欧州主要金融サービス機関が、独自のインテリジェンスを構築するためのオープン型モデルを採用している

GTCベルリンで、銀行、決済会社、金融データプロバイダーが、NVIDIAのアクセラレーテッドコンピューティングを基盤とし、オープンウェイトモデルによって動力され、独自のインフラ上で運用される生産規模の知能の姿を示しています。

Revolutは、NVIDIA加速計算によって動作するPRAGMAという単一の基盤モデル上で、技術スタックを再構築している。NVIDIA cuDFツールキットとDynamo-Tritonソフトウェアを利用し、NVIDIA Blackwell Ultra GPUを用いて、RevolutはPRAGMAを実運用で拡大させており、初期では8000万人の顧客をサービスし、3倍に拡大可能に設計されている。

「Revolutは数十億件の取引を処理しています。その機会は常にありましたが、基盤モデルがその規模と多様な分野で機能できるかどうかが問われました。PRAGMAがその答えです」とRevolutのAI部門責任者パヴェル・ネステロフは言った。「NVIDIAとの協力のもと開発されたこのシステムは、研究の成果と実際の銀行システムの間のギャップを埋めることができるという、これまでで最も明確な証拠です。」

加速型インフラに関するトレーニング

英国のソブリンクラウドインフラ上でエージェント型モデルをトレーニングした最初の銀行であるスターリング・バンクは、自社の取引データを使用して、Civoの英国クラウド上で「Starling Intelligence」というAI能力の基盤となるインテリジェンス層を開発しました。

ロイズ銀行グループは、数十億件の銀行取引を再利用可能な知識に変換する取引基盤モデルであるATUMを構築しました。このモデルはNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPUによって加速され、銀行全体の利用ケースにおいて効率が向上します。

SBSは銀行が自社の壁を越えずに生成型モデルやエージェント型モデルを実行できるように、銀行向けのソブリンインテリジェンスプラットフォームを導入した。

コストのわずかな部分でオープンモデルを利用する

オープンウェイトモデルは、欧州の金融機関が所有するデータに基づき、自身がコントロールするコストで独自の情報を提供する。NVIDIAのアクセラレーテッドコンピューティングプラットフォームが、その下で動作しているエンジンである。

Neobank bunqのエージェンタルアシスタントであるFinnは、今やオープンウェイトモデルで動作しています。NVIDIA加速計算によって動力を得て、Nebius上での展開は、回答1件あたりのコストが主要なクローズドモデルの同等の品質を60％のコストで実現します。

ナットウエストは、NVIDIAの言語モデル、特にNemotron 3.5 ASRを含む、英国のアクセント、方言、金融用語の全範囲を認識するための技術を開発しています。

Modulrは、NVIDIA Nemotron-3-Ultra-550Bオープンモデルを基に、支払い操作の異なる部分に対応する専門的なモデルを構築しています。

サンタンデルは、構造化された金融データに対する新しいNVIDIA Kumoファミリーのオープンウェイト基盤モデルを早期に採用し、コアバンキングワークロード向けの専門的な知能を構築しています。

高速化されたコンピューティングが金融研究を変革する

LSEGはNVIDIAと協力して、金融機関が大量の歴史的トークデータを、NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPU上のNVIDIA cuDFによって加速されたPolars GPUエンジンを使って、10倍も速く分析できるように支援しています。

RavenPackはBigdata.com上でデータセット生成パイプラインを構築しました。このパイプラインでは、平易な言語の研究仮説を受け取り、ラベル付けされた、バックテストに適したデータセットを提供します。この処理は、調整されたNVIDIA Nemotronモデルで実行されます。投資家はこれらのデータセットを利用して市場のトレンドを特定し、分析し、可視化することができます。

フィッシング検出を向上させるためにデータパイプラインを高速化する

RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPUとNVIDIA cuDFは、マルチテラバイト規模の個別に管理されたデータ源において、データ処理を加速するのに役立ち、詐欺やその他のシナリオにおける意思決定までの時間を短縮します。

HSBCは、リスクや詐欺を最小限に抑えながら、顧客のプロセスやオンデマンド決定を支援する、ほぼリアルタイムのクライアント洞察を提供します。これは、Starburst EnterpriseのGPUエンジンが提供する5倍の高速なデータ処理によって実現されています。

プログラマブル金融サービスを提供するグローバル企業であるStripeは、NVIDIA GPU加速のRay Dataを用いたオフラインテストにおいて、Stripe Radar詐欺検出プラットフォームのデータパイプラインが42倍高速化し、コストが92％削減されることを確認した。これにより、Stripe Radarの機械学習パイプラインが継続的にモデル訓練を最適化し、詐欺検出能力を向上させることができる。

詳細は金融サービスにおけるNVIDIAのアクセラレーテッドコンピューティングをご覧ください。

参照 通知 ソフトウェア製品情報に関するもの。