Fibe acelera el crecimiento empresarial y transforma los préstamos digitales en AWS

Las empresas financieras no bancarias (NBFC) son componentes integrales del sistema financiero de la India. En octubre de 2022, más de 9500 NBFC estaban registradas en el Banco de la Reserva de la India, con un volumen de activos acumulado de 42,05 millones de INR (aproximadamente 508 000 millones de USD). Fibe, anteriormente conocida como EarlySalary, es una empresa de tecnología financiera que ofrece préstamos personales instantáneos y anticipos de sueldo a través de su plataforma digital. Su innovadora tecnología evalúa rápidamente la solvencia, notificando a los solicitantes en menos de 1 minuto el estado de su solicitud de préstamo. Si se aprueba, el importe del préstamo se transfiere rápidamente a su cuenta bancaria, proporcionando opciones de crédito cómodas y accesibles para necesidades financieras a corto plazo.

Desde su lanzamiento en 2015, Fibe ha ampliado su línea de productos para incluir préstamos a largo plazo con plazos de hasta 36 meses. Además, la empresa ha empezado a ofrecer servicios de «compre ahora y pague después» en los sectores de la educación y la sanidad. Los clientes disponen ahora de la opción de pagar tratamientos médicos o matrículas escolares en cuotas mensuales equivalentes (EMI).

Con la entrada de más profesionales jóvenes en el mercado laboral y la previsión de que la población de clase media de la India alcance los 583 millones en 2025, se pusieron de manifiesto importantes oportunidades de crecimiento. Teniendo esto en cuenta, Fibe trató de integrar plenamente el machine learning (ML) en su plataforma a fin de ofrecer servicios más rápidos y cómodos a sus clientes. Sin embargo, la empresa quería asegurarse de que estos avances no supusieran un aumento de los gastos administrativos. Anil Sinha, chief technology officer de Fibe, afirma: «Operamos según un principio de equilibrio: mejorar los servicios manteniendo los costes bajo control».

Fibe nació en AWS. Sinha afirma: «AWS nos ha apoyado increíblemente desde el principio, ofreciéndonos una amplia formación y proporcionándonos asistencia. El uso de AWS Support nos ahorra un tiempo valioso y nos garantiza que podamos resolver rápidamente cualquier problema sin malgastar esfuerzos en su resolución».

Desde el lanzamiento de la aplicación Fibe, el equipo de TI de Fibe ha utilizado AWS Lambda para agilizar los procesos de desarrollo y mantenimiento. Las funciones sin servidor de AWS Lambda administran automáticamente las solicitudes de ejecución de código, lo que simplifica procesos como el escalado de instancias para satisfacer mayores exigencias de computación. «Nos dimos cuenta de que la tecnología sin servidor era la mejor solución para minimizar la sobrecarga de gestión de nuestra infraestructura crítica», afirma Sinha. 

Para mejorar el proceso de solicitud de préstamos, Fibe incorporó ML a su aplicación, manteniendo al mismo tiempo un enfoque de administración simplificado. Para lograrlo, la empresa implementó Amazon Textract, un servicio que utiliza la tecnología de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para extraer texto y datos de los documentos de conocimiento del cliente (KYC). «Amazon Textract nos ayudó a automatizar cosas como la coincidencia de caras, sin necesidad de ocuparnos de la administración de la infraestructura», afirma Sinha. Además, Fibe utiliza Amazon Comprehend, un servicio de procesamiento de lenguaje natural, para extraer información relevante de las declaraciones de la renta y otros documentos de solicitud, reduciendo la complejidad administrativa.

Tras implementar estas soluciones, Fibe se centró en mejorar la seguridad de la plataforma y detectar actividades fraudulentas durante el proceso de solicitud. La compañía trabajó estrechamente con su equipo local de AWS y desplegó Amazon GuardDuty, que utiliza la detección de anomalías para identificar rápidamente las amenazas. Además, Fibe comenzó a utilizar AWS Config para evaluar continuamente la conformidad de sus recursos de AWS.

A continuación, Fibe comenzó a utilizar Amazon Neptune para detectar y evitar solicitudes de préstamos fraudulentas, lo que les permitió crear gráficos de fraude sin incurrir en gastos de infraestructura. La solución utiliza datos de un lago de datos en Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) y se basa en las relaciones entre diferentes entidades, incluidos los detalles del préstamo, las transacciones financieras, la huella digital del dispositivo, la dirección IP y otros puntos de datos relevantes. Esta red interconectada ayuda a Fibe a explorar e identificar actividades fraudulentas. Sinha afirma: «El proceso de despliegue fue de lo más fluido, y creamos satisfactoriamente nuestra infraestructura de lago de datos en AWS en un plazo de tan solo dos semanas».