NVIDIA于10月22日在柏林GTC大会上宣布，Revolut正在生产环境中扩大其PRAGMA基础模型的应用，首批服务对象为8000万客户。其他项目涉及银行自有模型、支付运营和加速数据处理，涵盖已上线系统、开发工作和离线测试。
要点
- Revolut的PRAGMA目前服务于首批8000万客户，其设计目标是扩展至这一规模的三倍。
- 银行和支付服务提供商正利用自有数据、开放权重模型和加速基础设施开发专有智能系统。
- NVIDIA报告了显著的处理性能提升，其中Stripe的离线测试结果显示，数据处理流程速度提升42倍，成本节省92%。
目录
欧洲金融AI迈入生产应用阶段
Revolut正围绕PRAGMA这一单一基础模型重建其技术栈。据NVIDIA介绍，该银行利用cuDF工具包和Dynamo-Triton软件，在Blackwell Ultra GPU上扩展这一系统的生产应用。所称的三倍扩展能力是工程目标，并非当前客户群已经扩大的报告。
公告还重点介绍了利用自身交易记录构建智能系统的机构。Starling Bank基于该行的交易数据，在Civo的英国云平台上开发了Starling Intelligence，这是其AI能力的底层支撑。NVIDIA称，Starling是首家在英国主权云基础设施上训练智能体模型的银行。
Lloyds Banking Group构建了ATUM，这是一种交易基础模型，可将数十亿笔银行交易转化为可重复使用的智能能力。NVIDIA表示，RTX PRO 6000 Blackwell GPU可加速该模型，提升其在全行各类应用场景中的效率。另据介绍，SBS推出了一个主权银行智能平台，旨在让银行运行生成式和智能体模型，而无需将数据移出自身内部环境。
开放模型支持助手和专业工作负载
数字银行bunq的Finn助手现已运行于开放权重模型之上。NVIDIA表示，该助手部署在Nebius上，每个回答的成本仅为领先闭源模型的60%，同时达到相当的质量水平。这一数字描述的是相对成本，并不意味着成本降低了60%。
其他项目仍处于开发阶段。NatWest正利用NVIDIA语音模型（包括Nemotron 3.5 ASR）开发语音技术，旨在识别英国口音、方言和金融术语。Modulr则基于开放模型Nemotron-3-Ultra-550B，为不同支付运营场景开发专用模型。
Santander是NVIDIA新推出的Kumo系列开放权重结构化金融数据基础模型的早期采用者。该行正利用这些模型，为核心银行业务工作负载构建专业智能能力。
金融研究获得更快的数据工具
LSEG正与NVIDIA合作，帮助金融机构将海量历史逐笔行情数据的分析速度提升至最多10倍。这项工作使用Polars GPU引擎，并由RTX PRO 6000 Blackwell GPU上的cuDF提供加速。
RavenPack基于经过微调的NVIDIA Nemotron模型，在Bigdata.com上构建了一条数据集生成流程。该流程接收以通俗语言表达的研究假设，并输出已标注、可用于回测的数据集，帮助投资者识别、分析和可视化市场趋势。
欺诈处理性能提升包括离线测试结果
HSBC利用Starburst Enterprise的GPU引擎支持近实时客户洞察和按需决策，同时尽量降低风险和欺诈。NVIDIA报告称，数据处理速度提升至原来的五倍。
Stripe的结果明确仅限于离线测试。NVIDIA表示，在这些测试中，GPU加速的Ray Data使Stripe Radar欺诈检测平台的数据处理流程速度提升42倍，并节省92%的成本。所报告的提升涉及机器学习数据处理流程，而非欺诈检测准确率的量化改善。
阅读更多新闻
免责声明
本文由FinanceVelix发布，仅提供一般信息，不构成个性化的财务、投资、法律或税务建议。市场价格、利率和经济状况可能发生变化；投资存在亏损风险。本文所述事实依据发布时可获得的资料，且可能发生变化。请独立核实重要信息，并在需要时咨询合格的专业人士。提及任何资产、公司或服务均不构成推荐。
