Frollo

Frollo 可以快速跟踪 AWS 上的开放银行

2021 年

开启开放银行的大门

开放银行在澳大利亚已成为现实。2020 年 7 月,《消费者数据权利》(CDR)发布,支持该国四大银行的客户与获得认可的接收方分享个人银行数据。CDR 授予消费者控制自己财务数据的权利,允许他们更好地管理自己的个人财务并找到更适合自己需求的产品,从而为他们提供支持。

Frollo 属于澳大利亚竞争与消费者委员会(ACCC)认可的首批数据接收方,可以根据新的 CDR 规则访问客户银行数据。这家以目的为导向的金融科技公司致力于改善人们的资金使用体验。Frollo 助力消费者轻松扭转自己的财务状况,并帮助企业为客户提供同样的支持。

Frollo 消费者应用程序到目前已拥有 12 万名用户,允许用户安全关联他们的所有账户,为他们提供全面、聚合的财务视图和智能洞察,以改善他们的财务状况。银行和金融科技公司可以通过应用程序编程接口(API)、软件开发工具包(SDK)或者白标应用程序利用 Frollo 的技术,助力他们节省软件开发方面花费的时间和资金。

Frollo 创始人兼首席执行官 Gareth Gumbley 说:“Frollo 助力银行超越当前的能力范围并开发实时互动模型,为客户提供更多资金管理和预算功能。”

机器学习模型的准确率达到 95%
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我们从一开始就受益于 AWS 团队的积极支持,加速了实施工作并实现真正丰富、兼容的 ML 流程。

Gareth Gumbley
Frollo 创始人兼首席执行官

机器学习支持数据丰富

数据丰富是 Frollo 的成功秘诀。这家金融科技公司服务于 B2B 客户(例如 Virgin Money),这些客户依靠 Frollo 在软件即服务(SaaS)平台上提供后端 API。

Frollo Data Enrichment API 提供数据丰富解决方案,例如划分客户交易和识别商家。该 API 和机器学习(ML)支持模型将消费者支出划分为 60 多个类别,例如旅行、纳税、生活用品。

独立构建机器学习算法

要提供高级别的数据粒度,Froillo 需要建立能提供所需 ML 工具的正确基础设施。这家金融科技公司最初在 Heroku 云平台上运行其数据库和核心计算平台,但希望更加独立地构建和部署 ML 算法。Frollo 还致力于优化计算密集型 ML 实例的性能成本比。

因此,Frollo 接洽 Itoc,该 Amazon Web Services(AWS)高级咨询合作伙伴建议使用 Amazon SageMaker 启用其 ML 算法。Itoc 在一个月内协助设置 Amazon SageMaker,随后负责将 Frollo 的核心工作负载迁移到 AWS。Frollo 首席信息官说:“Itoc 作为实施顾问为我们提供了很大帮助,确保我们出于合适的原因使用合适的工具。”

Frollo 现在基于 AWS 运行大部分工作负载,已为其数据和分析功能、内置安全控制和 ML 工具选择了该平台。借助 Amazon SageMaker,Frollo 的数据科学家团队可以构建自己的 ML 算法,并保持对数据集训练的控制。Thrassis 说:“有了 Amazon SageMaker,我们从未遇到过应用程序限制或性能问题。现在,交易分类和商家识别的端到端延迟为 1500 毫秒。”

实现产品参考数据的安全性和可扩展性

通过将核心工作负载转移到 AWS,Froillo 现在可以访问更广泛的 AWS 安全和数据管理服务,以支持新的业务线。除应用程序和白标解决方案外,Frollo 还推出 AWS 云原生 Frollo Product Reference Data(PRD)API 门户,该服务供银行根据 CDR 要求来托管其产品参考数据,例如利率、费用和资格标准。

这种形式的数据通常通过公共 API 在银行网站上发布,已经成为对黑客来说具有吸引力的目标。Frollo 组合利用 AWS ShieldAWS Web Application Firewall(AWS WAF),保护其应用程序(包括 PRD 门户)免遭常见的网络攻击,例如分布式拒绝服务(DDoS)攻击。它还依靠 Amazon API Gateway 为产品参考数据创建安全的前端访问点。

缩短贷款发放的审核时间

为确定信用等级,贷方通常使用屏幕抓取或手动文档审核。如果是屏幕抓取,客户的用户 ID 和密码会被用于获取银行账户 Web 视图允许的数据,并不受访问时间限制。

另外,Frollo 安全可靠的开放银行平台严格遵守 ACCC 的安全和合规规则。通过银行或金融科技公司应用程序获得客户的同意后,Froillo API 只能访问用户指定的金融账户,期限最长为 12 个月。Frollo 的方法可以在 20 秒之内收集贷款申请人的收入、负债和风险交易信息,而屏幕抓取通常需要 3-5 分钟。

Gumbley 补充说:“我们可以提供更丰富的数据,因为我们可以将其与特定的交易或信贷产品关联,最终降低贷款流程中的风险。” Frollo 的 ML 模型可以达到 95% 的分类准确率,这有助于为贷方提供所需的见解,以便他们自信地评估信用等级,并缩短贷款决策的审核时间。

形成开放银行生态系统意识

现在正是金融科技公司和银行利用 CDR 为自己创造优势并发展他们与客户关系的黄金时间,否则可能会将客户拱手让给更灵活的竞争对手。Frollo 目前是 AWS 精选技术合作伙伴,负责帮助其他 AWS 客户为开放银行做好准备。

Gumbley 说:“我们从一开始就受益于 AWS 团队的积极支持,加速实施并实现真正丰富、兼容的 ML 流程。截至目前,我们还没有遇到无法合力解决挑战的情况。”


关于 Frollo

Frollo 属于首批有权根据《消费者数据权利》规则访问开放银行数据的澳大利亚金融科技公司。Froillo 应用程序允许用户安全关联他们所有的财务账户,从而全面了解自己的支出和储蓄。

优势

  • 确保 API 延迟达到 1,500 毫秒或更少
  • ML 模型在划分交易时达到 95% 的准确率
  • 降低贷款发放风险
  • 20 秒(而非 3-5 分钟)之内返回信贷结果
  • 保护银行的产品参考数据

使用的 AWS 服务

Amazon API Gateway

Amazon API Gateway 是一项完全托管式服务,可以帮助开发人员轻松创建、发布、维护、监控和保护任意规模的 API。

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AWS Shield

AWS Shield 是一种托管式分布式拒绝服务(DDoS)防护服务,可以保护在 AWS 上运行的应用程序。

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Amazon SageMaker

Amazon SageMaker 通过整合专门为机器学习 (ML) 构建的广泛功能集,帮助数据科学家和开发人员快速准备、构建、训练和部署高质量的机器学习模型。

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AWS Web 应用程序防火墙

AWS WAF 是一种 Web 应用程序防火墙,可帮助保护您的 Web 应用程序或 API 免遭常见 Web 漏洞的攻击,这些漏洞可能会影响可用性、损害安全性或消耗过多的资源。

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