Von manuellen Prozessen zu Mobile First: AbleCredit revolutioniert die Kreditvergabe mit AWS

AbleCredit verändert die Art und Weise, wie Banken und Finanzunternehmen in Indien Kreditanträge bewerten, genehmigen und überwachen. In Zusammenarbeit mit AWS wurde eine mehrsprachige, KI-gestützte Risikobewertungsplattform entwickelt, die die Workflows für Kunden optimiert und es dem Startup ermöglicht hat, landesweit zu skalieren.

Traditionell haben sich Kreditunternehmen bei Bonitätsprüfungen auf manuelle Prozesse verlassen. Kundendienstmitarbeiter müssen Kreditnehmer persönlich besuchen, Fotos machen, offene Gespräche führen und Ihre Bewertungen aus dem Gedächtnis verfassen. Ohne strukturierte Protokolle, standardisierte Fragen und Methoden zur Erfassung konsistenter Daten ist der Prozess oft langsam und ressourcenintensiv und die Ergebnisse sind unzuverlässig.

Die sprachliche Vielfalt Indiens stellt eine zusätzliche Hürde dar. Interviews finden in mehr als 10 Sprachen und mehreren Dialekten statt. „Zwei ähnliche Kreditanträge könnten zu sehr unterschiedlichen Bewertungen führen, je nachdem, wer den Besuch vor Ort durchgeführt hat“, erklärt Harshad Saykhedkar, Mitbegründer und Chief AI Officer von AbleCredit. Schließlich bearbeiten die Mitarbeitenden oft nur 2–3 Fälle pro Tag, was die Kreditentscheidungen der Banken verlangsamt. 

Einführung von KI-gestützten Workflows

Die Plattform von AbleCredit revolutioniert die Bonitätsprüfung, demokratisiert den Zugang zu Finanzmitteln, reduziert die Bearbeitungszeiten und erhöht die Genauigkeit. Anstatt sich auf manuelle Verfahren zu verlassen, die bis zu 8 Tage dauern können, können Kreditgeber, die die Lösung von AbleCredit nutzen, innerhalb von 30 Minuten eine Bewertung und innerhalb einer Stunde einen vollständigen Bericht erstellen. Außendienstmitarbeiter können über einen einheitlichen mobilen Workflow auch Fotos aufnehmen, Interviews in der Landessprache aufzeichnen und Falldateien hochladen. „Mit unserer KI-gestützten Plattform, die in AWS läuft, erhalten Banken konsistente und schnellere Bewertungen, und Kreditnehmer profitieren von schnelleren Genehmigungen“, sagt Saykhedkar.

Das Unternehmen hat auch den Durchsatz für seine Kreditpartner um rund 200 Prozent verbessert. Kundendienstmitarbeiter, die zuvor 2–3 Fälle am Tag bearbeitet haben, können jetzt bis zu 10 Fälle bearbeiten. Dadurch können Banken ihre Kreditgeschäfte ausbauen, ohne dass große Außendienstteams hinzukommen müssen. Parallel dazu konnten Kreditgeber, die AbleCredit nutzen, das Risiko von EMI-Bounce (fehlgeschlagene Kreditrückzahlungen) um bis zu 38 Prozent senken, was auf eine einheitlichere Bewertung über Sprachen, Kundendienstmitarbeiter und Regionen hinweg zurückzuführen ist. 

Aufbau einer Mehrmandanten-Risikobewertungsplattform in AWS

Um sein Angebot landesweit zu skalieren, benötigte AbleCredit eine schnellere und konsistentere Methode zur Verarbeitung mehrsprachiger Audio- und unterschiedlicher Dokumenteneingaben sowie einen kostengünstigen Ansatz für das Training und die Verfeinerung seiner KI-Modelle. Das Startup betrieb seine Kerninfrastruktur bereits in AWS und nutzte sie weiterhin als Grundlage für seine Plattform. „Wir sind ein Unternehmen, bei dem AWS an erster Stelle steht“, erklärt Saykhedkar. „Von unserer Webanwendung über unsere Datenbanken bis hin zu Trainings läuft alles in AWS.“ 

AbleCredit nutzt Amazon Elastic Container Service, um sowohl seine Webanwendung als auch sein mobiles Backend in der Region Asien-Pazifik (Mumbai) zu hosten und bedient mehrere Finanzunternehmen, die keine Banken sind, über eine einzige, Mehrmandanten-Architektur. Die Daten für jeden Kunden werden in Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)-Buckets aufgeteilt, in denen Trainingsdaten, Modellprüfpunkte und Bewertungsprotokolle gespeichert werden. AbleCredit verwendet außerdem Amazon Rekognition, um Bilder zu analysieren, die bei Besuchen vor Ort aufgenommen wurden. Neben der Audiotranskription und der Überprüfung von Dokumenten werden automatische Überprüfungen unterstützt. 

Übersetzung mehrsprachiger Daten in intelligente Einblicke

Interviews vor Ort wechseln häufig zwischen Sprachen und regionalen Dialekten, was es schwierig macht, konsistente Einblicke zu gewinnen oder Fälle zuverlässig zu vergleichen. Die Plattform von AbleCredit bewältigt diese sprachlichen Unterschiede in großem Umfang. KI-Agenten sind darin geschult, mehrsprachiges Audio in strukturierte, kontextbezogene Zusammenfassungen umzuwandeln, die Kreditgeber vertrauensvoll über Regionen und Portfolios hinweg verwenden können.

Vor jedem Trainingszyklus bereitet AbleCredit die in Amazon S3 gespeicherten mehrsprachigen Audiodaten vor und bereinigt sie und verwendet Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)-Kapazitätsblöcke, um die GPU-Kapazität im Voraus zu sichern. Dadurch hat das Team zuverlässigen Zugriff auf die Rechenleistung, die es benötigt, um umfangreiche, mehrtägige Trainingsjobs einfacher und mit weniger Verzögerungen durchzuführen. Die leistungsstärksten Modelle aus jedem Zyklus werden in Amazon S3 gespeichert und können bei weiterer Skalierung der Plattform wiederverwendet werden.

AbleCredit stützt sich auf eine Reihe von AWS Managed Services, um große Datenmengen sicher und zuverlässig zu verarbeiten. Anwendungsdaten werden beispielsweise in Amazon Relational Database Service gespeichert, während Amazon S3 Trainingsdatensätze und Modellausgaben speichert. Die Übermittlung vor Ort erfolgt über den Amazon Simple Queue Service, der der Plattform hilft, Datenverkehrsspitzen von Kundendienstmitarbeitern zu absorbieren, die in verschiedenen Regionen und Sprachen arbeiten. Amazon Simple Notification Service koordiniert dann jeden Verarbeitungsschritt, von der Transkription über die Analyse bis hin zu einem standardisierten Bericht. Zusammen ermöglichen diese Services es AbleCredit, einen einheitlichen KI-Workflow für die Verarbeitung von Audio, Dokumenten und Bewertungen bereitzustellen. 

Beschleunigung von Kreditentscheidungen in großem Maßstab

Was als kleine Plattform begann, hat sich zu einer landesweiten Lösung entwickelt. „Als wir die Plattform auf den Markt brachten, hatten wir zunächst nur wenige Fälle pro Tag. Jetzt bearbeiten wir mehrere Tausend Fälle pro Monat in ganz Indien“, sagt Saykhedkar. Auf dieser Dynamik aufbauend, prüft das Unternehmen weitere AWS-Angebote, darunter eine Listung im AWS Marketplace. 

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