桑坦德銀行聯手Nvidia！AI 實驗室推「模型競技場」，單次成本從 5 歐元砍到 0.03

西班牙桑坦德銀行與輝達聯手，在自家 AI 實驗室打造「Model Arena」模型競技場，用於評估開源模型在真實銀行任務上的表現，並以輝達 NeMo Customizer 微調專屬模型。實驗顯示，把大型通用模型換成任務特化的輕量模型，單次互動成本從 5 歐元暴砍至約 0.03 歐元，客服場景更在提升對話品質之餘省下超過 50% 成本。
（前情提要：輝達要入股法國線上掛號平台 Doctolib：金額不公開、不進董事會，加快訓練醫療 AI）
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西班牙桑坦德銀行（Santander）宣布與輝達（Nvidia）合作，由自家 AI 實驗室打造一套評估人工智慧模型與代理能力的工具，目標是判斷「哪個模型最適合哪項銀行任務」，並以最高效率的方式部署。銀行在週一新聞稿中表示，這套系統的核心思路相當務實：逐步從大型通用模型，轉向針對特定銀產業務設計的小型特化模型。

單次成本從 5 歐元降到 0.03 歐元

成效資料相當驚人。桑坦德指出，在選定的實驗中，這套策略把單次互動的服務成本，從原本的 5 歐元大幅壓縮到約 0.03 歐元，同時維持同樣的效能水準。在一個實驗性質的客服場景中，換上更有效率的模型後，對話品質不降反升，成本還節省超過 50%。

具體做法上，桑坦德打造了名為「Model Arena」的評估平台，用真實銀行任務測試各家開源模型，找出每種工作負載最合適的選擇；同時運用輝達 NeMo的 Customizer 工具，針對銀行需求微調特化模型。換句話說，銀行不再迷信「引數越大越好」，而是追求「剛好夠用、成本最低」的組合。

「每單位智慧的價格」成為關鍵指標

輝達全球銀產業務負責人 Aser Blanco 在宣告中點出這波趨勢的核心：銀行是資料密度最高的產業之一，真正的競爭優勢不在模型大小，而在於把自家資料變成「專屬智慧」。他直言：「在這個新世界，每單位智慧輸出的成本（cost per intelligence output）是關鍵指標。桑坦德正在證明，以自家銀行資料微調的小型模型、用真實銀行任務評估、並以全球銀行的規模高效執行，究竟長什麼樣。」

雙方表示，接下來將在基礎模型、AI 代理、詐騙偵測與洗錢防制、即時決策，以及「銀行數位孿生」等進階模擬技術上持續合作。

銀行 AI 從「炫技」走向「算帳」

這起合作反映銀產業 AI 策略的明顯轉向。過去幾年，金融機構爭相比拚誰匯入的模型最大、功能最花俏；如今，在資本成本攀升與 AI 投資回報被嚴格檢視的環境下，營運效率與成本控制成為第一優先。桑坦德用真實資料示範了「小模型、高效益」的路徑，對臺灣的金融業與企業而言同樣具參考價值：匯入 AI 的重點，已經從「能不能用」變成「劃不划算」。