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2023
Protium

Protium 加速推进数字贷款平台上的信用风险评估

了解 AWS 如何帮助这家总部位于印度的贷款公司构建高级的数字贷款解决方案,该解决方案可简化信用风险评估,同时面向微型、小型和中型企业(MSME)提供可灵活扩展的定制贷款服务。 

100%

自动化从贷款批准到支付的贷款流程

投入市场时间缩短 30%

加快贷款平台新功能的投入市场时间

超过 25%

使用优化、预留和竞价型实例在计算、数据库和其他服务方面节省成本

概览

微型、小型和中型企业(MSME)在印度经济中发挥重要作用。它们的业务额占国内生产总值的三分之一,并且出口的产品占该国出口量的近一半。但是,由于缺乏抵押品和财务状况不佳,并且被归类为高风险借款人,许多微型、小型和中型企业难以获得贷款。这就阻碍了这些企业接触到传统的融资方案,无法获得必要的商业投资。

总部位于印度的非银行金融公司(NBFC)Protium 帮助这些企业获得贷款。这家以工程为导向的贷款公司向个人和 MSME 提供有担保、无担保和数字现金贷款。自 2019 年成立以来,Protium 已经处理超过 2500 万笔交易,发放超过 6.46 亿 USD 的贷款。

Protium 使用高度可扩展、可获取且无服务器的关系数据库引擎 Amazon Aurora 以及专有技术开发出 Turiya,这是一个内部贷款和风险管理堆栈,也是公司业务的核心所在。得益于 Amazon Web Services(AWS)提供支持的平台,Turiya 助力 Protium 为更大规模的用户群体提供可扩展的定制信贷产品。采用基于工作流程的模型,公司能够加快其平台上的产品推出和服务提供。此外,Protium 现在可以跨渠道集成和扩展,同时以经济高效的方式保持高可用性、性能和合规性。

Protium 案例研究

机会 | 通过借助 AWS 实现的贷款平台现代化扩大规模以迈向成功

现金流、银行信息和纳税申报等替代信用评分可以在评估信誉和促进贷款批准方面发挥关键作用,尤其是对于信用历史记录有限的个人和 MSME 而言。这促进了更广泛的普惠金融,确保 2 线及其他地区中,那些从未使用过传统金融服务和“尚未完全数字化”的客户获得信贷。

作为多产品、全渠道的贷款发放系统,Turiya 利用替代数据来源评估个人和 MSME 的信用风险。Turiya 基于工作流程的模型还与 200 多个应用程序编程接口(API)无缝集成,从而在贷款申请过程中自动执行手动任务。这就为借款人带来更加简化和高效的贷款体验。

Protium 利用 Turiya 可靠、可扩展、合规且经济高效的云环境,实现其推动印度个人和 MSME 金融公平性的愿景。

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MSME 是印度经济的支柱。但是,由于缺少传统的信用历史记录,许多 MSME 仍然没有资格接触贷款和融资方案。借助 AWS 的尖端技术和可扩展性,我们打造出了创新的高级贷款平台,可以促进信贷渠道的发展并推动全国各地企业的业务增长。” 

Padmanabhan Balasubramanian
Protium 合作伙伴

解决方案 | 增强客户入门和贷款体验

随着在 AWS 上部署 Turiya,Protium 现在可以向印度各地的 MSME 提供有担保的即时数字贷款。现在,只需不到 2 小时就可完成贷款批准和支付,比手动处理快 12 倍。这种加速的处理流程可让个人和 MSME 更快地获得关键业务贷款。

Protium 还使用 AWS 为 Turiya 创建灵活的模型,使其能够轻松集成新的 API,而无需进行复杂的部署前测试。因此,公司现在可以更快地推出更新和新功能,将投入市场时间缩短 30%。

为了确保其贷款平台平稳高效地运行,Protium 部署了 Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS)、Amazon AuroraAWS Lambda。Amazon EKS 是一项托管的 Kubernetes 服务,旨在确保 Turiya 的各个部分(包括其容器化应用程序)无缝协作。除此之外,Amazon Aurora 还提供内置安全性、持续备份、无服务器计算,而 Amazon Lambda 充当无服务器、事件驱动的计算服务,以推进 Turiya 上的工作流程。Protium 的贷款平台充分利用这些协同运行的 AWS 服务,几乎不间断地为客户提供服务。Turiya 还可以自动扩展其 Kubernetes 控制面板节点,以确保该平台能够自动管理增加的工作负载并执行信用风险评估,不会出现任何延迟或中断。

