欧洲领先的金融服务机构正借助开放模型构建专属智能
在 GTC 柏林上，银行、支付企业和金融数据提供商正在展示生产级智能的落地形态 —— 基于 NVIDIA 加速计算构建，采用开放权重模型，并运行在客户自有基础设施之上。 Revolut 正基于单一基础模型 PRAGMA 重构其技术栈，该模型由 NVIDIA 加速计算提供支持。借助 NVIDIA cuDF toolkit 和 Dynamo-Triton 软件，并在 NVIDIA Blackwell Ultra GPU 上运行，Revolut 正在生产环境中规模化部署 PRAGMA，目前已服务 80
在 GTC 柏林上，银行、支付企业和金融数据提供商正在展示生产级智能的落地形态 —— 基于 NVIDIA 加速计算构建，采用开放权重模型，并运行在客户自有基础设施之上。
Revolut 正基于单一基础模型 PRAGMA 重构其技术栈，该模型由 NVIDIA 加速计算提供支持。借助 NVIDIA cuDF toolkit 和 Dynamo-Triton 软件，并在 NVIDIA Blackwell Ultra GPU 上运行，Revolut 正在生产环境中规模化部署 PRAGMA，目前已服务 8000 万初始客户，并具备 3 倍扩展能力。
Revolut 的 AI 负责人 Pavel Nesterov 表示：“Revolut 每天处理数十亿笔交易 —— 机会一直存在，但问题在于，基础模型能否在大规模以及跨越业务场景中稳定运行。PRAGMA 给出了答案。我们与 NVIDIA 联合打造这一模型，这也是迄今为止最有力的证明：研究突破与生产级银行系统之间的鸿沟可以被弥合。”
在加速基础设施上开展训练
Starling Bank 是首家在英国云基础设施上训练智能体模型的银行。已在 Civo 英国云上利用自有交易数据开发出“Starling Intelligence” —— 这一支撑其 AI 能力的智能层。
劳埃德银行集团 (Lloyds Banking Group) 打造了交易基础模型 ATUM，可将数十亿笔银行交易转化为可复用的智能 —— 该模型由 NVIDIA RTX Blackwell GPU 提供加速，并提升了全行各类应用场景的效率。
SBS 推出银行自主可控的智能平台，使银行能够在自有环境中运行生成式模型和智能体模型，而无需数据离开自身系统。
以极低成本使用开放模型
开放权重模型让欧洲金融机构能够基于自有数据构建专属智能，并将成本控制在自身可控范围内。NVIDIA 加速计算平台，正是支撑这一切的底层引擎。
荷兰数字银行 bunq 的智能体助手 Finn 现已基于开放权重模型运行。在 NVIDIA 加速计算的支持下，将其部署于 Nebius 平台，其每次回答的效果可媲美领先的闭源模型，而成本仅为后者的 60%。
NatWest 正在开发一项语音识别技术，旨在准确识别英国各类口音、方言及金融专业术语；该技术基于 NVIDIA 语音模型构建，其中包括 Nemotron 3.5 ASR。
Modulr 正基于 NVIDIA Nemotron-3-Ultra-550B 开放模型，为支付业务的不同环节构建专用模型。
桑坦德银行 (Santander) 正率先采用全新的 NVIDIA Kumo 系列开放权重基础模型，面向结构化金融数据，并以此构建面向核心银行业务场景的专用智能。
加速计算重塑金融研究
伦敦证券交易所集团 (LSEG) 正与 NVIDIA 合作，借助 Polars GPU 引擎，帮助金融机构将海量历史逐笔交易数据的分析速度提升高达 10 倍；该引擎由 NVIDIA cuDF 提供加速支持，并运行于 NVIDIA RTX Blackwell GPU 上。
RavenPack 在 Bigdata.com 上构建了一套数据集生成流水线，只需输入自然语言的研究假设，即可转化为经过标注、可直接用于回测的数据集 —— 该流水线运行于经过微调的 NVIDIA Nemotron 模型之上。投资者可利用这些数据集来识别、分析和可视化市场趋势。
加速数据流，强化欺诈检测能力
RTX Blackwell 服务器版 GPU 与 NVIDIA cuDF 可加速跨多 TB 级、相互独立且合规数据源的数据处理，大幅缩短从数据到决策的周期，助力欺诈检测及其他业务场景。
汇丰银行 (HSBC) 借助 Starburst Enterprise GPU Engine，将数据处理速度提升 5 倍，从而提供近乎实时的客户洞察，在支持客户流程与按需决策的同时，最大限度降低风险与欺诈隐患。
全球可编程金融服务提供商 Stripe，在离线测试中借助 NVIDIA GPU 加速的 Ray Data，使其 Stripe Radar 欺诈检测平台的数据流提速 42 倍，成本降低 92%。这一加速能力使 Stripe Radar 的机器学习流水线能够持续优化模型训练，并不断提升欺诈检测能力。
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