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Petal expande o acesso ao crédito do consumidor usando a AWS
Saiba como a startup de cartão de crédito Petal redefiniu a solicitação de crédito para consumidores usando os serviços da AWS.
Maior escalabilidade
para lidar com milhões de solicitações de cartão de crédito
Facilitação
da iteração rápida
Reforço da
produtividade
Preservação da
alta disponibilidade
Avanço da missão
da democratização do crédito
Visão geral
A startup de cartões de crédito Petal é pioneira na ampliação do acesso ao crédito ao consumidor. Os consumidores podem usar seu histórico bancário para se qualificar para os cartões de crédito da Petal, em vez de contar apenas com o histórico de crédito para aprovação de sua solicitação. A Petal é pioneira nessa abordagem transformadora de subscrição de crédito, permitindo que centenas de milhares de consumidores, que normalmente seriam rejeitados pelos principais emissores de cartões, obtivessem acesso e construíssem seu histórico de crédito.
A Petal nasceu em 2016 depois que um de seus fundadores enfrentou desafios para adquirir crédito nos Estados Unidos como estudante internacional sem histórico de crédito no país. Isso inspirou os fundadores a reimaginar o processo de decisão de crédito para melhor atender às pessoas com pouco ou nenhum histórico de crédito.
Oportunidade | Criar uma solução de crédito escalável, confiável e alinhada à missão usando a AWS
Para cumprir a missão da empresa, a Petal queria construir uma infraestrutura que pudesse escalar e crescer junto com os negócios. Ao lançar seu primeiro cartão de crédito, a equipe da Petal precisava iterar rapidamente o produto. Aproveitando a infraestrutura da AWS, a equipe de engenharia da Petal conseguiu se concentrar em criar uma jornada tranquila da aplicação e uma experiência atraente de cartão de crédito para os clientes. Várias jornadas de inscrição e fontes de dados, incluindo dados bancários, foram integradas para maximizar as taxas de aprovação para os candidatos negados pelos emissores mais tradicionais. Incentivos comportamentais, opções de pagamento transparentes, informações sobre gastos e outros atributos foram adicionados à aplicação da Petal para incentivar o uso responsável do crédito. Desenvolvendo sobre as soluções escaláveis da AWS, a equipe de engenharia também conseguiu evitar muitas das armadilhas de escalabilidade enfrentadas pelas startups em rápido crescimento. Quando enfrentavam desafios de engenharia, eles poderiam simplesmente aproveitar a plataforma da AWS para aumentar a escala da infraestrutura verticalmente ou entrar em contato com o AWS Support e a equipe de contas da AWS.
“O tempo de atividade e a escalabilidade da nossa pilha da AWS facilitam nossa capacidade de manter o foco na missão da empresa”, diz John Wang, vice-presidente de engenharia da Petal. “Foi fundamental para podermos agir rapidamente como uma pequena startup e nos concentrar em oferecer os atributos e produtos que são importantes para os clientes.”
“O tempo de atividade e a escalabilidade da nossa pilha da AWS facilitam nossa capacidade de manter o foco na missão da empresa.”
John Wang
Vice-presidente de engenharia da Petal
Solução | Usar o Amazon SageMaker para treinar modelos de ML e os serviços da plataforma Amazon para criar e escalar rapidamente
A infraestrutura baseada em dados da Petal é executada nos serviços da AWS, desde a infraestrutura de back-end até o cenário das aplicações de front-office. Quando os clientes solicitam um cartão de crédito, eles são direcionados à aplicação da web para preencher as informações pessoais exigidas. A Petal hospeda a interface do usuário para essas primeiras páginas da web usando o Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), um serviço de armazenamento de objetos que oferece escalabilidade, disponibilidade de dados, segurança e performance líderes do setor. “Queremos que a primeira interação seja muito resiliente”, diz Wang. “Ao usar o Amazon S3, podemos manter a alta disponibilidade da nossa página de inscrição para nossos milhões de candidatos.”
Para armazenamento de dados, a Petal usa o Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) para PostgreSQL a fim de armazenar os principais dados transacionais de negócios. O Amazon RDS é um banco de dados relacional totalmente gerenciado que facilita a configuração, a operação e o ajuste de escala dos bancos de dados PostgreSQL na nuvem. O RDS ajudou a Petal a escalar suas necessidades de processamento de dados transacionais com rapidez e facilidade durante os períodos de rápido crescimento. A Petal também usa o Amazon Redshift e o S3 para armazenar dados analíticos e de pesquisa. Muitos desses dados são inseridos nos modelos de ML exclusivos da Petal, usados durante a subscrição e o gerenciamento das contas de clientes. Para treinar seus modelos preditivos, a Petal usa o Amazon SageMaker, que as empresas podem usar para criar, treinar e implantar modelos de ML para praticamente qualquer caso de uso com infraestrutura, ferramentas e fluxos de trabalho totalmente gerenciados. Com o SageMaker, a Petal pôde iterar com mais rapidez e eficiência seus modelos de ML, incluindo o modelo CashScore, parte integrante da subscrição e da missão da Petal para atender melhor às pessoas com pouco ou nenhum histórico de crédito. “Ao usar o Amazon SageMaker, nossa equipe de ciência de dados pode governar e configurar de maneira independente os tipos de instâncias necessárias para treinar os modelos de ML”, diz Wang. “Ele tem os recursos de que eles precisam.”
