在柏林 GTC 上，银行、支付公司及金融数据提供商展示了生产级智能系统的实际形态——这些系统基于 NVIDIA 加速计算技术，采用开放权重模型，并在其自身基础设施上运行。
Revolut 正在基于 PRAGMA 这一基础模型重新构建其技术架构，该模型由 NVIDIA 加速计算提供支持。通过 NVIDIA cuDF 工具包以及 Dynamo-Triton 软件，在 NVIDIA Blackwell Ultra GPU 上，Revolut 正在将 PRAGMA 用于生产环境，最初服务 8000 万客户，并设计可扩展至 3 倍规模。
“Revolut 处理了数十亿笔交易——机会一直存在，问题在于基础模型能否在如此大的规模和多个领域中运行。PRAGMA 可以回答这个问题，”Revolut 人工智能部门负责人帕维尔·涅斯特罗夫说。“该系统由 NVIDIA 合作开发，这是迄今为止最明确的证明，表明研究突破与生产级银行系统之间的差距可以被消除。”
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加速基础设施培训
星林银行是首家在英国主权云基础设施上训练代理模型的商行，该银行利用自身的交易数据，在 Civo 的英国云平台上开发了“星林智能”——这是支撑其人工智能能力的智能层。
劳埃德银行集团构建了ATUM这一交易基础模型，该模型能够将数十亿笔银行交易转化为可复用的智能数据——该模型借助 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPU 加速运行，并提升了全银行范围内各应用场景的效率。
SBS 推出了一个银行主权情报平台，使银行能够运行生成式模型和代理模型，且数据不会离开自身系统。
以极低的成本开启模型
开放式重量模型为欧洲金融机构提供了基于其自有数据的专有信息，且成本由这些机构控制。NVIDIA的加速计算平台则是运行在背后引擎。
Neobank bunq的代理助手Finn现在运行在开放权重模型中。由NVIDIA加速计算提供支持，在Nebius上部署的模型质量与领先封闭式模型相当，且每回答的成本仅为后者的60%。
NatWest正在开发一种技术，能够识别各种英国口音、方言和金融术语，该技术由 NVIDIA 的语音模型研发，其中包括 Nemotron 3.5 ASR。
Modulr 正在基于 NVIDIA Nemotron-3-Ultra-550B 开放模型，构建用于支付操作不同环节的专用模型。
桑坦德是首批采用新款 NVIDIA Kumo 系列开放权重基础模型来处理结构化金融数据的企业，该模型被用于构建适用于核心银行工作的专用智能系统。
加速计算变革金融研究领域
LSEG正在与 NVIDIA 合作，借助 Polars GPU 引擎，使金融机构能够以高达 10 倍的速度分析大量历史交易数据。该处理过程由 NVIDIA cuDF 在 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPU 上加速。
RavenPack 在 Bigdata.com 上构建了一个数据集生成流程，该流程能够将通俗的研究假设转化为带有标签、适合回测的数据集——这些数据是在经过优化的 NVIDIA Nemotron 模型上生成的。投资者可以使用这些数据集来识别、分析和可视化市场趋势。
加快数据管道运行以提升欺诈检测能力
RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPU 与 NVIDIA cuDF 可帮助加速跨多太字节级、独立且受监管的数据处理，缩短从数据到决策的时间，从而应对欺诈等场景。
HSBC提供近乎实时的客户洞察功能，可支持客户运营流程和按需决策，同时最大限度地降低风险和欺诈风险，这一功能依靠Starburst Enterprise的GPU引擎所实现的5倍加快的数据处理速度。
Stripe，作为全球可编程金融服务提供商，在采用 NVIDIA GPU 加速的 Ray Data 进行离线测试时发现，其 Stripe Radar 欺诈检测平台的数据管道处理速度提升了 42 倍，成本则降低了 92%。这使得 Stripe Radar 的机器学习管道能够持续优化模型训练，并提升欺诈检测效果。
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