Перейти к основному содержимому
AXIOMA AI
Все новости
AI-трансформация

Европейские финансовые организации внедряют модели с открытыми весами для создания проприетарной интеллектуальной системы

Европейские финансовые организации внедряют модели с открытыми весами для создания проприетарной интеллектуальной системы
80 миллионов
обслуживание начальной базы в 80 миллионов клиентов с помощью модели PRAGMA Revolut

На GTC Berlin банки, платёжные компании и поставщики финансовых данных демонстрируют, как выглядят интеллектуальные системы промышленного масштаба — построенные на ускоренных вычислениях NVIDIA, с использованием моделей с открытыми весами и запущенные на собственной инфраструктуре.

Revolut перестраивает свою технологическую платформу на единой базе модели PRAGMA, работающей на ускоренных вычислениях NVIDIA.

С использованием инструментов NVIDIA cuDF и программного обеспечения Dynamo-Triton на GPU NVIDIA Blackwell Ultra модель PRAGMA масштабируется в продакшене, обслуживая начальную базу в 80 миллионов клиентов и рассчитана на тройной рост.

Павел Нестеров, руководитель направления ИИ в Revolut, отметил, что модель PRAGMA, созданная совместно с NVIDIA, является наглядным доказательством возможности внедрения исследовательских прорывов в реальные банковские системы.

Starling Bank разработала слой интеллекта Starling Intelligence, обучая агентную модель на собственной транзакционной базе данных в британском суверенном облаке Civo.

Lloyds Banking Group разработала модель ATUM, преобразующую миллиарды банковских транзакций в повторно используемые интеллектуальные ресурсы с ускорением на GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell.

SBS запустил платформу суверенного банковского интеллекта, позволяющую банкам запускать генеративные и агентные модели без выхода данных за пределы собственной инфраструктуры.

Это краткое изложение. Полный текст статьи доступен на сайте источника:

Читать полностью на NVIDIA

Как это касается вашего бизнеса

Новая модель или сервис дают эффект, только если данные и процессы компании к ним готовы. Аудит ИИ-готовности покажет, где ИИ даст максимальную отдачу, а где внедрять его преждевременно.