엔비디아(NVIDIA)는 독일 베를린에서 열린 GTC 베를린에서 유럽 은행, 결제사, 금융 데이터 기업들이 오픈 웨이트 모델과 엔비디아 가속 컴퓨팅을 기반으로 자체 인프라에서 AI를 운영하는 사례를 공개했다.
레볼루트 PRAGMA, 8천만 고객 대상 서비스
레볼루트(Revolut)는 단일 파운데이션 모델 'PRAGMA'를 중심으로 기술 스택을 다시 구축하고 있다. 엔비디아 블랙웰 울트라(Blackwell Ultra) GPU에서 cuDF 툴킷과 다이나모-트리톤(Dynamo-Triton) 소프트웨어를 활용해 우선 8천만 고객을 대상으로 서비스하며, 3배까지 확장할 수 있도록 설계됐다. 파벨 네스테로프 레볼루트 AI 총괄은 연구 성과와 실제 은행 시스템 사이의 간극을 좁힐 수 있음을 보여준 사례라고 설명했다.
영국 스탈링은행(Starling Bank)은 영국 소버린 클라우드 기업 시보(Civo)의 인프라에서 자체 거래 데이터로 에이전트 모델을 학습시킨 첫 은행이라고 소개됐다. 로이즈 뱅킹 그룹(Lloyds Banking Group)은 수십억 건의 거래를 재사용 가능한 지능으로 바꾸는 거래 파운데이션 모델 'ATUM'을 RTX PRO 6000 블랙웰 GPU로 가속해 구축했다. SBS는 데이터가 은행 밖으로 나가지 않는 소버린 인공지능 플랫폼을 내놨다.
오픈 웨이트 모델로 비용 절감
네오뱅크 번크(bunq)의 에이전트형 비서 '핀(Finn)'은 오픈 웨이트 모델로 전환해 네비우스(Nebius)에 배포했다. 선도적 폐쇄형 모델과 같은 품질을 답변당 비용 60% 수준으로 구현했다는 설명이다.
내트웨스트(NatWest)는 엔비디아 음성 모델 '네모트론 3.5 ASR(Nemotron 3.5 ASR)'로 영국의 다양한 억양과 금융 용어를 인식하는 기술을 개발 중이다. 모둘러(Modulr)는 '네모트론-3-울트라-550B' 오픈 모델을 기반으로 결제 업무별 특화 모델을 만들고 있다. 산탄데르(Santander)는 정형 금융 데이터용 오픈 웨이트 파운데이션 모델 계열 '쿠모(Kumo)'의 초기 도입 기업으로 핵심 뱅킹 업무용 모델을 구축한다.
금융 리서치와 사기 탐지 가속
런던증권거래소그룹(LSEG)은 폴라스(Polars) GPU 엔진과 cuDF를 활용해 과거 틱 데이터 분석을 최대 10배 빠르게 처리하도록 지원한다. 레이븐팩(RavenPack)은 자연어 연구 가설을 입력하면 백테스트용 데이터셋을 반환하는 파이프라인을 미세조정한 네모트론 모델로 구현했다.
사기 탐지 분야에서는 HSBC가 스타버스트(Starburst) 엔터프라이즈 GPU 엔진으로 데이터 처리 속도를 5배 높여 준실시간 고객 인사이트를 제공한다. 스트라이프(Stripe)는 사기 탐지 서비스 '스트라이프 레이더(Radar)'에 GPU 가속 레이 데이터(Ray Data)를 적용한 오프라인 테스트에서 데이터 파이프라인이 42배 빨라지고 비용이 92% 절감됐다고 밝혔다.
국내 금융권도 데이터 주권과 비용 문제로 자체 구축형 AI를 검토하는 만큼, 오픈 웨이트 모델 기반 사례가 참고가 될 전망이다.