Protium 还使用 Amazon SageMaker 和基础模型来更快地开发信用模型,从而帮助数据科学家减少在设置基础设施上使用的时间,而将更多的时间用于重新迭代模型。这意味着将能够推出更准确的模型,进而为其多样化的客户群体提供服务。

在安全前端,Protium 部署了域名系统(DNS)服务 Amazon Route 53,以及保护网络应用程序免受常见 Web 漏洞和机器人攻击的 AWS WAF。这两个 AWS 服务共同协助保持高可用性、筛选 Web 请求并最大限度地降低未经授权访问用户账户的风险。Protium 使用 Amazon GuardDutyAWS Security HubAWS ConfigAmazon Detective 来识别安全事件并解决这些安全问题。此外,Protium 严格遵守 AWS Well-Architected Framework,该框架描述了在云中设计和运行工作负载的关键概念、设计原则和架构最佳实践。Protium 使用该框架成功确保数据安全,并且在不同的 AWS 账户之间保持隔离状态,从而节省成本并遵从与数据安全相关的规章制度。

AWS 团队在帮助 Protium 节省成本和优化其贷款平台方面发挥了至关重要的作用。AWS 团队指导 Protium 从基于 Intel 的处理器迁移到基于 AWS Graviton2 的 Amazon EC2 实例,将其性价比提升多达 40%。AWS 还建议将 Amazon Elastic Compute Cloud 竞价型实例(Amazon EC2 竞价型实例)和 Amazon Elastic Compute Cloud 预留实例(Amazon EC2 预留实例)相结合,以利用云中未使用和预留的 Amazon EC2 容量。仅 Amazon EC2 竞价型实例就帮助该公司节省超过 25% 的成本。

成果 | 利用机器学习获得进一步的见解

Protium 目前使用 Amazon Athena 作为其无服务器分析服务,并且使用 Amazon SageMaker 和 Foundation 模型进行机器学习(ML)训练。展望未来,该公司还计划利用 Amazon Redshift 进行云数据仓储,并且利用 AWS Lake Formation 进行数据治理。Protium 使用这四项服务的目标是全面分析客户数据并开发机器学习模型,从而进行更准确的风险评估。生成的见解将助力公司开发更具相关性的个性化金融服务与计划,进一步提高其面向客户的价值。

Protium 的技术团队还在尝试使用 Amazon CodeWhisperer,这是一款基于生成式人工智能的代码生成器,可提高安全代码开发的速度和效率。通过集成持续集成和持续部署流程,Protium 计划快速大规模部署新功能。

最后,Protium 还与 AWS 密切合作,通过实施各种举措(包括培训计划、研讨会、由授权讲师组织的 AWS 技术日),为其技术团队提供再培训或技能提升机会。

在其他领域,Protium 正在通过提供 Turiya 产品供其他公司采用来扩大其影响力。目前,公司正在与一家位于印度的电子商务市场平台和一家日本银行合作,将 Turiya 纳入其技术堆栈。这最终将为 Protium 开辟新的收入机会,同时证明该平台在不同业务环境中具有相关性和可扩展性。

“MSME 是印度经济的支柱。但是,由于缺少传统的信用历史记录,许多 MSME 仍然没有资格接触关键的贷款和融资方案。借助 AWS 的尖端技术和可扩展性,我们打造出了创新的高级贷款平台,可以促进信贷渠道的发展并推动全国各地企业的业务增长。”Protium 的合作伙伴 Padmanabhan Balasubramanian 如此说道。

了解详情

要了解详情,请访问 aws.amazon.com/financial-services


Protium 简介

Protium 是总部位于印度的全堆栈贷款平台,该平台使用替代数据来源向个人和 MSME 提供有担保、无担保和数字现金贷款。自 2019 年成立以来,Protium 已经处理超过 2500 万笔交易,并且向印度各地超过 50 万位客户发放超过 6.46 亿 USD 的贷款。

使用的 AWS 服务

Amazon Elastic Kubernetes Service

Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS)是一项托管 Kubernetes 服务,用于在 AWS Cloud 和本地数据中心上运行 Kubernetes。

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Amazon Aurora

Amazon Aurora 是一个专为云打造的关系数据库管理系统(RDBMS),可与 MySQL 和 PostgreSQL 完全兼容。

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AWS Lambda

AWS Lambda 是一项无服务器事件驱动型计算服务,该服务有便于您运行几乎任何类型的应用程序或后端服务的代码,而无需预置或管理服务器。

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Amazon Textract

Amazon Textract 是一种机器学习(ML)服务,可自动从扫描文档中提取文本、手写内容、布局元素和数据。

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