По сообщению NVIDIA Generative AI, на конференции GTC Berlin банки, платежные компании и поставщики финансовых данных демонстрируют, как выглядит интеллект на производственном уровне — созданный на ускоренных вычислениях NVIDIA, использующий открытые модели и работающий на собственной инфраструктуре. Revolut перестраивает свою технологическую платформу на единой базовой модели PRAGMA, работающей на ускоренных вычислениях NVIDIA. С использованием инструмента NVIDIA cuDF и программного обеспечения Dynamo-Triton на графических процессорах NVIDIA Blackwell Ultra, Revolut масштабирует PRAGMA в производстве, обслуживая начальные 80 миллионов клиентов и рассчитан на увеличение в три раза. "Revolut обрабатывает миллиарды транзакций — возможность всегда была, но вопрос заключался в том, смогут ли базовые модели работать на таком уровне и в разных областях. PRAGMA отвечает на этот вопрос", — сказал Павел Нестеров, глава ИИ в Revolut. "Созданный в сотрудничестве с NVIDIA, это самое ясное доказательство того, что разрыв между прорывом в исследовании и производственной банковской системой может быть закрыт." Starling Bank, первый банк, который обучил агентную модель на инфраструктуре суверенного облака Великобритании, разработал "Starling Intelligence" — уровень интеллекта, который лежит в основе его возможностей ИИ, на облаке Civo, используя собственные данные транзакций банка. Lloyds Banking Group создала ATUM, модель транзакций, которая преобразует миллиарды банковских транзакций в повторно используемый интеллект, ускоренную с помощью графических процессоров NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell и повышающую эффективность в рамках всего банка. SBS запустила платформу суверенного интеллекта для банков, чтобы они могли запускать генеративные и агентные модели, не выводя свои данные за пределы своих стен. Открытые модели по сниженной цене предоставляют европейским финансовым учреждениям собственный интеллект, основанный на данных, которые они владеют, по контролируемым ими ценам. Ускоренная вычислительная платформа NVIDIA является движущей силой за ними. Небанк bunq теперь использует агентного ассистента Finn на открытых моделях. Работая на ускоренных вычислениях NVIDIA, развертывание на Nebius соответствует качеству ведущих закрытых моделей при 60% стоимости за ответ. NatWest разрабатывает технологии, предназначенные для распознавания полного спектра британских акцентов, диалектов и финансовой терминологии, разработанные с использованием моделей речи NVIDIA, включая Nemotron 3.5 ASR. Modulr разрабатывает специализированные модели для отдельных частей операций с платежами, основанные на открытой модели NVIDIA Nemotron-3-Ultra-550B. Santander является ранним пользователем новой семьи открытых моделей оснований NVIDIA Kumo для структурированных финансовых данных, используя их для создания специализированного интеллекта для основных банковских задач. LSEG работает с NVIDIA, чтобы помочь финансовым учреждениям анализировать большие объемы исторических данных до 10 раз быстрее с помощью движка Polars GPU, ускоренного с помощью NVIDIA cuDF на графических процессорах NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell. RavenPack создала конвейер генерации наборов данных на Bigdata.com, который принимает гипотезу исследования на простом языке и возвращает размеченный набор данных, готовый к бэктестированию — работающий на тонко настроенной модели NVIDIA Nemotron. Инвесторы могут использовать эти наборы данных для идентификации, анализа и визуализации рыночных трендов. Графические процессоры RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition и NVIDIA cuDF помогают ускорить обработку данных по многотерабайтным, разрозненным, регулируемым источникам, сокращая время от данных до принятия решений для предотвращения мошенничества и других сценариев. HSBC предоставляет клиентам почти в реальном времени информацию, поддерживающую процессы клиентов и принятие решений по запросу, минимизируя риски и мошенничество, с ускоренной обработкой данных в 5 раз на GPU-движке Starburst Enterprise. Stripe, глобальный поставщик программируемых финансовых услуг, наблюдает 42-кратное ускорение конвейеров данных и 92% экономии затрат для своей платформы обнаружения мошенничества Stripe Radar с использованием ускоренных графических процессоров NVIDIA Ray Data в оффлайн-тестировании. Это позволяет машинным обучающим конвейерам Stripe Radar постоянно оптимизировать обучение модели и улучшать обнаружение мошенничества. Материал подготовлен нейросетью на основе оригинальной публикации. ИИ может ошибаться в деталях (цифры, имена, даты, цитаты) — для важной информации сверяйтесь с первоисточником.