Fibe Mempercepat Pertumbuhan Bisnis dan Mengubah Pinjaman Digital di AWS

Perusahaan keuangan non-perbankan (NBFC) adalah komponen integral dalam sistem keuangan India. Pada Oktober 2022, lebih dari 9.500 NBFC terdaftar di Reserve Bank of India, dengan ukuran aset kumulatif sebesar INR 42,05 lakh (sekitar 508 miliar USD). Fibe, sebelumnya dikenal sebagai EarlySalary, adalah perusahaan teknologi keuangan yang menawarkan pinjaman pribadi instan dan uang muka gaji melalui platform digitalnya. Teknologi yang inovatif menilai kelayakan kredit dengan cepat, memberi tahu pemohon dalam waktu 1 menit tentang status aplikasi pinjaman mereka. Jika disetujui, jumlah pinjaman dengan cepat ditransfer ke rekening bank mereka, memberikan opsi kredit yang nyaman dan dapat diakses untuk kebutuhan keuangan jangka pendek.

Sejak diluncurkan pada tahun 2015, Fibe telah memperluas lini produknya untuk mencakup pinjaman jangka panjang dengan jangka waktu hingga 36 bulan. Selain itu, perusahaan telah merambah ke layanan beli sekarang, bayar nanti untuk sektor pendidikan dan layanan kesehatan. Pelanggan sekarang memiliki opsi untuk membayar perawatan medis atau biaya sekolah dengan cicilan bulanan yang setara (EMI).

Dengan semakin banyak profesional muda memasuki pasar kerja dan populasi kelas menengah India diproyeksikan mencapai 583 juta pada tahun 2025, peluang pertumbuhan yang signifikan terlihat jelas. Menyadari hal ini, Fibe berusaha untuk mengintegrasikan machine learning (ML) secara mendalam ke dalam platformnya untuk menawarkan layanan yang lebih cepat dan lebih nyaman kepada pelanggannya. Namun, perusahaan ingin memastikan bahwa kemajuan ini tidak mengarah pada peningkatan biaya kelebihan administrasi. Anil Sinha, chief technology officer di Fibe, mengatakan, “Kami beroperasi berdasarkan prinsip keseimbangan—meningkatkan layanan sambil menjaga biaya tetap terkendali.”

Fibe lahir di AWS. Sinha mengatakan, “AWS telah sangat mendukung sejak awal, menawarkan pelatihan ekstensif dan memberikan bantuan. Memanfaatkan Dukungan AWS menghemat waktu kami yang berharga dan memastikan kami dapat dengan cepat menyelesaikan masalah apa pun tanpa membuang usaha untuk memecahkan masalah.”

Sejak peluncuran aplikasi Fibe, tim TI Fibe telah menggunakan AWS Lambda untuk merampingkan proses pengembangan dan pemeliharaan. Fungsi nirserver AWS Lambda secara otomatis menangani permintaan eksekusi kode, menyederhanakan proses seperti penskalaan instans untuk memenuhi tuntutan komputasi yang lebih tinggi. “Kami menyadari bahwa teknologi nirserver adalah solusi terbaik untuk meminimalkan biaya kelebihan manajemen untuk infrastruktur penting kami,” kata Sinha. 

Untuk meningkatkan proses aplikasi pinjaman, Fibe memasukkan ML ke dalam aplikasinya sambil mempertahankan pendekatan manajemen yang disederhanakan. Untuk mencapai hal ini, perusahaan menerapkan Amazon Textract layanan yang menggunakan teknologi pengenalan karakter optik (OCR) untuk mengekstrak teks dan data dari dokumen Kenali Pelanggan Anda (KYC). “Amazon Textract membantu kami mengotomatiskan hal-hal seperti pencocokan wajah, tanpa perlu menangani manajemen infrastruktur,” kata Sinha. Selain itu, Fibe menggunakan Amazon Comprehend, layanan pemrosesan bahasa alami, untuk mengekstrak informasi yang relevan dari laporan pemasukan dan dokumen aplikasi lainnya, mengurangi kompleksitas administrasi.

Setelah menerapkan solusi ini, Fibe mengalihkan perhatiannya untuk meningkatkan keamanan platform dan mendeteksi aktivitas penipuan selama proses aplikasi. Perusahaan bekerja sama dengan tim AWS lokalnya dan melakukan deployment Amazon GuardDuty, yang menggunakan deteksi anomali untuk mengidentifikasi ancaman dengan cepat. Selain itu, Fibe mulai menggunakan AWS Config untuk terus mengevaluasi kepatuhan sumber daya AWS-nya.

Selanjutnya, Fibe mulai memanfaatkan Amazon Neptune untuk mendeteksi dan mencegah aplikasi pinjaman palsu, memungkinkan mereka membuat grafik penipuan tanpa menimbulkan biaya infrastruktur. Solusi ini memanfaatkan data dari danau data di Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) dan didasarkan pada hubungan antara entitas yang berbeda, termasuk rincian pinjaman, transaksi keuangan, sidik jari perangkat, alamat IP, dan titik data relevan lainnya. Jaringan yang saling berhubungan ini membantu Fibe untuk mengeksplorasi dan mengidentifikasi aktivitas penipuan. Sinha menegaskan, “Proses deployment mulus, dan kami berhasil membangun infrastruktur danau data kami di AWS hanya dalam waktu dua minggu.“