Historias de clientes / Software e Internet / Estados Unidos
Petal escala el acceso al crédito de los consumidores mediante AWS
Descubra cómo la startup de tarjetas de crédito Petal redefinió la solvencia crediticia de los consumidores mediante los servicios de AWS.
Mejoró la escalabilidad
para administrar millones de solicitudes de tarjetas de crédito
Facilitó
la iteración rápida
Impulsó
la productividad
Mantuvo
una alta disponibilidad
Potenció la misión
de la democratización del crédito
Información general
La startup de tarjetas de crédito Petal es pionera en ampliar el acceso al crédito de consumo. Los consumidores pueden utilizar su historial bancario para calificar para las tarjetas de crédito de Petal en lugar de depender únicamente del historial crediticio para demostrar su solvencia crediticia. Este enfoque transformador de la suscripción de crédito, en el que Petal fue pionero, permitió que cientos de miles de consumidores, que normalmente serían rechazados por los emisores de tarjetas convencionales, pudieran acceder al crédito y crear un historial crediticio.
Petal nació en 2016, después de que uno de sus fundadores tuviera dificultades para obtener créditos en los Estados Unidos como estudiante internacional sin historial crediticio en EE. UU. Esto inspiró a los fundadores a reimaginar el proceso de toma de decisiones crediticias y así atender mejor a las personas con un historial crediticio escaso o inexistente.
Oportunidad | Creación de una solución crediticia escalable, confiable y alineada con la misión mediante AWS
Para cumplir con la misión de la empresa, Petal buscó construir una infraestructura que pudiera escalar y crecer con su negocio. Cuando lanzó su primera tarjeta de crédito, el equipo de Petal tuvo que repetir rápidamente su producto. Tras aprovechar la infraestructura de AWS, el equipo de ingeniería de Petal pudo centrarse en crear un proceso de aplicación sencillo y una experiencia de tarjeta de crédito atractiva para sus clientes. Se integraron múltiples procesos de solicitud y orígenes de datos, incluidos los datos bancarios, para maximizar las tasas de aprobación de los solicitantes rechazados por los emisores más tradicionales. Se agregaron incentivos conductuales, opciones de pago transparentes, información sobre gastos y otras características a la aplicación de Petal para fomentar el uso responsable del crédito. Basándose en las soluciones escalables de AWS, el equipo de ingeniería también pudo evitar muchos de los problemas de escalabilidad a los que se enfrentan las startup de rápido crecimiento. Cuando se enfrentaban a desafíos de ingeniería, podían simplemente aprovechar la plataforma de AWS para escalar horizontalmente su infraestructura o ponerse en contacto con AWS Support y el equipo de cuentas de AWS.
“El tiempo de actividad y la escalabilidad de nuestra pila de AWS nos permiten centrarnos en la misión de nuestra empresa”, afirmó John Wang, vicepresidente de ingeniería de Petal. “Fue crucial para que pudiéramos avanzar rápidamente como pequeña startup y centrarnos en ofrecer características y productos que son importantes para nuestros clientes”.
“El tiempo de actividad y la escalabilidad de nuestra pila de AWS nos permiten centrarnos en la misión de nuestra empresa”.
John Wang
Vice President of Engineering, Petal
Solución | Uso de Amazon SageMaker para entrenar modelos de ML y de los servicios de la plataforma de Amazon para crear y escalar rápidamente
La infraestructura basada en datos de Petal se ejecuta en los servicios de AWS, desde la infraestructura de backend hasta el panorama de las aplicaciones de atención al cliente. Cuando los clientes solicitan una tarjeta de crédito, acceden a la aplicación web para completar la información personal solicitada. Petal aloja la interfaz de usuario para estas primeras páginas web mediante Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), un servicio de almacenamiento de objetos que ofrece escalabilidad, disponibilidad de datos, seguridad y rendimiento líderes en el sector. “Queremos que la primera interacción sea muy fuerte”, afirmó Wang. “Mediante Amazon S3, podemos mantener una alta disponibilidad de nuestra página de solicitud para millones de solicitantes”.
Para el almacén de datos, Petal utiliza Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) para que PostgreSQL almacene sus datos empresariales transaccionales principales. Amazon RDS es una base de datos relacional totalmente administrada que simplifica la configuración, el funcionamiento y el escalado de las bases de datos PostgreSQL en la nube. RDS ayudó a Petal a escalar rápida y fácilmente sus necesidades de procesamiento de datos transaccionales durante los periodos de rápido crecimiento. Petal también aprovecha Amazon Redshift y S3 para almacenar datos analíticos y de investigación. Gran parte de estos datos se introducen en los modelos de ML patentados de Petal que se utilizan durante la suscripción y la administración de cuentas de clientes. Para entrenar sus modelos predictivos, Petal utiliza Amazon SageMaker, el cual, las empresas pueden utilizar para crear, entrenar e implementar modelos de ML para prácticamente cualquier caso de uso, mediante infraestructuras, herramientas y flujos de trabajo totalmente administrados. SageMaker permitió que Petal repitiera con mayor rapidez y eficacia sus modelos de ML, incluido el modelo CashScore, que forma parte de la suscripción y la misión de Petal de prestar un mejor servicio a las personas con un historial crediticio escaso o inexistente. “Mediante el uso de Amazon SageMaker, nuestro equipo de ciencia de datos puede gobernar y configurar de forma independiente los tipos de instancias necesarias para entrenar sus modelos de ML”, afirmó Wang. “Tiene las capacidades que necesitan”.
