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NVIDIA（米カリフォルニア州サンタクララ）は、金融取引データ向け基盤モデルを構築する開発者向け手法を公開したと発表した。大量の取引履歴から行動パターンを学習し、不正検知や信用評価など複数業務への活用を想定するという。

NVIDIA（米カリフォルニア州サンタクララ）によると、CUDA-XライブラリのcuDFやcuMLを活用したGPU処理に加え、NeMo AutoModelを用いたトランスフォーマーモデルの事前学習を実施。取引履歴の文脈を捉える埋め込み表現を生成できるとしている。

同社はIBM TabFormer不正検知データセットを用いた検証も実施した。基盤モデルから抽出した埋め込みをXGBoost分類器へ組み合わせた結果、平均適合率（AP）がベースライン比で約42%向上し、不正取引の識別性能改善が確認されたという。

NVIDIA（米カリフォルニア州サンタクララ）は、トークナイザーやモデル構成、下流タスクを柔軟に変更できる設計を採用したと説明。顧客分析や解約予測、顧客生涯価値予測などへの応用も視野に入るとしている。