Fibe 在 AWS 上加速业务增长并实现数字贷款转型

非银行金融公司（NBFC）是印度金融体系中不可分割的组成部分。截至 2022 年 10 月，9500 多家非银行金融公司在印度储备银行注册，累计资产规模高达 42.05 万亿印度卢比（约合 5080 亿美元）。Fibe 以前称为 EarlySalary，是一家金融科技公司，致力于通过自己的数字平台提供即时个人贷款和预付工资。该公司的创新技术可快速评估信用等级，能够在 1 分钟内向申请人告知贷款申请状态。获得批准之后，贷款金额将迅速转入申请人的银行账户，因此为短期财务需求提供了便捷、易于获取的信贷选项。

自 2015 年面市以来，Fibe 扩展了自己的产品线，新增了期限长达 36 个月的长期贷款。此外，该公司还大胆推出了面向教育和医疗保健领域的先买后付服务。现在，客户可以选择使用每月等额分期付款（EMI）服务支付医疗费用或学费。

随着越来越多的专业青年才俊涌入就业市场，预计到 2025 年，印度的中产阶级人口将达到 5.83 亿，这无疑蕴含着巨大的增长机会。意识到这一点之后，Fibe 希望将机器学习（ML）深度整合到自己的平台中，以便为客户提供更快、更便捷的服务。不过，该公司希望确保这些进步不会导致管理费用增加。Fibe 首席技术官 Anil Sinha 说道：“我们的运营原则是保持平衡，也就是要在控制成本的同时增强服务。”

Fibe 是在 AWS 上诞生的。Sinha 表示：“AWS 从一开始就给予了我们极大的支持，并提供了广泛的培训和帮助。AWS Support 为我们节省了宝贵的时间，并确保我们能够快速解决任何问题，而不必浪费过多的精力。”

自 Fibe 应用程序面市以来，Fibe 的 IT 团队一直在使用 AWS Lambda 简化开发和维护流程。AWS Lambda 的无服务器函数会自动处理代码执行请求，以此简化实例扩展等流程，从而满足更高的计算需求。“我们意识到，无服务器技术是最大限度地减少关键基础设施管理开销的最佳解决方案，”Sinha 说道。 

为了改进贷款申请流程，Fibe 将机器学习整合到自己的应用程序中，同时保留了经过简化的管理方法。为了实现这一目标，该公司实施了 Amazon Textract，这项服务利用光学字符识别（OCR）技术从“客户背景调查”（KYC）文档中提取文本和数据。“Amazon Textract 帮助我们自动执行人脸匹配等功能，无需管理基础设施，”Sinha 表示。此外，Fibe 还利用 Amazon Comprehend 这项自然语言处理服务，从损益表和其他申请文档中提取相关信息，因此降低了管理复杂性。

实施这些解决方案之后，Fibe 将注意力转向增强平台安全性以及检测申请过程中的欺诈活动。该公司与当地的 AWS 团队密切合作并部署了 Amazon GuardDuty，这项服务利用异常检测来快速识别威胁。此外，Fibe 还开始使用 AWS Config 来持续评估 AWS 资源的合规性。

随后，Fibe 开始利用 Amazon Neptune 来检测和预防欺诈性贷款申请，因此能够在不产生基础设施成本的情况下绘制欺诈图谱。 该解决方案利用 Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）上的数据湖中的数据，并依据不同实体之间的关系，包括贷款详情、金融交易、设备指纹、IP 地址以及其他的相关数据点。这个互连网络可以帮助 Fibe 探测和识别欺诈活动。Sinha 断言：“我们无缝完成了部署过程，并在短短的两周时间内成功在 AWS 上构建了我们的数据湖基础设施。”