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2024 年

Petal 使用 AWS 扩展消费者信贷渠道

了解信用卡初创公司 Petal 如何使用 AWS 服务重新定义消费者信用等级。

概览

信用卡初创公司 Petal 是扩大消费者信贷渠道的开拓者。消费者可以使用自己的银行业务记录来获取 Petal 信用卡资格,而不必仅依靠信用记录来证明信用等级。Petal 率先推出的这种变革性信贷担保方法让成千上万常遭到主流发卡机构拒绝的消费者能够获得信贷并建立信用记录。

由于没有美国信用记录,Petal 的创始人之一作为一名留学生在获取美国信贷时遇到了困难,随后于 2016 年创办了该公司。这促使创始人开始重新构思信用决策流程,从而更好地为信用记录很少或没有信用记录的人提供服务。

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关于 Petal

Petal 帮助人们使用银行记录中的已有数据获得信贷批准并建立信用。借助这些数据,该公司考虑了传统信用评分中忽视的负责任的支出和储蓄行为,以便尽可能地让信贷变得易于负担和获批。

机会 | 使用 AWS 创建可扩展、安全可靠且与使命一致的信贷解决方案

为了完成公司的使命,Petal 试图构建一个可以随着其业务发展而扩展和增长的基础设施。在推出第一张信用卡后,Petal 团队需要对其产品进行快速迭代。通过利用 AWS 基础设施,Petal 的工程团队能够专注于打造顺畅的申请流程,为客户提供卓越的信用卡体验。Petal 将多个申请流程和数据来源(包括银行数据)整合在一起,以便最大限度地提高遭到传统发卡机构拒绝的申请者的批准率。Petal 应用程序中增加了行为激励、透明付款选项、支出信息和其他功能,鼓励用户负责任地使用信贷。通过在 AWS 可扩展解决方案的基础上进行构建,工程团队还能够避免快速发展的初创公司面临的许多可扩展性陷阱。如果确实遇到工程挑战,他们只需利用 AWS 平台来横向扩展其基础设施,或联系 AWS Support 及其 AWS 账户团队即可。

Petal 工程副总裁 John Wang 表示:“AWS 堆栈的正常运行时间长,可扩展性出色,让我们能够专注于完成公司的使命。”“作为一家小型初创公司,能够快速发展,专注于提供客户重视的功能和产品,这是至关重要的。”

解决方案 | 使用 Amazon SageMaker 训练机器学习模型,借助 Amazon 平台服务实现快速构建和扩展

从后端基础设施到前台应用程序环境,Petal 的数据驱动型基础设施都在 AWS 服务上运行。客户申请信用卡时,他们会被定向至 Web 应用程序填写所需的个人信息。Petal 使用 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)托管这些首轮网页用户界面,这是一种对象存储服务,提供业界领先的可扩展性、数据可用性、安全性和性能。Wang 说:“我们希望第一次交互是非常灵活的。”“通过使用 Amazon S3,我们可以维持我们数百万名申请者申请页面的高可用性。”

在数据存储方面,Petal 使用 Amazon Relational Database Service(Amazon RDS)for PostgreSQL 来存储其核心交易业务数据。Amazon RDS 是一个完全托管的关系数据库,让用户可以更轻松地在云中设置、操作和扩展 PostgreSQL 数据库。在公司快速发展时期,RDS 帮助 Petal 快速轻松地扩展其交易数据处理需求。Petal 还利用 Amazon Redshift 和 S3 来存储分析和研究数据。其中大部分数据输入到了担保期间和管理客户账户时所用的 Petal 专有 ML 模型中。为了训练其预测模型,Petal 采用了 Amazon SageMaker,企业可以借助完全托管的基础架构、工具和工作流程,使用此服务构建、训练和部署几乎任何使用案例的 ML 模型。借助 SageMaker,Petal 能够更快、更有效地迭代其 ML 模型,其中包括 CashScore 模型,它是 Petal 进行担保和完成使命不可或缺的一部分,旨在更好地为信用记录很少或没有信用记录的人服务。Wang 说:“通过使用 Amazon SageMaker,我们的数据科学团队可以独立管理和配置训练其 ML 模型所需的实例种类。”“Amazon SageMaker 具有他们所需的功能。”

可扩展性对于 Petal 来说至关重要,因为随着用户和应用程序的稳步增加,其工作流程和系统变得越来越复杂。为了满足其服务和机器学习基础设施的计算资源需求,Petal 使用 Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2),该平台可以为几乎任何工作负载提供安全且可调整的计算容量。为了在 Amazon EC2 上高效运行其基于 Kubernetes 的工作负载,该公司采用了 Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS),这是一项在云端和本地数据中心运行 Kubernetes 的托管服务。在 AWS 上,随着 Petal 从最初处理几十个申请发展到现在处理数百万个申请,该公司的基础设施已经可以轻松地进行纵向和横向扩展。除了可扩展性外,Amazon 服务还有助于提高 Petal 工程师的工作效率。Wang 说:“随着工程团队变得越来越精通,我们需要更好的工具。”“通过使用 Amazon EKS,我们为小型团队省去了许多在本地运行和托管 Kubernetes 的额外麻烦。”

最后,Petal 将其在 AWS 上取得的成功归因于其团队与 AWS 建立的合作关系。通过与 AWS 团队积极合作,Petal 获得了最新的技术、关键的专业知识、独特的计划和宝贵的观点,从而推动了业务关键型项目的发展。Wang 解释说:“AWS 账户和技术支持人员与 Petal 紧密合作,帮助我们充分利用 AWS 的所有优势,包括帮助排查技术问题、进行技术设计审查以及参与演讲和社交机会。”

成果 | 开放更多信贷渠道机会

Petal 将继续扩大其对消费者的影响力。继最初推出一张信用卡后,Petal 现在提供三种信用卡:Petal 2、Petal 1 和 Petal 1 Rise。Petal 推出这套产品旨在为具有各种信用状况和需求的客户提供服务。无论使用哪种卡,Petal 对所有客户的目标都是一样的:为那些历来受到传统信贷体系忽视的人提供机会,帮助他们构建一个健康的财务未来。

迄今为止,借助 AWS,Petal 已让近 40 万名消费者获得使用 Petal 信用卡的批准。在过去两年中获得批准的这些客户中,40% 以上的客户最初的信贷申请曾遭到大型银行的拒绝。

Wang 说:“对于许多人来说,获得信贷批准仍然非常困难。”“借助 AWS 解决方案,我们能够不断发展和成长,因为我们知道我们的基础设施能够跟随发展的脚步一同扩展。”

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AWS 堆栈的正常运行时间长,可扩展性出色,让我们能够专注于完成公司的使命。

John Wang

Petal 工程副总裁

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