GTC 베를린에서 은행과 결제 기업, 금융 데이터 제공업체가 프로덕션 규모의 지능이 어떤 모습인지 보여 주고 있습니다. NVIDIA 가속 컴퓨팅 위에 세워지고 오픈 웨이트 모델로 구동되며 자사 인프라에서 돌아가는 지능이죠.
Revolut는 NVIDIA 가속 컴퓨팅으로 구동되는 단일 파운데이션 모델 PRAGMA 위에 기술 스택을 다시 쌓고 있습니다. NVIDIA Blackwell Ultra GPU에서 NVIDIA cuDF 툴킷과 Dynamo-Triton 소프트웨어를 활용해 PRAGMA를 프로덕션 규모로 키웠고, 우선 8,000만 고객을 지원하면서 3배까지 확장할 수 있도록 설계했죠.
“Revolut는 수십억 건의 거래를 처리합니다. 기회는 늘 있었지만, 문제는 파운데이션 모델이 그만한 규모에서, 또 여러 도메인에 걸쳐 작동할 수 있느냐였습니다. PRAGMA가 그 답입니다”라며 “NVIDIA와 함께 만든 이 모델은 연구 성과와 실제 뱅킹 시스템 사이의 간극을 메울 수 있다는 가장 분명한 증거입니다”라고 Revolut AI 총괄 Pavel Nesterov는 말했습니다.
가속 인프라 위에서 이뤄지는 학습
영국 소버린 클라우드 인프라에서 에이전틱 모델을 학습시킨 첫 은행 Starling Bank는 자사 거래 데이터를 활용해 Civo의 영국 클라우드에서 ‘Starling Intelligence’를 개발했습니다. 이 은행의 AI 역량을 떠받치는 지능 계층이죠.
Lloyds Banking Group은 수십억 건의 뱅킹 거래를 재사용 가능한 지능으로 바꿔 주는 거래 파운데이션 모델 ATUM을 만들었습니다. NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPU로 가속해 은행 전반의 업무에서 효율을 끌어올리고 있죠.
SBS는 은행이 자사 데이터를 경계 밖으로 내보내지 않고도 생성형·에이전틱 모델을 돌릴 수 있도록 뱅킹 소버린 인텔리전스 플랫폼을 선보였습니다.
훨씬 적은 비용으로 쓰는 오픈 모델
오픈 웨이트 모델은 유럽 금융기관이 자신이 보유한 데이터 위에, 자신이 통제할 수 있는 비용으로 자사만의 지능을 세우게 해 줍니다. 그 아래에서 엔진 역할을 하는 것이 NVIDIA의 가속 컴퓨팅 플랫폼이고요.
네오뱅크 bunq의 에이전틱 어시스턴트 Finn은 이제 오픈 웨이트 모델로 구동됩니다. NVIDIA 가속 컴퓨팅으로 구동되며 Nebius에 배포한 결과, 선도적인 폐쇄형 모델과 같은 수준의 품질을 답변당 60% 비용으로 내고 있죠.
NatWest는 영국의 다양한 억양과 방언, 금융 용어를 두루 알아듣도록 설계된 기술을 만들고 있습니다. Nemotron 3.5 ASR을 비롯한 NVIDIA 음성 모델과 함께 개발했죠.
Modulr은 NVIDIA Nemotron-3-Ultra-550B 오픈 모델을 바탕으로 결제 운영의 각 영역에 특화된 모델을 만들고 있습니다.
Santander는 정형 금융 데이터를 위한 새로운 NVIDIA Kumo 오픈 웨이트 파운데이션 모델 제품군을 일찍 도입해, 핵심 뱅킹 워크로드에 쓸 특화 지능을 구축하고 있습니다.
금융 리서치를 바꾸는 가속 컴퓨팅
LSEG는 NVIDIA와 협력해 금융기관이 대량의 과거 틱 데이터를 최대 10배 빠르게 분석하도록 돕고 있습니다. NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPU에서 NVIDIA cuDF로 가속되는 Polars GPU 엔진을 활용하는 방식이죠.
RavenPack은 Bigdata.com 위에 데이터셋 생성 파이프라인을 구축했습니다. 일상 언어로 쓴 연구 가설을 넣으면 라벨이 붙어 백테스트에 바로 쓸 수 있는 데이터셋을 돌려주는데, 파인튜닝한 NVIDIA Nemotron 모델로 구동되죠. 투자자는 이 데이터셋으로 시장 흐름을 짚어 내고 분석하고 시각화할 수 있습니다.
데이터 파이프라인을 앞당겨 사기 탐지를 끌어올리다
RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPU와 NVIDIA cuDF는 수 테라바이트 규모로 흩어져 있고 규제를 받는 데이터 소스 전반의 처리를 가속합니다. 사기 탐지를 비롯한 여러 상황에서 데이터부터 의사결정까지 걸리는 시간을 줄여 주죠.
HSBC는 Starburst Enterprise의 GPU 엔진으로 데이터 처리 속도를 5배 높여, 위험과 사기는 최소화하면서 고객 업무와 즉각적인 의사결정을 뒷받침하는 준실시간 고객 인사이트를 제공합니다.
프로그래밍 가능한 금융 서비스를 제공하는 글로벌 기업 Stripe는 오프라인 테스트에서 NVIDIA GPU로 가속한 Ray Data를 통해 사기 탐지 플랫폼 Stripe Radar의 데이터 파이프라인이 42배 빨라지고 비용은 92% 절감되는 결과를 얻었습니다. 덕분에 Stripe Radar의 머신러닝 파이프라인은 모델 학습을 끊임없이 최적화하며 사기 탐지 성능을 높일 수 있죠.
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