欧洲金融服务组织采用开放模型构建专有智能

在GTC柏林上，银行、支付公司和金融数据提供商展示了基于NVIDIA加速计算、由开放权重模型驱动并在他们自己的基础设施上运行的规模化智能。 Revolut正在将其技术栈重建在一个单一的基础模型PRAGMA上，该模型由NVIDIA加速计算提供支持。 使用NVIDIA cuDF工具包和Dynamo-Triton软件在NVIDIA Blackwell Ultra GPU上，Revolut正在生产中扩展PRAGMA，服务最初8000万客户，并设计为扩展3倍。

“Revolut处理数十亿笔交易——机会一直存在，但问题是基础模型能否在那种规模和跨领域运行。 PRAGMA回答了这个问题，”Revolut的AI主管Pavel Nesterov说。 “与NVIDIA合作开发，这是迄今为止最清晰的证据，表明研究突破和生产银行系统之间的差距可以缩小。 ”星联银行是第一个在英国主权云基础设施上训练代理模型的第一家银行，它已经开发了“星联智能”——支撑其AI能力的人工智能层——在英国云上使用银行的交易数据。

劳埃德银行集团构建了ATUM，一个交易基础模型，将数十亿笔银行交易转换为可重用的智能——使用NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPU加速，并在银行范围内的用例中提高了效率。 SBS推出了一个银行主权智能平台，使银行可以在不让他们自己的数据离开他们自己的墙壁的情况下运行生成和代理模型。 开放模型以较低的成本提供专有智能。 NVIDIA的加速计算平台是它们运行的引擎。 bunq的代理助手Finn现在运行在开放权重模型上。

由NVIDIA加速计算提供动力，在Nebius上部署与领先的封闭模型的质量相当，但每个答案的成本只有60%。 NatWest正在构建旨在识别英国各种口音、方言和金融术语的技术，该技术是与NVIDIA的语音模型合作开发的，包括Nemotron 3.5 ASR。 Modulr正在为支付操作的特定部分构建专用模型，基于NVIDIA Nemotron-3-Ultra-550B开放模型。 桑坦德是新的NVIDIA Kumo系列开放权重基础模型的结构化金融数据的早期采用者，使用它们来构建核心银行工作负载的专用智能。

加速计算使金融研究发生变革。 LSEG正在与NVIDIA合作，帮助金融机构使用Polars GPU引擎，在NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPU上使用NVIDIA cuDF，将历史点数据的大量分析速度提高10倍。 RavenPack在Bigdata.com上构建了一个数据集生成管道，它将一个纯语言研究假设返回一个标记的、可供回测使用的数据集——在微调的NVIDIA Nemotron模型上运行。 投资者可以使用这些数据集来识别、分析和可视化市场趋势。

加速数据管道以改进欺诈检测RTX PRO 6000 Blackwell服务器版GPU和NVIDIA cuDF有助于加速跨多TB规模、隔离的监管来源的数据处理，压缩欺诈和其他场景的数据到决策的时间。 汇丰银行提供近乎实时的客户洞察，支持客户流程和按需决策，同时最大限度地降低风险和欺诈，由Starburst Enterprise的GPU引擎提供5倍更快的数据处理。

Stripe，一个全球可编程金融服务提供商，在离线测试中看到其Stripe Radar欺诈检测平台的42倍更快的数据管道和92%的成本节约，使用NVIDIA GPU加速的Ray Data。 这使Stripe Radar的机器学习管道能够持续优化。