A escalabilidade tem sido crucial para a Petal, pois os fluxos de trabalho e sistemas se tornaram mais complexos com o aumento constante de usuários e aplicações. Para lidar com as necessidades de recursos computacionais de seus serviços e a infraestrutura de machine learning, a Petal usa o Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2), que oferece capacidade computacional segura e redimensionável para praticamente qualquer workload. Para executar as workloads baseadas em Kubernetes no Amazon EC2 com eficiência, a empresa usa o Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS), um serviço gerenciado para executar Kubernetes na nuvem e em data centers on-premises. Na AWS, a infraestrutura da Petal é fácil de escalar vertical e horizontalmente à medida que a empresa cresceu do processamento de algumas dezenas de aplicações no início para agora lidar com milhões delas. Além da escalabilidade, os serviços da Amazon ajudam a aumentar a produtividade no setor de engenharia da Petal. “À medida que nossa equipe de engenharia se tornou mais sofisticada, precisávamos de ferramentas melhores”, diz Wang. “Ao recorrer ao Amazon EKS, eliminamos grande parte da complexidade extra de executar e hospedar o Kubernetes de modo nativo para a nossa pequena equipe.”
Por fim, a Petal atribui o sucesso na construção da AWS ao relacionamento desenvolvido entre a equipe e a AWS. No trabalho proativo e colaborativo com a equipe da AWS, a Petal obtém acesso às mais recentes tecnologias, experiência essencial, programas exclusivos e perspectivas valiosas que promoveram avanços nos projetos essenciais para os negócios. Wang explica: “A equipe de suporte técnico e de contas da AWS fez uma parceria estreita com a Petal para nos ajudar a aproveitar tudo o que a AWS tem a oferecer, incluindo ajuda na solução de problemas técnicos, análises de projetos técnicos e oportunidades de palestras e networking”.
Resultado | Promover mais oportunidades de acesso ao crédito
A Petal continua expandindo o alcance para os consumidores. Depois de lançar inicialmente um cartão de crédito, a Petal agora oferece três cartões: Petal 2, Petal 1 e Petal 1 Rise. Esse conjunto de produtos permite que a Petal atenda a clientes com uma variedade de perfis e necessidades de crédito. Independentemente do cartão que o cliente use, a meta da Petal é a mesma para todos: capacitar aqueles que historicamente foram negligenciados pelo sistema de crédito tradicional e ajudá-los a construir um futuro financeiro saudável.
Até o momento, usando a AWS, a Petal facilitou a aprovação de quase 400.000 consumidores para seus cartões. Mais de 40% desses clientes aprovados nos últimos dois anos tiveram seu crédito previamente negado por um banco de grande porte.
“O desafio de conseguir crédito continua sendo complicado para muitos”, diz Wang. “Usando as soluções da AWS, podemos continuar evoluindo e crescendo, sabendo que nossa infraestrutura está equipada para escalar conosco.”
Sobre a Petal
A Petal ajuda as pessoas a acessar e construir crédito usando os dados que já estão em seu histórico bancário. Com esses dados, a empresa leva em conta o hábito de gasto responsável e o comportamento de poupança que não são contabilizados no score de crédito tradicional para tornar o crédito o mais acessível possível.
Serviços da AWS usados
Amazon RDS para PostgreSQL
O PostgreSQL tornou-se o banco de dados relacional de código aberto preferencial de muitos desenvolvedores empresariais e startups, dando suporte às principais aplicações de negócios e móveis. O Amazon RDS facilita a configuração, a operação e a escalabilidade de implementações de PostgreSQL na nuvem.
Amazon SageMaker
O Amazon SageMaker foi desenvolvido com base nas duas décadas de experiência da Amazon no desenvolvimento de aplicações de ML para o mundo real, incluindo recomendações de produtos, personalização, compras inteligentes, robótica e dispositivos assistidos por voz.
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Amazon EKS
O Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) é um serviço gerenciado do Kubernetes para executar o Kubernetes na Nuvem AWS e em datacenters on-premises.
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Amazon Redshift
O Amazon Redshift usa SQL para analisar dados estruturados e semiestruturados em data warehouses, bancos de dados operacionais e data lakes, usando hardware e machine learning projetados pela AWS para oferecer a melhor performance de preço em qualquer escala.
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