Revolut 已经构建出了 大多数银行仍然只停留在白板草图阶段的东西。这家金融科技巨头的自研 AI 基础模型 PRAGMA 不只是自动化一些孤立的任务——它能够理解客户完整的金融生活轨迹，从早晨的一杯咖啡消费到投资组合配置，并利用这一统一视角在所有职能上同时做出更智能的决策。这代表了一种在银行业中根本不同的 AI 战略路径，而其背后的数据表现也很难被忽视。
Summary
关键要点
- PRAGMA 是 Revolut 的自研 AI 基础模型，基于 400 亿条事件和与 2500 万用户的交互进行训练，目前已服务超过 7000 万名客户。
- 该模型将欺诈检测能力提升了 64.7%，信贷风险预测提升 16%，产品推荐效果提升 41%。
- 在 200 块 NVIDIA H100 GPU 的驱动下，PRAGMA 以单一共享模型运行，一个职能上的收益会提升所有其他职能的表现。
- Revolut 的 AI 助手在75% 的客户支持请求中实现了无人干预处理。
- Revolut 的代理型 AI 系统 AIR 现已向英国客户开放，可用于管理订阅、预算和旅行安排。
Revolut 发布 PRAGMA：面向银行业的统一 AI 模型
大多数金融机构在对待 AI 时，沿用了数十年来对待软件的方式——为反欺诈接一个工具，为信用评分接一个工具，为客户服务再接一个工具，然后寄希望于这些模块最终能彼此打通。Revolut 则走了完全相反的路线。PRAGMA 是一个单一的基础模型，基于来自 2500 万用户的400 亿条事件和交互进行训练，旨在整体性地理解金融行为，而不是把它们切割成一个个孤立的片段。
PRAGMA 所摄取的数据范围，是其在结构上与众不同的关键。它将交易记录、App 和网站使用情况、交易与投资活动、账单支付、订阅行为以及客户支持交互等全部汇聚到一个互联系统中。这种数据广度为模型提供了行为层面的上下文，而那些更窄、更偏任务导向的工具根本无法复制这种能力。
技术基础设施与可扩展性
在这种规模上运行模型需要强大的硬件支撑。PRAGMA 由 200 块 NVIDIA H100 GPU 提供算力支持，这套基础设施让 Revolut 得以在不割裂其 AI 技术栈的前提下，将用户规模从 2023 年的 3800 万扩展到如今的 7000 多万。这不仅是技术成就，更是战略成就。在用户规模几乎翻倍的同时保持模型统一，意味着智能能力是在复利增长，而不是被稀释。
PRAGMA 带来的性能提升
Revolut 披露的结果足够具体，值得关注。PRAGMA 带来了64.7% 的欺诈检测能力提升——在一个金融犯罪成本以全球数十亿计的行业中，这个数字意义重大。在信贷方面，风险预测表现提升了 16%，这直接影响到 Revolut 为贷款产品定价和授信的准确度。产品推荐效果提升 41%，意味着客户更有可能看到真正契合其金融行为的产品与服务。
这里在分析上更重要的，不仅是每项提升的幅度，而是其背后的机制。这些收益都来自同一套算法与数据管线。当模型在理解欺诈模式方面有所提升时，这些学习会反哺到它如何评估信用风险。当它在识别用于产品推荐的行为信号方面变得更出色时，这些信号也会强化其欺诈检测能力。模型在各个职能之间协同学习，并随着经济与行为趋势的变化不断自适应。这就是智能的复利效应——也是碎片化 AI 技术栈无法复制的结构性优势。
代理型 AI 工具与客户支持自动化
AI 处理客户支持请求
PRAGMA 也是 Revolut 客户服务运营的核心引擎。其 AI 助手如今可以在75% 的支持请求中实现完全无人干预处理。对于一个在多个市场服务超过 7000 万用户的平台而言，这是一次重大的运营转变——也标志着自动化金融支持从五年前那些笨拙的聊天机器人时代，已经走了多远。
面向英国客户推出 AIR
更具前瞻性的进展是 AIR——AI by Revolut——该公司首个面向客户的代理型 AI 系统。目前 AIR 已向英国客户开放，它不再仅仅是回答问题，而是能够直接采取行动。它可以管理订阅、挂失并注销丢失的卡片、协助预算规划，甚至安排旅行。这是一个具有实质意义的跨越：AI 不再只是呈现信息，而是代表客户采取具有现实后果的行动。
代理型 AI 在消费金融领域仍属相对新兴的领域，而 Revolut 选择先在英国推出 AIR，表明其采取的是审慎推进的策略——先在一个受监管的市场中测试自主金融行为，再考虑更广泛的扩张。
Revolut 统一 AI 架构的战略影响
单一共享模型实现跨职能学习
Revolut 所押注的战略是：单一共享模型将会长期优于一堆各自为战的“最佳”专业工具。其逻辑在于：所有改进都会回流到同一个模型中，使系统在每个职能上同时变得更聪明。欺诈检测上的一次优化不会被封闭在反欺诈团队内部——它会向外扩散，影响信贷、推荐以及整体客户体验。
在敏捷性与个性化方面的竞争优势
对于那些仍在运行由各类点状解决方案拼接而成的遗留系统的大型传统银行而言，这种架构差距确实很难弥合。Revolut 的统一技术栈使其能够比那些需要在多个割裂模型和数据管线之间协调更新的机构，更快地响应客户行为变化或新出现的欺诈模式。
对整个行业而言，更广泛的启示在于：AI 架构正在成为一种战略护城河，而不仅仅是运营效率工具。那些在统一数据与模型基础设施上投入的银行和金融科技公司，更有能力在大规模上提供个性化服务——并构建出可能重新定义“金融 App 能为用户做什么”的代理型能力。Revolut 的 PRAGMA 为统一模型路径提供了一个具体的实证案例，其性能指标也为竞争对手树立了一个难以轻易忽视的标杆。
常见问题
什么是 PRAGMA，它是如何运作的？
PRAGMA 是 Revolut 的自研 AI 基础模型，基于来自 2500 万用户的 400 亿条事件和交互进行训练。它将交易、应用使用、投资以及客户支持等数据进行整体整合，从整体上理解金融行为，而不是将每个职能分开处理。
PRAGMA 如何提升了 Revolut 的银行服务？
PRAGMA 将欺诈检测能力提升了 64.7%，信贷风险预测提升 16%，产品推荐效果提升 41%。由于所有收益都来自同一个共享模型，一个领域的改进会同时增强其他所有职能的表现。
什么是 AIR，它提供哪些功能？
AIR（AI by Revolut）是公司首个面向客户的代理型 AI 系统，目前向英国客户开放。它可以自主管理订阅、协助预算规划、挂失并注销丢失的卡片，并可代表用户安排旅行。
Revolut 的 AI 战略与传统银行的 AI 路径有何不同？
传统银行通常运行的是碎片化的 AI 技术栈，为每项任务分别部署模型和数据管线。Revolut 则采用单一统一的基础模型，这意味着智能会在所有职能之间复利——从欺诈检测中获得的经验会提升信用风险预测，反之亦然，从而形成是孤立工具无法复制的结构性优势。
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