Processi manuali orientati ai dispositivi mobili: AbleCredit sta reinventando i prestiti con AWS

AbleCredit sta trasformando il modo in cui le banche e le società finanziarie in India valutano, approvano e monitorano le domande di credito. Collaborando con AWS, ha creato una piattaforma di valutazione del rischio orientata ai dispositivi mobili, multilingue e basata sull'intelligenza artificiale che semplifica i flussi di lavoro per i clienti e ha consentito alla startup di espandersi in tutto il paese.

Tradizionalmente, per condurre le valutazioni del credito, le società di credito si sono sempre affidate a processi manuali. Gli agenti dovevano visitare di persona i mutuatari, scattare foto, tenere conversazioni aperte e scrivere le valutazioni a memoria. Senza registri strutturati, domande standardizzate e metodi per acquisire dati coerenti, il processo era spesso lento e richiedeva molte risorse, con risultati spesso inaffidabili.

La diversità linguistica dell'India creava un ulteriore ostacolo, con interviste che si svolgevano in più di 10 lingue e diversi dialetti. "Due richieste di prestito simili potrebbero portare a valutazioni molto diverse a seconda di chi ha condotto la visita sul campo", spiega Harshad Saykhedkar, cofondatore e Chief AI Officer di AbleCredit. Infine, gli agenti spesso completavano solo due o tre casi al giorno, rallentando le decisioni di concessione di prestiti alle banche.

Presentazione dei flussi di lavoro basati sull'intelligenza artificiale

La piattaforma di AbleCredit sta rivoluzionando la valutazione del credito, democratizzando l'accesso ai finanziamenti, riducendo i tempi di elaborazione e aumentando la precisione. Invece di affidarsi ad approcci manuali che potrebbero richiedere fino a otto giorni, gli istituti di credito che utilizzano la soluzione di AbleCredit possono produrre una valutazione in 30 minuti e un rapporto completo entro un'ora. Gli agenti sul campo possono anche scattare foto, registrare interviste nelle lingue locali e caricare i fascicoli dei casi tramite un flusso di lavoro mobile unificato. "Con la nostra piattaforma basata sull'intelligenza artificiale in esecuzione su AWS, le banche ottengono valutazioni coerenti e rapide e i mutuatari beneficiano di approvazioni più rapide", afferma Saykhedkar.

La società ha inoltre migliorato il throughput di circa il 200% per i suoi partner di prestito. Gli agenti che in precedenza risolvevano da due a tre casi al giorno possono ora elaborarne fino a 10, aiutando le banche a espandere le loro operazioni di prestito senza dover aggiungere grandi team sul campo. Parallelamente, gli istituti di credito che utilizzano AbleCredit hanno visto il rischio EMI-bounce (mancato rimborso del prestito) diminuire fino al 38%, a seguito di valutazioni più coerenti tra lingue, agenti e regioni.

Creazione di una piattaforma di valutazione del rischio multi-tenant su AWS

Per scalare la sua offerta a livello nazionale, AbleCredit aveva bisogno di un modo più rapido e coerente per elaborare l'audio multilingue e i vari input di documenti, nonché di un approccio conveniente per l'addestramento e il perfezionamento dei suoi modelli di intelligenza artificiale. La startup gestiva già la sua infrastruttura principale su AWS e ha continuato a utilizzarla come base per la sua piattaforma. "Siamo un'azienda nata per AWS", spiega Saykhedkar. "Dalla nostra app Web ai nostri database e alla formazione, tutto viene eseguito su AWS".

AbleCredit utilizza Amazon Elastic Container Service per ospitare sia la sua applicazione Web che il backend mobile nella regione Asia Pacifico (Mumbai), servendo più società finanziarie non bancarie attraverso un'unica architettura multi-tenant. I dati di ogni cliente sono separati in bucket Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), che archiviano dati di addestramento, checkpoint dei modelli e registri di valutazione. AbleCredit utilizza anche Amazon Rekognition per analizzare le immagini raccolte durante le visite sul campo, supportando controlli automatici insieme alla trascrizione audio e alla revisione dei documenti.

Tradurre dati multilingue in informazioni intelligenti

Le interviste sul campo spesso si spostano tra lingue e dialetti regionali, rendendo difficile estrarre informazioni coerenti o confrontare i casi in modo affidabile. La piattaforma di AbleCredit gestisce questa variazione linguistica su larga scala, con agenti di intelligenza artificiale addestrati a convertire l'audio multilingue in riepiloghi strutturati e contestuali che gli istituti di credito possono utilizzare con sicurezza in tutte le regioni e i portafogli.

Prima di ogni ciclo di addestramento, AbleCredit prepara e pulisce i dati audio multilingue archiviati in Amazon S3 e utilizza i blocchi di capacità di Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) per proteggere in anticipo la capacità della GPU. Ciò offre al team un accesso affidabile all'elaborazione di cui ha bisogno per eseguire job di addestramento di grandi dimensioni e che richiedono più giorni in modo più semplice e con meno ritardi. I modelli con le migliori prestazioni di ogni ciclo vengono archiviati in Amazon S3 e possono essere riutilizzati man mano che la piattaforma continua a scalare.

AbleCredit si affida a una serie di servizi gestiti da AWS che aiutano a gestire grandi volumi di dati in modo sicuro e affidabile. I dati delle applicazioni vengono archiviati in Amazon Relational Database Service per istanza, ad esempio, mentre Amazon S3 conserva i set di dati di addestramento e gli output dei modelli. Gli invii sul campo fluiscono tramite Amazon Simple Queue Service, che aiuta la piattaforma ad assorbire i picchi di traffico provenienti da agenti che lavorano in diverse regioni e lingue. Amazon Simple Notification Service coordina quindi ogni fase dell'elaborazione, dalla trascrizione all'analisi e infine in un report standardizzato. Insieme, questi servizi consentono ad AbleCredit di fornire un flusso di lavoro AI unificato per l'elaborazione di audio, documenti e valutazioni.

Accelerazione delle decisioni di prestito su larga scala

Quella che era iniziata come una piattaforma su piccola scala è diventata una distribuzione a livello nazionale. "Quando abbiamo lanciato la piattaforma, abbiamo iniziato con alcuni casi al giorno. Ora stiamo elaborando alcune migliaia di casi al mese in tutta l'India", afferma Saykhedkar. Sulla base di questo slancio, l'azienda sta esplorando ulteriori offerte AWS, tra cui una quotazione su AWS Marketplace.

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