Revolut、8000万人向け基盤AIを本番運用

PRAGMAを本番投入

8000万人向け本番運用
3倍拡張を想定

独自AIを低コスト化

自社データの域内運用
閉鎖型比60%の回答単価

分析と不正検知を高速化

分析処理の最大10倍高速化
不正検知基盤の92%コスト減
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NVIDIAは2026年10月22日、ベルリンで開いたGTCで、RevolutやStarling Bankなど欧州の金融機関が、オープンウェイトモデルとGPU基盤を使い、自社データによる独自AIを自社・域内インフラで本番運用する事例を公表しました。Revolutは取引基盤モデルPRAGMAをまず8000万人向けに展開し、3倍の規模まで拡張できるよう設計しています。

RevolutはNVIDIA cuDFとDynamo-TritonをBlackwell Ultra GPU上で動かし、数十億件の取引を扱う単一の基盤モデルとしてPRAGMAを構築しました。Starling Bankは英国の主権クラウドと自社取引データでエージェント型モデルを学習し、Lloyds Banking Groupも数十億件の取引を再利用可能な知見へ変えるATUMを開発しています。

コスト面では、ネット銀行bunqのエージェント型アシスタントFinnが、主要な閉鎖型モデルと同等の品質を回答1件当たり60%の費用で実現したとNVIDIAは説明しています。NatWestは英国のアクセントや金融用語を認識する音声技術、Santanderは構造化金融データ向けKumoモデルの活用を進めています。

金融調査では、LSEGがPolars GPUエンジンとcuDFを使い、過去のティックデータ分析を最大10倍高速化する取り組みを進めています。RavenPackは自然言語の調査仮説から、ラベル付きでバックテスト可能なデータセットを生成する仕組みを構築しました。

不正検知では、HSBCがデータ処理を5倍に高速化し、ほぼリアルタイムの顧客分析に活用しています。Stripeはオフライン試験で、Radarの機械学習用データ処理を42倍に高速化し、コストを92%削減したとしていますが、これらはNVIDIAが公表した導入事例であり、本番環境での効果は個別の検証が必要です。