En el GTC Berlin, bancos, compañías de pagos y proveedores de datos financieros muestran cómo se presenta la inteligencia a escala de producción: basada en el cálculo acelerado de NVIDIA, impulsada por modelos de peso abiertos y operando en su propia infraestructura.
Revolut está reconstruyendo su pila tecnológica sobre un modelo de base único PRAGMA, impulsado por el cómputo acelerado de NVIDIA. Utilizando el kit de herramientas NVIDIA cuDF y el software Dynamo-Triton en GPUs Blackwell Ultra de NVIDIA, Revolut está escalando PRAGMA en producción, atendiendo a un número inicial de 80 millones de clientes y diseñado para escalar 3 veces.
“Revolut procesa miles de millones de transacciones —la oportunidad siempre estuvo ahí, pero la pregunta era si los modelos de base podían operar a esa escala y en múltiples dominios. PRAGMA responde a eso”, dijo Pavel Nesterov, jefe de IA en Revolut. “Construido en colaboración con NVIDIA, es la prueba más clara hasta ahora de que la brecha entre un avance de investigación y un sistema bancario de producción puede cerrarse”.
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Entrenamiento en Infraestructura Acelerada
Starling Bank, el primer banco en entrenar un modelo agentic en la infraestructura de nube soberana del Reino Unido, ha desarrollado “Starling Intelligence” —la capa de inteligencia que sustenta su capacidad de IA— en la nube de Civo del Reino Unido, utilizando los datos de transacciones propios del banco.
El Grupo Bancario Lloyds desarrolló ATUM, un modelo de base de transacciones que convierte miles de millones de transacciones bancarias en inteligencia reutilizable. Este proceso se acelera con las GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell y mejora la eficiencia en todos los casos de uso a nivel del banco.
SBS lanzó una plataforma de inteligencia soberana bancaria para que los bancos puedan ejecutar modelos generativos y agenticos sin que sus datos salgan de sus propias instalaciones.
Modelos abiertos por un frazione del costo
Los modelos de peso abiertos proporcionan a las instituciones financieras europeas información exclusiva basada en datos que poseen, a costos que controlan. La plataforma de computación acelerada de NVIDIA es el motor que opera debajo de ellos.
El asistente agentico de Neobank Bunq, Finn, ahora funciona en modelos de peso abierto. Impulsado por el cómputo acelerado de NVIDIA, su implementación en Nebius iguala la calidad de los modelos cerrados líderes, con un costo por respuesta del 60% de ese costo.
NatWest está desarrollando tecnología diseñada para reconocer toda la gama de acentos británicos, dialectos y terminología financiera, elaborada con los modelos de voz de NVIDIA, incluyendo Nemotron 3.5 ASR.
Modulr está creando modelos especializados para diferentes aspectos de las operaciones de pago, basándose en el modelo abierto NVIDIA Nemotron-3-Ultra-550B.
Santander es un pionero en la adopción de la nueva familia de modelos de base de peso abierta NVIDIA Kumo para datos financieros estructurados, utilizándolos para desarrollar inteligencia especializada para las cargas de trabajo bancarias centrales.
El cálculo acelerado transforma la investigación financiera
LSEG está colaborando con NVIDIA para ayudar a las instituciones financieras a analizar grandes volúmenes de datos históricos de tick con hasta 10 veces más rapidez, mediante el motor de GPU Polars, acelerado por NVIDIA cuDF en las GPUs NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell.
RavenPack desarrolló una cadena de procesamiento para generar conjuntos de datos en Bigdata.com que toma una hipótesis de investigación en lenguaje sencillo y devuelve un conjunto de datos etiquetado, listo para backtest, ejecutado por un modelo NVIDIA Nemotron bien ajustado. Los inversores pueden utilizar estos conjuntos de datos para identificar, analizar y visualizar las tendencias del mercado.
Acelerar las tuberías de datos para mejorar la detección de fraude
GPUs RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition y NVIDIA cuDF ayudan a acelerar el procesamiento de datos en fuentes escaladas a múltiples terabytes, separadas y reguladas, comprimiendo el tiempo desde los datos hasta la toma de decisiones para casos de fraude y otros escenarios.
HSBC proporciona información para clientes casi en tiempo real que respaldan los procesos de los clientes y la toma de decisiones bajo demanda, al mismo tiempo que minimiza riesgos y fraudes, gracias al procesamiento de datos 5 veces más rápido en el Motor de GPU de Starburst Enterprise.
Stripe, un proveedor global de servicios financieros programables, observa que las tuberías de datos son 42 veces más rápidas y se obtiene un ahorro de costos del 92% para su plataforma de detección de fraude Stripe Radar con Ray Data acelerado por GPU de NVIDIA en pruebas offline. Esto permite que los pipelines de aprendizaje automático de Stripe Radar optimicen continuamente el entrenamiento del modelo y mejoren la detección de fraudes.
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