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Revolut Research: la apuesta de la fintech por construir su propia inteligencia artificial bancaria
Revolut Research será la división dedicada a investigar y llevar a producción modelos de aprendizaje automático diseñados específicamente para servicios financieros. Su estrategia de «construir, no añadir parches» busca sustituir sistemas aislados por una base común reutilizable en crédito, fraude, segmentación y re...
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Respuesta de investigación
Conclusiones clave
- Revolut Research será la división dedicada a investigar y llevar a producción modelos de aprendizaje automático diseñados específicamente para servicios financieros.
- Su estrategia de «construir, no añadir parches» busca sustituir sistemas aislados por una base común reutilizable en crédito, fraude, segmentación y recomendaciones personalizadas.
- PRAGMA es una familia de modelos Transformer de tipo encoder, entrenada mediante modelado enmascarado sobre unos 24.000 millones de eventos de 26 millones de historiales de clientes en 111 países.
- NVIDIA atribuye al sistema mejoras frente a las soluciones de producción anteriores: 2,3 veces más precisión en riesgo de impago, un 65 % más de fraudes detectados, un 17 % más de precisión en las alertas y un 41 % má...
Prompt de IA
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Qué ha anunciado Revolut
Revolut ha presentado Revolut Research, una división especializada en investigación de inteligencia artificial dentro de su organización de IA. La unidad pretende convertir la investigación en aprendizaje automático aplicada a la banca en herramientas listas para producción y actuar como el motor de desarrollo de PRAGMA, el programa de modelos fundacionales de la compañía creado en colaboración con NVIDIA. 10
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La idea central es apartarse de una estrategia basada en sumar soluciones de terceros para cada problema. En su lugar, Revolut quiere construir una infraestructura propia y reutilizable que pueda adaptarse a varias funciones financieras.
«Construir, no añadir parches»: qué significa
El lema de Revolut —build, don’t bolt on, o «construir, no añadir parches»— describe una arquitectura en la que un mismo modelo interno sirve como base para tareas que tradicionalmente dependen de modelos separados, tablas de características diseñadas a mano y sistemas poco conectados entre sí. 6
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Entre los usos previstos se encuentran:
- la evaluación de solvencia y del riesgo de impago;
- la detección de fraude;
- la segmentación de clientes;
- la predicción de comportamientos financieros; y
- las recomendaciones personalizadas de productos.
En términos prácticos, la compañía quiere que el conocimiento aprendido a partir del comportamiento financiero pueda reutilizarse en distintas decisiones reguladas y experiencias dentro de la aplicación, sin crear una pila de aprendizaje automático independiente para cada producto. 6
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Qué es PRAGMA y cómo está construido
PRAGMA es el acrónimo de PRe-trained Banking Foundation Model —modelo fundacional bancario preentrenado—. No se trata de un único modelo, sino de una familia de modelos de tipo encoder basados en la arquitectura Transformer, diseñada para procesar historiales bancarios compuestos por múltiples fuentes de eventos. 1
Su entrenamiento utiliza un objetivo de modelado enmascarado autosupervisado: el sistema oculta partes de las secuencias financieras y aprende a reconstruirlas a partir del contexto. Este método permite que el modelo extraiga patrones generales de comportamiento sin depender desde el principio de etiquetas específicas para una sola tarea.
La familia publicada abarca modelos de entre 10 millones y 1.000 millones de parámetros. El trabajo también describe técnicas como el empaquetado de secuencias y el procesamiento por lotes dinámico para hacer más eficiente el entrenamiento de historiales bancarios largos e irregulares. 1
Datos, alcance y colaboración con NVIDIA
Según las descripciones disponibles, PRAGMA se entrenó con eventos bancarios sin procesar y fechados —entre ellos pagos, transferencias y otras señales de productos y comportamiento— procedentes de aproximadamente 26 millones de historiales de clientes. El conjunto abarca unos 24.000 millones de eventos en 111 países. 1
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Por tanto, la referencia a un modelo «desarrollado por NVIDIA» debe entenderse como un desarrollo conjunto entre Revolut y NVIDIA, no como un producto creado exclusivamente por el fabricante de chips. 10
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El proyecto utiliza infraestructura de computación acelerada de NVIDIA. El estudio de caso de la compañía menciona GPU NVIDIA H100 desplegadas en Nebius AI Cloud, junto con técnicas de empaquetado de secuencias y procesamiento por lotes dinámico. Sin embargo, los materiales disponibles no permiten confirmar de forma independiente cuántas GPU se emplearon ni la topología exacta del clúster. 6
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Los resultados comunicados
El estudio de caso publicado por NVIDIA compara PRAGMA con las líneas base de producción de Revolut y comunica los siguientes resultados: 6
- 2,3 veces más precisión al identificar el riesgo de impago;
- un 65 % más de casos de fraude detectados;
- un 17 % más de precisión en las alertas de fraude; y
- un 41 % más de relevancia en las recomendaciones de productos.
Son cifras comunicadas por Revolut y NVIDIA frente a sistemas de producción anteriores. No equivalen a una auditoría independiente ni a una comparación sectorial realizada por terceros. 6
Qué había ocurrido antes del lanzamiento
La creación formal de Revolut Research llega después de varios hitos de investigación y desarrollo. Entre ellos figuran la publicación del trabajo académico sobre la familia PRAGMA y el estudio de caso de NVIDIA de junio, que describía la sustitución o consolidación de sistemas separados para fraude, crédito, interacción y recomendaciones alrededor de una base común. 1
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El lanzamiento de la división, por tanto, institucionaliza un esfuerzo que ya había dado lugar a una familia de modelos publicada y a resultados orientados a su uso en producción. 1
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Publicaciones, código y comunidad científica
Revolut ha señalado que la nueva división prevé:
- publicar sus investigaciones;
- liberar como código abierto algunos de sus marcos de trabajo;
- participar en GTC Berlin y en la conferencia internacional de la ACM sobre IA en finanzas (ICAIF, por sus siglas en inglés); y
- organizar encuentros científicos trimestrales.
Los materiales de alta autoridad disponibles no permiten verificar de forma independiente los nombres de todos los ejecutivos citados ni la literalidad de sus declaraciones. Esos detalles deberían contrastarse con el comunicado original de lanzamiento de Revolut.
Una pieza de su expansión bancaria
La iniciativa llega mientras Revolut intenta ampliar sus sistemas de gestión de riesgos y personalización a medida que crece por encima de los 80 millones de clientes en más de 40 mercados. 3
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En paralelo, su entidad francesa obtuvo una licencia bancaria plena tras la aprobación de las autoridades francesas —la ACPR, el organismo de supervisión prudencial y resolución— y del Banco Central Europeo. La operación comenzó con el mercado francés y contempla una expansión gradual por Europa occidental. 3
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En conjunto, Revolut Research busca que la inteligencia artificial deje de ser una colección de herramientas independientes y se convierta en una capacidad bancaria central: un modelo entrenado con un amplio abanico de comportamientos financieros que pueda adaptarse a múltiples productos, decisiones de riesgo y servicios para clientes. 6
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Revolut Research será la división dedicada a investigar y llevar a producción modelos de aprendizaje automático diseñados específicamente para servicios financieros. Su estrategia de «construir, no añadir parches» busca sustituir sistemas aislados por una base común reutilizable en crédito, fraude, segmentación y recomendaciones personalizadas.
¿Qué debo hacer a continuación en la práctica?
PRAGMA es una familia de modelos Transformer de tipo encoder, entrenada mediante modelado enmascarado sobre unos 24.000 millones de eventos de 26 millones de historiales de clientes en 111 países.