Revolut sceglie di non limitarsi a integrare l’intelligenza artificiale nei propri servizi, ma di costruire internamente una parte sempre più importante della tecnologia che li alimenta. La fintech ha annunciato il lancio di Revolut Research, una divisione dedicata alla ricerca sull’AI nata all’interno del più ampio dipartimento di Intelligenza Artificiale dell’azienda.
L’obiettivo è sviluppare una nuova architettura di machine learning pensata specificamente per i servizi finanziari e capace di supportare diverse aree dell’attività di Revolut. Al centro del progetto c’è PRAGMA, il foundation model proprietario sviluppato in collaborazione con NVIDIA.
Revolut Research, una nuova infrastruttura per l’AI
La nuova divisione non nasce come laboratorio separato dal business, ma come struttura destinata a sostenere le diverse applicazioni di AI proprietarie dell’azienda. Revolut punta infatti a concentrare ricerca, sviluppo e implementazione di machine learning all’interno di un’unica infrastruttura.
La strategia parte da una considerazione precisa: per la fintech, l’evoluzione dell’AI nel settore bancario non dovrebbe tradursi semplicemente nell’aggiunta di chatbot o software intelligenti a sistemi tecnologici preesistenti. L’intenzione è piuttosto integrare l’intelligenza artificiale direttamente nei processi finanziari e nei sistemi che gestiscono le operazioni. In questo scenario, i dati generati dalle attività dei clienti diventano una componente centrale della strategia tecnologica. Revolut opera oggi in oltre 40 mercati e conta più di 80 milioni di clienti retail, elaborando miliardi di transazioni e una grande varietà di comportamenti finanziari. È proprio questa mole di dati a costituire la base sulla quale l’azienda sta costruendo i propri modelli.
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PRAGMA, il foundation model sviluppato con NVIDIA
Il progetto più significativo legato a Revolut Research è PRAGMA, un modello foundation proprietario sviluppato insieme a NVIDIA e progettato per interpretare comportamenti finanziari complessi. L’idea è superare la logica di tanti modelli separati e specializzati, costruendo invece un livello condiviso di intelligenza comportamentale che possa essere utilizzato in differenti applicazioni. Tra gli ambiti individuati ci sono la valutazione del rischio in tempo reale, le operazioni della piattaforma e la possibilità di offrire suggerimenti più personalizzati sui prodotti finanziari.
I primi test condotti su dati storici hanno evidenziato, secondo i benchmark presentati da Revolut, risultati superiori rispetto agli approcci tradizionali. In particolare, PRAGMA avrebbe raggiunto un’accuratezza 2,3 volte maggiore nell’identificazione del rischio di default del credito. Sul fronte antifrode, i test avrebbero registrato il 65% di casi di frode intercettati in più, insieme a un aumento del 17% nella precisione degli alert. La personalizzazione dei prodotti avrebbe invece evidenziato un incremento del 41% nella pertinenza dei suggerimenti rivolti ai clienti privati e business.
Si tratta di risultati che, se confermati nell’utilizzo su larga scala, mostrano come un foundation model specializzato possa avere un impatto diretto su alcune delle funzioni più delicate di una piattaforma finanziaria.
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Dai dati globali alla sicurezza finanziaria
Uno degli elementi distintivi dell’approccio di Revolut è la quantità e varietà dei dati che possono alimentare i modelli. L’azienda dichiara di gestire oltre un miliardo di transazioni al mese e di utilizzare i dati provenienti dai diversi mercati nei quali opera per sviluppare i propri sistemi di machine learning. Il modello punta così a creare un ciclo nel quale l’esperienza operativa alimenta la ricerca e la ricerca, a sua volta, contribuisce a migliorare i sistemi utilizzati dalla piattaforma.
Un’applicazione particolarmente rilevante riguarda la sicurezza. Oltre a PRAGMA, Revolut utilizza modelli avanzati per analizzare quasi un miliardo di transazioni ogni mese con l’obiettivo di individuare e bloccare preventivamente attività fraudolente. La stessa infrastruttura AI alimenta anche funzionalità rivolte direttamente agli utenti. Tra queste c’è AIR, l’assistente integrato nell’applicazione di Revolut, progettato per eseguire operazioni finanziarie complesse attraverso un’unica interazione e attualmente disponibile nel Regno Unito.
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Una strategia che guarda alla ricerca
Il lancio di Revolut Research rappresenta anche un investimento sulla componente scientifica dell’AI. La divisione, guidata da Anton Repushko, ha già presentato i propri risultati in occasione di conferenze internazionali, tra cui l’ICML di Seoul. Per i prossimi mesi, l’azienda prevede di pubblicare con regolarità risultati scientifici e framework tecnici open source, mantenendo un confronto con la comunità internazionale della ricerca. Sono già previste attività in occasione di eventi come NVIDIA GTC a Berlino, in programma a ottobre, e ICAIF, a novembre. Revolut prevede anche di organizzare meet-up trimestrali dedicati alla comunità scientifica nei propri uffici.
La direzione appare quindi chiara: per Revolut l’AI non è più soltanto uno strumento da incorporare nei prodotti finanziari, ma un’infrastruttura tecnologica sulla quale costruire una parte crescente del proprio modello operativo. Con Revolut Research e PRAGMA, la fintech prova così a portare la logica dei foundation model dentro il settore finanziario, puntando su una combinazione di dati proprietari, ricerca interna e collaborazione con grandi player tecnologici come NVIDIA.
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