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Revolut Research será o núcleo da estratégia de IA “construir, não acoplar”
A Revolut anunciou a Revolut Research, uma divisão dedicada à pesquisa em inteligência artificial dentro de sua estrutura de IA. A unidade será o motor de pesquisa do PRAGMA, família de modelos de fundação desenvolvida em parceria com a NVIDIA para dados e eventos bancários.
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Resposta de pesquisa
Principais conclusões
- A Revolut anunciou a Revolut Research, uma divisão dedicada à pesquisa em inteligência artificial dentro de sua estrutura de IA.
- A unidade será o motor de pesquisa do PRAGMA, família de modelos de fundação desenvolvida em parceria com a NVIDIA para dados e eventos bancários.
- O PRAGMA usa uma arquitetura baseada em Transformer e foi treinado com históricos financeiros de cerca de 26 milhões de clientes, 24 bilhões de eventos e 111 países.
- Segundo um estudo de caso da NVIDIA, o modelo apresentou avanços em detecção de risco de inadimplência, identificação de fraudes, precisão dos alertas e recomendações de produtos.
Prompt de IA
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A Revolut anunciou a criação da Revolut Research, uma divisão dedicada à pesquisa em inteligência artificial dentro de sua organização mais ampla de IA. A proposta é transformar pesquisa em aprendizado de máquina específica para o setor bancário em recursos aplicados à produção, em vez de montar a operação com soluções pontuais de terceiros. A unidade será o núcleo de pesquisa por trás do PRAGMA, programa de modelos de fundação da empresa desenvolvido em colaboração com a NVIDIA. 10
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O que significa “construir, não acoplar”
A estratégia da Revolut, resumida pela expressão em inglês “build, don’t bolt on” — algo como “construir, não simplesmente acoplar” — prevê o desenvolvimento de uma base de IA própria e reutilizável para diferentes áreas do negócio.
Na prática, a empresa quer substituir conjuntos de modelos isolados e tabelas de atributos criadas manualmente por uma camada comum de inteligência comportamental. Essa mesma base pode ser adaptada para tarefas como:
- avaliação de crédito e risco de inadimplência;
- detecção de fraudes;
- segmentação de clientes;
- recomendações personalizadas de produtos; e
- outras aplicações de relacionamento e operação bancária.
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A lógica é evitar a recriação de uma estrutura de aprendizado de máquina para cada produto. Um modelo treinado com padrões amplos de comportamento financeiro pode servir de ponto de partida para várias aplicações, inclusive decisões sujeitas a exigências regulatórias. 6
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O que é o PRAGMA
PRAGMA é a sigla de PRe-trained Banking Foundation Model, ou “modelo de fundação bancário pré-treinado”. Trata-se de uma família de modelos no estilo encoder, baseados na arquitetura Transformer, voltados para históricos bancários formados por múltiplas fontes de eventos. 1
Em vez de processar principalmente textos, o modelo trabalha com sequências de eventos financeiros — como pagamentos, transferências e outros sinais de uso de produtos e comportamento. Seu treinamento utiliza uma técnica de modelagem mascarada e autossupervisionada: partes dos dados são ocultadas e o sistema aprende a reconstruir ou interpretar o contexto restante.
A família publicada varia de 10 milhões a 1 bilhão de parâmetros. 1 Depois do pré-treinamento, a base pode ser adaptada para tarefas específicas com técnicas de ajuste mais leves, como o LoRA, reduzindo a necessidade de treinar um modelo completo do zero.
