Revolut масштабирует базовую модель PRAGMA для банковских операций в реальном времени
Revolut перевела свою фундаментальную модель PRAGMA из исследовательской среды в промышленные системы для банковских сервисов реального времени. Среди таких сервисов — выявление регулярных платежей, мгновенное принятие кредитных решений и рекомендации в приложении. Модель разработана совместно с NVIDIA и обучена на 26 миллионах обезличенных историй пользователей.
На NVIDIA GTC Berlin руководители Revolut Антон Репушко и Амей Баокар рассказали об инфраструктуре, лежащей в основе внедрения. Платформа предварительно обрабатывает действия клиентов и преобразует их в токены вне контура запросов на принятие решений. Изначально она рассчитана на базу из 80 миллионов клиентов. Архитектура спроектирована с возможностью утроить масштаб и обрабатывать до 10 000 событий на клиента. Revolut стремится обеспечить время чтения данных p99 на уровне десятков миллисекунд при общем бюджете сквозного инференса менее одной секунды.
Для эффективного использования GPU Revolut постоянно держит в памяти общую базовую часть модели и подключает специализированные для конкретных задач адаптеры LoRA, которые корректируют 2–4% основных параметров. Компания также применяет динамическую пакетную обработку, чтобы одновременно обрабатывать данные нескольких пользователей. По словам компании, неизменяемые конвейеры данных, токенизаторы с контролем версий и журналы аудита помогают выполнять нормативные требования.
В задачах, связанных, например, с заявителями, у которых мало данных об истории транзакций или есть внешние кредитные данные, Revolut сочетает моделирование последовательностей событий PRAGMA с табличной фундаментальной моделью STRIDER. В объявлении отмечается растущее использование инфраструктуры ИИ в финансовых услугах, однако в нём не сообщается о новых криптовалютных продуктах, торговой активности или результатах работы, которые могли бы напрямую повлиять на крипторынки.
Neutral
В объявлении говорится о внедрении Revolut моделей ИИ для банковских операций, а не о криптовалютах, блокчейн-инфраструктуре или торговле цифровыми активами. Оно не содержит прямого катализатора для цен на криптовалюты, рыночной ликвидности или регуляторных условий, поэтому наиболее подходящая оценка рынка — нейтральная.
В краткосрочной перспективе трейдеры могут воспринять эту новость как умеренный сигнал о более широких инвестициях финансового сектора в ИИ, однако в ней не упоминается связанная с криптовалютами компания или токен, спрос на которые мог бы немедленно измениться. Подобные объявления о внедрении банками машинного обучения обычно важнее для технологической стратегии этих компаний, чем для общего направления крипторынка. Любая реакция, вероятно, ограничится настроениями вокруг финансовых технологий и активов, связанных с ИИ, и не затронет Bitcoin или рынок цифровых активов в целом.
В долгосрочной перспективе более автоматизированные системы кредитования и выявления мошенничества могут повлиять на то, как финансовые учреждения управляют рисками и обслуживают клиентов. Это может косвенно сказаться на конкуренции в финтех-секторе и распространении цифровых финансовых услуг. Однако в статье нет указаний на то, что Revolut планирует связать PRAGMA или STRIDER с криптовалютными рынками. Поэтому трейдерам следует ориентироваться на отдельные рыночные факторы — такие как регулирование криптовалют, ликвидность, институциональные потоки и макроэкономические условия, — чтобы получить более ясные сигналы о направлении и стабильности цен.