Europäische Finanzdienstleister nutzen NVIDIA-betriebene offene Modelle für skalierbare proprietäre KI

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Große europäische Banken und Fintech-Unternehmen setzen auf NVIDIA-beschleunigte Computertechnik und offene Gewichtungsmodelle, um proprietäre KI zu entwickeln, die Skalierbarkeit, Kosteneffizienz und Betrugserkennung innerhalb ihrer eigenen Infrastruktur verbessert.

Auf der GTC Berlin präsentierten führende europäische Finanzinstitute KI-Systeme im Produktionsmaßstab, die auf NVIDIA-beschleunigter Computertechnik basieren und offene Gewichtungsmodelle einsetzen, die in ihrer eigenen Infrastruktur betrieben werden. Besonders hervorzuheben ist der Zahlungskonzern Revolut, der seinen Technologiestack rund um ein einziges Basis-Modell namens PRAGMA neu gestaltet, das durch NVIDIAs cuDF-Toolkit, Dynamo-Triton-Software und Blackwell Ultra GPUs unterstützt wird. Entworfen, um zunächst 80 Millionen Kunden mit einer skalierbaren Architektur zu bedienen, die auf eine dreifache Wachstumsrate abzielt, markiert diese Initiative einen bedeutenden Fortschritt bei der Bereitstellung von KI auf massivem Transaktionsniveau. Pavel Nesterov, Leiter der KI bei Revolut, betonte die Rolle von PRAGMA bei der Überbrückung der Lücke zwischen Forschungsdurchbrüchen und praktischen, großskaligen Bankanwendungen.

Auch andere europäische Banken nehmen KI-Innovationen an: Starling Bank entwickelte "Starling Intelligence", ein agentenbasiertes KI-Modell, das auf der souveränen Cloud-Infrastruktur des Vereinigten Königreichs mit proprietären Transaktionsdaten trainiert wurde. Die Lloyds Banking Group kreierte ATUM, ein Transaktionsbasis-Modell, das Milliarden von Bankdatensätzen in wiederverwendbare Intelligenz verwandelt, beschleunigt durch NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPUs zur Verbesserung bankweiter Abläufe. SBS führte eine souveräne Intelligenzplattform ein, die es Banken ermöglicht, generative und agentische Modelle auszuführen, ohne dass ihre Daten die eigenen Räumlichkeiten verlassen, und damit wichtige Bedenken hinsichtlich der Datensouveränität adressiert.

Offene Gewichtungsmodelle bieten diesen Organisationen die Möglichkeit, proprietäre Intelligenz mit voller Kontrolle über ihre Daten und Kosten aufzubauen. So setzt beispielsweise die Neobank bunq ihren agentischen Assistenten Finn auf offenen Gewichtungsmodellen mit NVIDIA-Beschleunigung ein, erreicht vergleichbare Qualität zu führenden geschlossenen Modellen, jedoch mit 60 % geringeren Kosten pro Anfrage. NatWest entwickelt KI-Technologie, die in der Lage ist, verschiedene britische Akzente und Finanzterminologie mit NVIDIAs Nemotron 3.5 ASR-Sprachmodell zu erkennen. Modulr und Santander nutzen ebenfalls NVIDIAs Nemotron bzw. Kumo offene Modelle, um spezialisierte KI für Zahlungsabwicklungen und Kernbankprozesse zu entwickeln.

Neben kundenorientierter KI transformiert beschleunigte Computertechnik die Finanzforschung und Betrugserkennung. Die London Stock Exchange Group (LSEG) verwendet NVIDIAs cuDF- und Polars-GPU-Engine auf RTX PRO 6000 Blackwell GPUs, um enorme Mengen an historischen Tick-Daten bis zu zehnmal schneller zu analysieren. RavenPack setzt feinjustierte Nemotron-Modelle ein, um gelabelte Datensätze für Markttrendanalysen zu generieren. HSBC nutzt RTX PRO 6000 Blackwell GPUs und NVIDIAs cuDF, um nahezu Echtzeit-Kundeninformationen bereitzustellen, was die Entscheidungsfindung verbessert und Betrugsrisiken reduziert. Stripe erzielt dramatische Verbesserungen durch GPU-beschleunigte Ray Data, mit 42-fach schnelleren Datenpipelines und 92 % Kosteneinsparungen auf seiner Betrugserkennungsplattform, wobei kontinuierlich Machine-Learning-Modelle optimiert werden.

Diese Fortschritte spiegeln einen breiteren Trend wider, bei dem offene Modelle und NVIDIAs beschleunigte Computerinfrastruktur europäischen Finanzdienstleistern ermöglichen, skalierbare proprietäre KI-Lösungen zu entwickeln. Dieser Wandel unterstreicht die Bedeutung von Datensouveränität, Betriebseffizienz und Kostenersparnis und fördert zugleich Innovationen im Bank- und Zahlungssektor.