Revolut startet mit Revolut Research eine interne Einheit für KI-Entwicklung im Finanzsektor. Das Unternehmen setzt auf eigene Modelle statt Standardlösungen und verspricht Fortschritte bei Betrugserkennung und Kreditbewertung
Revolut hat am 3. Juni 2026 die Gründung einer eigenen Forschungseinheit für künstliche Intelligenz im Finanzbereich bekannt gegeben. Die neue Abteilung mit dem Namen Revolut Research soll die Entwicklung und Anwendung proprietärer KI-Modelle vorantreiben und dabei möglichst unabhängig von externen Anbietern agieren. Nach Unternehmensangaben wird Revolut Research mit akademischen und technologischen Partnern zusammenarbeiten, um neue Ansätze für maschinelles Lernen im Finanzsektor zu entwickeln.
Eigene KI-Modelle statt Standardlösungen
Im Unterschied zu vielen Wettbewerbern, die auf vorgefertigte KI-Tools zurückgreifen, verfolgt Revolut das Ziel, zentrale Komponenten der KI-Architektur selbst zu entwickeln. Das Unternehmen betont, dass die Eigenentwicklung eine bessere Anpassung an die spezifischen Anforderungen des Finanzgeschäfts ermögliche. Im Mittelpunkt steht das Modell PRAGMA, das gemeinsam mit Nvidia entwickelt wurde und laut Revolut verschiedene Aufgaben wie Betrugserkennung, Kreditrisikobewertung, Produktempfehlungen und Kundenservice auf einer gemeinsamen technischen Basis abdecken soll.
Nach Angaben von Revolut wurde PRAGMA auf umfangreichen eigenen Kundendaten trainiert. Das Modell soll Muster im gesamten Kundenlebenszyklus erkennen und dadurch eine einheitliche Grundlage für verschiedene Anwendungsfälle schaffen. Die Integration mehrerer Funktionen in ein Modell unterscheidet sich von der branchenüblichen Praxis, für einzelne Aufgaben jeweils separate Modelle einzusetzen.
Erste Testergebnisse und Datenbasis
Revolut berichtet, dass PRAGMA in internen Tests bereits Verbesserungen bei der Betrugserkennung und Kreditbewertung gezeigt habe. Konkret nennt das Unternehmen 65 zusätzliche aufgedeckte Betrugsfälle, eine 2,3-fach höhere Genauigkeit bei der Identifikation von Kreditrisiken und eine Steigerung der Produktempfehlungen um 41 Prozent. Diese Werte stammen aus unternehmensinternen Auswertungen und wurden bislang nicht unabhängig überprüft.
Die Datenbasis von Revolut umfasst nach eigenen Angaben rund 80 Millionen Kundinnen und Kunden, die weltweit Milliarden von Transaktionen abwickeln. Das Unternehmen sieht darin einen Vorteil für die Weiterentwicklung seiner KI-Modelle, da die Vielfalt und Menge der Daten das Training und die Anpassung an unterschiedliche Finanzverhalten erleichtern sollen.
Strategische Bedeutung für den Finanzsektor
Mit der Gründung von Revolut Research positioniert sich das Unternehmen als Anbieter, der auf proprietäre KI-Lösungen setzt und damit eine Abgrenzung zu klassischen Banken und Fintechs sucht, die häufig auf externe KI-Dienstleister angewiesen sind. Die interne Entwicklung soll laut Revolut eine schnellere Umsetzung neuer Funktionen und eine bessere Kontrolle über Datenschutz und Modellqualität ermöglichen. Ob sich die angekündigten Vorteile auch im breiten Praxiseinsatz bestätigen, bleibt abzuwarten, da unabhängige Vergleiche und externe Bewertungen bislang fehlen.
Die Entwicklung proprietärer KI-Modelle im Finanzsektor ist Teil eines internationalen Trends, bei dem Unternehmen versuchen, sich durch eigene Technologie von Wettbewerbern abzuheben. Auch andere Anbieter, etwa im Bereich der KI-Infrastruktur, verfolgen ähnliche Strategien, wie etwa die Expansion von Modal Labs in Europa zeigt, über die Glocalist Press bereits berichtet hat.
Offene Fragen und regulatorische Aspekte
Unklar bleibt, inwieweit die von Revolut genannten Leistungsdaten von PRAGMA auf reale Kundenvorteile übertragbar sind und wie sich die Modelle im internationalen Vergleich behaupten. Auch Fragen zur Transparenz der Trainingsdaten, zur Einhaltung regulatorischer Vorgaben und zum Umgang mit potenziellen Verzerrungen im Modell sind bislang offen. Für den europäischen Markt könnten insbesondere Datenschutzanforderungen und die künftige Regulierung von KI-Systemen nach dem EU-KI-Gesetz eine wichtige Rolle spielen.
Die weitere Entwicklung von Revolut Research dürfte daher nicht nur für das Unternehmen selbst, sondern auch für die Diskussion um digitale Souveränität und technologische Unabhängigkeit im europäischen Finanzsektor relevant bleiben.
Foundation Models sind große, universell einsetzbare KI-Modelle, die auf umfangreichen Datenmengen trainiert werden und als technische Grundlage für verschiedene Anwendungen dienen. Im Finanzsektor ermöglichen sie es, unterschiedliche Aufgaben wie Betrugserkennung, Kreditbewertung oder Kundenservice auf einer gemeinsamen Plattform zu integrieren. Die Entwicklung eigener Foundation Models erfordert erhebliche Ressourcen und birgt sowohl Chancen für Innovation als auch Risiken im Hinblick auf Transparenz, Kontrolle und regulatorische Anforderungen.
