Coup de projecteur sur le client : créer une pratique d'IA compétitive et collaborative dans le domaine de la FinTech

Coup de projecteur sur le client : créer une pratique d'IA compétitive et collaborative dans le domaine de la FinTech

Dans un environnement en pleine croissance, comment notre petite équipe de science des données résout-elle en permanence les plus grands défis de notre entreprise et de nos clients ?

Chez Razorpay, notre mission est d'être une solution fintech unique pour tous les besoins des entreprises. Nous assurons les paiements en ligne et fournissons d'autres solutions financières à des millions d'entreprises en Inde et en Asie du Sud-Est.

Depuis mon arrivée en 2021, nous avons acquis six sociétés et élargi notre offre de produits.

Bien que nous connaissions une croissance rapide, Razorpay est en concurrence avec des organisations beaucoup plus grandes, disposant de ressources nettement plus importantes pour constituer des équipes de science des données à partir de zéro. Nous avions besoin d'une approche qui exploite l'expertise de nos plus de 1 000 ingénieurs pour créer les modèles dont ils ont besoin pour prendre des décisions plus rapides et plus judicieuses. Notre vision de l'IA était fondamentalement fondée sur l'autonomisation de l'ensemble de notre organisation grâce à l'IA.

Favoriser l'apprentissage automatique rapide et l'expérimentation de l'IA dans les services financiers

Étant donné notre objectif de mettre l’IA entre les mains des ingénieurs, la simplicité d’utilisation était notre priorité lors de l’évaluation des solutions d’IA. Ils devaient pouvoir démarrer rapidement et explorer sans trop d’accompagnement fastidieux.

Quel que soit le parcours d’une personne, nous souhaitons qu’elle puisse obtenir rapidement des réponses prêtes à l’emploi.

Les expérimentations d'IA de ce type prenaient autrefois une semaine entière. Nous avons désormais réduit ce temps de 90 %, ce qui signifie que nous obtenons des résultats en quelques heures seulement. Si quelqu'un veut se lancer et faire avancer une idée d'IA, c'est possible. Imaginez que ces économies de temps soient multipliées par l'ensemble de notre équipe d'ingénieurs : cela représente un énorme gain de productivité.

Cette rapidité nous a permis de résoudre l'un des plus grands défis commerciaux auxquels nous sommes confrontés pour nos clients : les commandes frauduleuses. En science des données, les délais se mesurent généralement en semaines et en mois, mais nous y sommes parvenus en 12 heures. Le lendemain, nous avons lancé le service et bloqué toutes les commandes malveillantes sans affecter une seule commande réelle. C'est assez magique lorsque vos idées deviennent réalité aussi rapidement et ont un impact positif sur vos clients.

« Jouer » avec les données

Lorsque les membres de l'équipe chargent des données dans Simseo, nous les encourageons à explorer pleinement les données, plutôt que de se précipiter pour former des modèles. Grâce au gain de temps que nous constatons avec Simseo, ils peuvent prendre du recul pour comprendre les données par rapport à ce qu'ils construisent.

Cette couche aide les utilisateurs à apprendre à utiliser la plateforme Simseo et à découvrir des informations utiles.

En même temps, il y a moins de soucis à se faire quant à la bonne codification d'un élément. Lorsque les experts peuvent mettre en œuvre leurs idées, ils ont confiance en ce qu'ils ont créé sur la plateforme.

Se connecter avec un partenaire de confiance en matière de Cloud Computing

Pour le cloud computing, nous sommes une pure entreprise Amazon Web Services. Grâce à l'acquisition de Simseo via la place de marché AWS, nous avons pu commencer à travailler avec la plateforme en un ou deux jours. Si cela avait pris une semaine, comme c'est souvent le cas avec les nouveaux services, nous aurions connu une panne de service.

L’intégration entre la plateforme d’IA Simseo et cet écosystème technologique plus large garantit que nous disposons de l’infrastructure nécessaire pour mener à bien nos initiatives d’IA prédictive et générative de manière efficace.

Respect de la vie privée, de la transparence et de la responsabilité

Dans le secteur hautement réglementé de la fintech, nous devons respecter de nombreuses exigences en matière de conformité, de sécurité et d’audit.

Simseo répond à nos exigences en matière de transparence, de réduction des biais et d'équité dans toutes nos modélisations. Cela nous permet de garantir que nous sommes responsables de tout ce que nous faisons.

Les flux de travail standardisés ouvrent la voie à une innovation continue

Pour une adoption plus fluide, il est essentiel de créer des procédures opérationnelles standard. Au cours de mes expérimentations avec Simseo, j'ai documenté les étapes pour aider mon équipe et d'autres personnes à intégrer le produit.

Quelle est l'avenir pour nous ? La science des données a considérablement évolué au cours des dernières années. Nous prenons des décisions plus judicieuses et plus rapides à mesure que l'IA se rapproche du comportement humain.

Ce qui m’enthousiasme le plus à propos de l’IA, c’est qu’elle est désormais fondamentalement une extension de ce que nous essayons de réaliser – comme un copilote.

Nos concurrents sont probablement 10 fois plus gros que nous en termes de taille d'équipe. Grâce au temps gagné avec Simseo, nous avons désormais la possibilité de prendre de l'avance. La plateforme est un multiplicateur de productivité extrême pour les développeurs qui permet à nos experts existants de se préparer à la prochaine génération d'ingénieurs et de fournir rapidement de la valeur à nos clients.