Revolut amplia il modello fondazionale PRAGMA per il banking in tempo reale
Revolut ha portato il suo modello fondazionale PRAGMA dalla ricerca ai sistemi di produzione per servizi bancari in tempo reale, tra cui il rilevamento dei pagamenti ricorrenti, le decisioni istantanee sul credito e i suggerimenti nell’app. Il modello è stato sviluppato con NVIDIA e addestrato su 26 milioni di cronologie utente anonimizzate.
Al NVIDIA GTC Berlin, i dirigenti di Revolut Anton Repushko e Amey Baokar hanno illustrato l’infrastruttura alla base della sua distribuzione. La piattaforma preelabora e tokenizza l’attività dei clienti al di fuori del flusso delle richieste decisionali e serve inizialmente una base di 80 milioni di clienti. È progettata per triplicare la propria scala e supportare fino a 10.000 eventi per cliente. Revolut punta a un tempo di lettura dei dati p99 nell’ordine delle decine di millisecondi, entro un budget di inferenza end-to-end inferiore a un secondo.
Per utilizzare le GPU in modo efficiente, Revolut mantiene in memoria un backbone condiviso del modello e vi sostituisce adattatori LoRA specifici per ciascuna attività, che modificano il 2–4% dei parametri principali. L’azienda utilizza inoltre il batching dinamico per elaborare più utenti contemporaneamente. Secondo Revolut, pipeline di dati immutabili, tokenizer con controllo delle versioni e registri di audit contribuiscono a soddisfare i requisiti normativi.
Revolut abbina la modellazione delle sequenze di eventi di PRAGMA a STRIDER, un modello fondazionale tabellare, per casi come quelli di richiedenti con uno storico delle transazioni limitato o dati di credito esterni. L’annuncio evidenzia il crescente impiego di infrastrutture di IA nei servizi finanziari, ma non segnala nuovi prodotti di criptovalute, attività di trading o risultati di performance che potrebbero influenzare direttamente i mercati crypto.
Neutral
L’annuncio riguarda l’implementazione da parte di Revolut di modelli di IA per le operazioni bancarie, non le criptovalute, l’infrastruttura blockchain o il trading di asset digitali. Non offre alcun catalizzatore diretto per i prezzi delle criptovalute, la liquidità del mercato o le condizioni normative, quindi la valutazione di mercato più appropriata è neutrale.
Nel breve termine, i trader potrebbero considerare la notizia un segnale moderato di maggiori investimenti nell’IA da parte del settore finanziario, ma non individua alcuna società o token legato alle criptovalute che possa vedere un cambiamento immediato della domanda. Annunci simili sull’adozione del machine learning da parte delle banche sono generalmente più rilevanti per la strategia tecnologica degli istituti che per l’andamento complessivo del mercato crypto. Qualsiasi reazione sarebbe probabilmente limitata al sentiment nei confronti della tecnologia finanziaria e degli asset legati all’IA, anziché riguardare Bitcoin o il mercato degli asset digitali nel suo complesso.
Nel lungo termine, sistemi più automatizzati per la concessione del credito e il rilevamento delle frodi potrebbero influenzare il modo in cui gli istituti finanziari gestiscono il rischio e servono i clienti. Ciò potrebbe incidere indirettamente sulla concorrenza nel settore fintech e sull’adozione dei servizi finanziari digitali. Tuttavia, l’articolo non indica che Revolut intenda collegare PRAGMA o STRIDER ai mercati crypto. I trader dovrebbero quindi concentrarsi su fattori di mercato distinti — come la regolamentazione specifica delle criptovalute, la liquidità, i flussi istituzionali e le condizioni macroeconomiche — per individuare segnali più chiari sulla direzione e sulla stabilità dei prezzi.