La escalabilidad fue crucial para Petal, ya que sus flujos de trabajo y sistemas se volvieron más complejos con el aumento constante de usuarios y aplicaciones. Para administrar las necesidades de recursos de computación de los servicios e infraestructura de machine learning, Petal utiliza Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2), que ofrece una capacidad de computación segura y de tamaño variable para prácticamente cualquier carga de trabajo. Para ejecutar sus cargas de trabajo basadas en Kubernetes en Amazon EC2 de manera eficiente, la empresa utiliza Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS), un servicio administrado para ejecutar Kubernetes en la nube y en centros de datos locales. En AWS, la infraestructura de Petal se escala fácilmente de forma vertical y horizontal, ya que la empresa pasó de procesar unas pocas docenas de aplicaciones al principio a administrar millones de aplicaciones en la actualidad. Además de la escalabilidad, los servicios de Amazon ayudan a aumentar la productividad de los ingenieros de Petal. “A medida que nuestro equipo de ingeniería se volvía más sofisticado, necesitábamos mejores herramientas”, afirmó Wang. “Mediante el uso de Amazon EKS, eliminamos gran parte de la complejidad adicional que supone ejecutar y alojar Kubernetes de forma nativa para nuestro pequeño equipo”.
Por último, Petal atribuye su éxito en la creación mediante AWS a la relación que su equipo estableció con AWS. A través del trabajo proactivo y colaborativo con su equipo de AWS, Petal obtiene acceso a las últimas tecnologías, conocimiento experto, programas únicos y perspectivas valiosas que potenciaron los proyectos fundamentales para la empresa. Wang explicó lo siguiente: “El personal de soporte técnico y de cuentas de AWS colaboraron estrechamente con Petal para ayudarnos a aprovechar todo lo que AWS tiene para ofrecer, incluida la ayuda para la solución de problemas técnicos, las revisiones del diseño técnico y la participación en charlas y oportunidades para establecer contactos”.
Resultado | Creación de más posibilidades de acceso al crédito
Petal continúa ampliando su alcance a los consumidores. Tras lanzar inicialmente una tarjeta de crédito, Petal ahora ofrece tres tarjetas: Petal 2, Petal 1 y Petal 1 Rise. Este conjunto de productos permite a Petal atender a clientes con perfiles y necesidades crediticias variados. Independientemente de la tarjeta que tengan en la billetera, el objetivo de Petal es el mismo para todos los clientes: empoderar a quienes históricamente fueron ignorados por el sistema crediticio tradicional y ayudarlos a construir un futuro financiero saludable.
Hasta la fecha, con AWS, Petal facilitó la aprobación de tarjetas Petal para casi 400 000 consumidores. A más del 40 % de estos clientes aprobados en los últimos dos años, un banco importante les negó el crédito por primera vez.
“El desafío de obtener crédito sigue siendo muy difícil para muchas personas”, afirmó Wang. “Con las soluciones de AWS, podemos seguir evolucionando y creciendo, sabiendo que nuestra infraestructura está equipada para escalar con nosotros”.
Acerca de Petal
Petal ayuda a las personas a acceder al crédito y crearlo utilizando los datos que ya están en su historial bancario. Con estos datos, la empresa tiene en cuenta el comportamiento responsable de consumo y ahorro, que no se considera en un puntaje de crédito tradicional, para que el crédito sea lo más asequible y accesible posible.
Servicios de AWS utilizados
Amazon RDS para PostgreSQL
PostgreSQL se convirtió en la base de datos relacional de código abierto preferida por muchos desarrolladores empresariales y las startup, ya que impulsa las principales aplicaciones empresariales y móviles. Amazon RDS facilita las tareas de configuración, utilización y escalado de implementaciones de PostgreSQL en la nube.
Amazon SageMaker
Amazon SageMaker se ha creado sobre la base de dos décadas de experiencia de Amazon en el desarrollo de aplicaciones de ML del mundo real, que incluye las recomendaciones de productos, su personalización, la compra inteligente, la robótica y los dispositivos de voz asistida.
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Amazon EKS
Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) es un servicio administrado por Kubernetes que sirve para ejecutar Kubernetes en la nube de AWS y en centros de datos en las instalaciones.
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Amazon Redshift
Amazon Redshift utiliza SQL para analizar datos estructurados y semiestructurados en almacenamientos de datos, bases de datos operativas y lagos de datos, con hardware y machine learning diseñado por AWS para ofrecer rendimiento al mejor precio a cualquier escala.
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