starling Bank 使用該銀行的交易資料，在 Civo 的英國雲端上開發 Starling Intelligence，作為其 AI 功能的底層系統。NVIDIA 稱 Starling 是首家在英國主權雲端基礎設施上訓練代理式模型的銀行。
Lloyds Banking Group 建立了 ATUM，這是一種交易基礎模型，可將數十億筆銀行交易轉化為可重複運用的智慧。NVIDIA 表示，RTX PRO 6000 Blackwell GPU 加速了該模型，並提升其在全行各類應用中的效率。另一方面，SBS 推出主權銀行智慧平台，旨在讓銀行無須將資料移出自身內部環境，即可執行生成式與代理式模型。
開放模型支援助理與專業工作負載
數位銀行 bunq 的 Finn 助理如今採用開放權重模型運行。NVIDIA 表示，該系統部署於 Nebius，其品質可媲美領先的封閉模型，而每次回答的成本為其 60%。此數字描述的是相對成本，並非成本降低 60%。
其他專案仍在開發中。NatWest 正運用 NVIDIA 語音模型（包括 Nemotron 3.5 ASR）開發語音技術，目標是辨識英國口音、方言及金融術語。Modulr 則根據 Nemotron-3-Ultra-550B 開放模型，開發適用於不同支付作業的專用模型。
Santander 是 NVIDIA 全新 Kumo 系列結構化金融資料開放權重基礎模型的早期採用者。該行正運用這些模型，為核心銀行業務工作負載打造專用智慧系統。
金融研究取得更快速的資料工具
LSEG 正與 NVIDIA 合作，協助金融機構以快達 10 倍的速度分析大量歷史逐筆報價資料。這項工作使用 Polars GPU 引擎，並由 RTX PRO 6000 Blackwell GPU 上的 cuDF 加速。
RavenPack 在 Bigdata.com 上運用經微調的 NVIDIA Nemotron 模型，建置資料集生成流程。該流程接收以自然語言表達的研究假設，並產出可供回測的標註資料集，投資人可用其辨識、分析及視覺化市場趨勢。
詐欺處理效能提升包括離線測試結果
HSBC 使用 Starburst Enterprise 的 GPU Engine，在將風險與詐欺降至最低的同時，支援近乎即時的客戶洞察與隨需決策。NVIDIA 報告稱，資料處理速度提升至五倍。
Stripe 的成果明確限於離線測試。NVIDIA 表示，在這些測試中，GPU 加速的 Ray Data 為 Stripe Radar 詐欺偵測平台帶來快 42 倍的資料處理流程，以及 92% 的成本節省。所報告的效益涉及機器學習資料處理流程，而非詐欺偵測準確度的量化改善。
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