Dados usados e alcance do modelo
As descrições disponíveis indicam que o PRAGMA foi treinado com eventos bancários brutos e registrados com marcação de tempo. O conjunto inclui pagamentos, transferências e sinais relacionados a produtos e comportamento financeiro de aproximadamente 26 milhões de históricos de clientes, reunindo cerca de 24 bilhões de eventos em 111 países. 1
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Embora algumas descrições resumam o sistema como um modelo “desenvolvido pela NVIDIA”, a formulação mais precisa é que o PRAGMA foi desenvolvido em conjunto pela Revolut e pela NVIDIA. Não se trata de um produto criado exclusivamente pela fabricante de chips. 10
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Qual foi o papel das GPUs H100
O treinamento do PRAGMA usa infraestrutura de computação acelerada da NVIDIA. O estudo de caso da empresa menciona GPUs NVIDIA H100 operadas na nuvem de IA da Nebius, além de técnicas como empacotamento de sequências e processamento dinâmico de lotes para viabilizar o pré-treinamento em larga escala. 10
O material disponível, porém, não comprova de forma independente o número exato de H100 utilizadas nem a topologia do cluster. O artigo acadêmico e o estudo de caso sustentam as informações sobre arquitetura, escala e resultados, mas não permitem afirmar uma quantidade precisa de GPUs.
Resultados divulgados pela NVIDIA e pela Revolut
Em comparação com as bases usadas em produção, o estudo de caso da NVIDIA relata os seguintes resultados para o PRAGMA:
- 2,3 vezes mais precisão na identificação do risco de inadimplência;
- 65% mais casos de fraude identificados;
- 17% mais precisão nos alertas de fraude; e
- 41% mais recomendações de produtos consideradas relevantes.
Esses números são resultados de benchmarks divulgados pela Revolut e pela NVIDIA em comparação com referências de produção. Não equivalem a uma auditoria independente nem a uma medição de desempenho em todo o setor bancário. 6
O que já havia sido feito antes do lançamento
A criação da Revolut Research formaliza um esforço de pesquisa e desenvolvimento que já havia produzido resultados públicos. Entre os marcos anteriores estão a publicação do estudo acadêmico sobre a família PRAGMA e o estudo de caso da NVIDIA, divulgado em junho, que descreve a consolidação de sistemas separados de fraude, crédito, engajamento e recomendações em torno de uma base comum. 1
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Por isso, o lançamento da divisão não representa o início absoluto do projeto. Ele dá uma estrutura institucional permanente a uma iniciativa que já tinha um modelo publicado e benchmarks voltados a aplicações de produção. 1
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Planos para a comunidade científica
A Revolut afirmou que a nova divisão pretende publicar pesquisas, disponibilizar como código aberto alguns frameworks selecionados, participar da GTC Berlin e da ACM International Conference on AI in Finance (ICAIF) e organizar encontros científicos trimestrais.
Os materiais de maior autoridade disponíveis na busca não permitiram verificar de forma independente todos os nomes de executivos associados ao anúncio nem a redação exata de suas declarações. Essas informações devem ser confirmadas no comunicado original de lançamento da Revolut.
Como a iniciativa se encaixa na expansão da empresa
A Revolut apresenta a nova estrutura como parte do esforço para ampliar sistemas consistentes de gestão de risco e personalização à medida que a empresa cresce para mais de 80 milhões de clientes em mais de 40 mercados.
O movimento ocorre também em um momento de expansão regulatória na Europa. A entidade francesa da Revolut recebeu uma licença bancária completa após uma avaliação envolvendo a autoridade prudencial francesa, a ACPR, e o Banco Central Europeu. Inicialmente, a licença apoia as operações na França e permite uma expansão gradual para outros mercados da Europa Ocidental. 3
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Em termos práticos, a Revolut Research pretende transformar a IA em uma capacidade bancária central e reaproveitável. A aposta é que uma única base, treinada com um volume amplo de comportamentos financeiros, possa sustentar diferentes decisões reguladas e experiências de clientes — sem que a empresa precise construir uma pilha de aprendizado de máquina separada para cada serviço. 6
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O PRAGMA usa uma arquitetura baseada em Transformer e foi treinado com históricos financeiros de cerca de 26 milhões de clientes, 24 bilhões de eventos e 111 países.