Как сообщает NVIDIA в корпоративном блоге, на конференции GTC Berlin европейские банки, платёжные компании и поставщики финансовых данных продемонстрировали ИИ, работающий в промышленной эксплуатации: он построен на ускоренных вычислениях NVIDIA, моделях с открытыми весами и инфраструктуре самих компаний. Открытые веса (open weight) означают, что модель можно скачать, дообучить и запускать на собственных серверах организации.
Revolut перестраивает весь технологический стек на единую базовую модель PRAGMA. Она масштабируется в продакшене с помощью инструментария NVIDIA cuDF и ПО Dynamo-Triton на графических процессорах NVIDIA Blackwell Ultra и сейчас обслуживает 80 млн клиентов, будучи рассчитанной на трёхкратный рост нагрузки. «Это самое ясное на сегодня доказательство того, что разрыв между исследовательским прорывом и промышленной банковской системой можно закрыть», — заявил глава направления ИИ Revolut Павел Нестеров.
Starling Bank первым среди банков обучил агентную модель на суверенном облаке Великобритании: слой «Starling Intelligence» обучен на платформе Civo с использованием собственных транзакционных данных банка. Lloyds Banking Group создала транзакционную модель ATUM, ускоренную на графических процессорах NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell. Платформа SBS позволяет банкам запускать генеративные и агентные модели, не выводя данные за пределы собственных систем.
Открытые модели дают финучреждениям «собственный интеллект» на принадлежащих им данных при контролируемых затратах, отмечает NVIDIA. Необанк bunq перевёл агента-ассистента Finn на открытые модели: развёрнутые на инфраструктуре Nebius, они по качеству сопоставимы с ведущими закрытыми моделями, а стоимость одного ответа составляет 60% от их уровня. Santander стала одним из первых пользователей нового семейства открытых моделей NVIDIA Kumo для структурированных финансовых данных, Modulr строит специализированные модели для платёжных операций на базе Nemotron-3-Ultra-550B, а NatWest развивает распознавание британских акцентов, диалектов и финансовой терминологии на речевых моделях NVIDIA, включая Nemotron 3.5 ASR.
Ускорились и финансовые исследования. LSEG совместно с NVIDIA довела анализ больших объёмов исторических тиковых данных (записей сделок и котировок) до 10-кратного ускорения с движком Polars GPU на видеокартах RTX PRO 6000 Blackwell. RavenPack запустила на Bigdata.com конвейер генерации датасетов: дообученная модель NVIDIA Nemotron превращает исследовательскую гипотезу на естественном языке в размеченный набор данных, готовый к бэктестированию.
Быстрее стала и обработка данных в антифроде. HSBC ускорила обработку данных в пять раз на GPU Engine платформы Starburst Enterprise и получает почти мгновенную аналитику по клиентам для оценки рисков. Stripe в офлайн-тестировании зафиксировала 42-кратное ускорение пайплайнов данных и 92% экономии для антифрод-платформы Stripe Radar на GPU-ускоренном Ray Data.
