Destaque do cliente: construindo uma prática de IA competitiva e colaborativa em FinTech


Em um ambiente de rápido crescimento, como nossa pequena equipe de ciência de dados resolve continuamente os maiores desafios da nossa empresa e dos clientes?

Na Razorpay, nossa missão é ser uma solução fintech completa para todas as necessidades de negócios. Nós potencializamos pagamentos on-line e fornecemos outras soluções financeiras para milhões de empresas na Índia e no Sudeste Asiático.

Desde que entrei em 2021, adquirimos seis empresas e expandimos nossa oferta de produtos.

Embora estejamos crescendo rapidamente, a Razorpay compete com organizações muito maiores com significativamente mais recursos para construir equipes de ciência de dados do zero. Precisávamos de uma abordagem que aproveitasse a experience de nossos mais de 1.000 engenheiros para criar os modelos de que eles precisam para tomar decisões melhores e mais rápidas. Nossa visão de IA foi fundamentalmente baseada em capacitar toda a nossa organização com IA.

Promovendo o aprendizado rápido de máquina e a experimentação de IA em serviços financeiros

Dado nosso objetivo de colocar a IA nas mãos dos engenheiros, a facilidade de uso estava no topo da nossa lista de desejos ao avaliar soluções de IA. Eles precisavam da capacidade de aumentar rapidamente e explorar sem muita ajuda tediosa.

Não importa a origem da pessoa, queremos que ela consiga obter respostas rápidas e imediatas.

Experimentos de IA como esse costumavam levar uma semana inteira. Agora, reduzimos esse tempo em 90%, o que significa que estamos obtendo resultados em apenas algumas horas. Se alguém quiser entrar e colocar uma ideia de IA em movimento, é possível. Think about essa economia de tempo multiplicada por toda a nossa equipe de engenharia – isso é um grande impulso para nossa produtividade.

Essa velocidade nos permitiu resolver um dos nossos maiores desafios comerciais para os clientes: pedidos fraudulentos. Na ciência de dados, os cronogramas geralmente são medidos em semanas e meses, mas nós conseguimos isso em 12 horas. No dia seguinte, entramos no ar e bloqueamos todos os pedidos maliciosos sem afetar um único pedido actual. É muito mágico quando suas ideias se tornam realidade tão rápido e têm um impacto positivo em seus clientes.

‘Brincando’ com os dados

Quando os membros da equipe carregam dados no DataRobot, nós os encorajamos a explorar os dados ao máximo – em vez de correr para treinar modelos. Graças à economia de tempo que vemos com o DataRobot, eles podem dar um passo para trás para entender os dados em relação ao que estão construindo.

Essa camada ajuda as pessoas a aprender como operar a plataforma DataRobot e descobrir insights significativos.

Ao mesmo tempo, há menos preocupação sobre se algo está codificado corretamente. Quando os especialistas conseguem executar suas ideias, eles têm confiança no que criaram na plataforma.

Conectando-se com um parceiro confiável de computação em nuvem

Para computação em nuvem, somos uma loja Amazon Internet Providers pura. Ao adquirir a DataRobot por meio do market da AWS, conseguimos começar a trabalhar com a plataforma em um ou dois dias. Se isso tivesse levado uma semana, como costuma acontecer com novos serviços, teríamos sofrido uma interrupção do serviço.

A integração entre a Plataforma de IA da DataRobot e esse ecossistema de tecnologia mais amplo garante que tenhamos a infraestrutura para lidar com nossas iniciativas de IA preditiva e generativa de forma eficaz.

Cuidando da privacidade, transparência e responsabilidade

No setor de fintech altamente regulamentado, temos que cumprir diversos requisitos de conformidade, segurança e auditoria.

A DataRobot atende às nossas demandas com transparência, mitigação de vieses e justiça por trás de toda a nossa modelagem. Isso ajuda a garantir que sejamos responsáveis ​​em tudo o que fazemos.

Fluxos de trabalho padronizados preparam o cenário para inovação contínua

Para uma adoção mais suave, criar procedimentos operacionais padrão foi essencial. Conforme eu experimentava o DataRobot, documentei as etapas para ajudar minha equipe e outros com a integração.

O que vem a seguir para nós? A ciência de dados mudou drasticamente nos últimos anos. Estamos tomando decisões melhores e mais rápidas à medida que a IA se aproxima de como os humanos se comportam.

O que mais me entusiasma na IA é que ela agora é fundamentalmente uma extensão do que estamos tentando alcançar – como um copiloto.

Nossos concorrentes são provavelmente 10 vezes maiores do que nós em termos de tamanho de equipe. Com o tempo que economizamos com a DataRobot, agora temos a oportunidade de sair na frente. A plataforma é um multiplicador extremo de produtividade do desenvolvedor que permite que nossos especialistas existentes se preparem para a próxima geração de engenharia e rapidamente entreguem valor aos nossos clientes.

Demonstração

Veja a plataforma de IA da DataRobot em ação


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Sobre o autor

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Pranjal Yadav

Chefe de IA/ML, Razorpay

Pranjal Yadav é um profissional talentoso com uma década de experiência na indústria de tecnologia. Atualmente, ele atua como Head of AI/ML na Razorpay, onde lidera projetos inovadores que alavancam machine studying e inteligência synthetic para impulsionar o crescimento dos negócios e aumentar a eficiência operacional.

Com uma profunda experiência em aprendizado de máquina, design de sistemas e arquitetura de soluções, Pranjal tem um histórico comprovado de desenvolvimento e implantação de sistemas escaláveis ​​e robustos. Seu amplo conhecimento em algoritmos, combinado com suas habilidades de liderança, permite que ele efetivamente oriente e treine equipes, fomentando uma cultura de melhoria contínua e excelência.

Ao longo de sua carreira, Pranjal demonstrou uma forte capacidade de projetar e implementar soluções estratégicas que atendem a requisitos empresariais complexos. Sua paixão por tecnologia e comprometimento com o crescimento o tornaram um líder respeitado na indústria, dedicado a expandir os limites do que é possível no espaço de IA/ML.


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