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基于班加罗尔的KreditBee如何利用人工智能和ML来实现信贷民主化
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基于班加罗尔的KreditBee如何利用人工智能和ML来实现信贷民主化

  • KreditBee提供不同票面大小和还款期限的贷款,不需要任何文书工作或访问分行。
KreditBee

总部位于班加罗尔的金融科技初创公司KreditBee成立于2018年,注册名称为创新科技解决方案Pvt Ltd。创始人Madhusudan Ekambaram、Karthikeyan Krishnaswamy和Vivek Veda以民主化信贷的使命创立了这家公司。然而,它更大的目标是为服务不足的人群提供金融包容性,包括自营职业者和受薪专业人士。

KreditBee提供不同规模和还款期限的贷款。这家初创公司的数字平台允许客户直接从智能手机上获得贷款,而无需提交任何文件或前往分行。整个程序-申请资格检查支付和偿还,是数字化的和在线的。此外,KreditBee还注意到除了工资和机构评分之外的其他贷款数据点,以便将贷款发放给那些刚开始贷款和无薪的个人(自由职业者、兼职工人和自营职业者)。

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最近,《Analytics印度》杂志与联合创始人兼首席技术官进行了交谈Karthikeyan Krishnaswamy了解KreditBee背后的技术。Karthikeyan拥有新加坡国立大学计算机科学硕士学位。他的职业生涯始于担任Innova Systems的技术主管,后来担任Huawei Technologies的系统架构师。他曾三次创业,在KreditBee之前,Karthikeyan曾联合创立NTT Solutions和KrazyBee。非正式地,Karthikeyan在2016年3月开始与他的联合创始人一起开发KreditBee。

以下是经过编辑的对话节选:

目标:您作为KreditBee的首席技术官的主要角色和职责是什么?

Karthikeyan K:作为CTO的角色和责任KreditBee随着产品经历生命周期的不同阶段而不断变化。一开始,我们的目的是确保我们推出了最小可行产品(MVP)版本。目前,我们有一个更大的团队,包括近20个子团队。因此,责任也发生了变化。现在,更重要的是确保团队拥有正确的轮廓,在设计/技术和时间线之间取得平衡,以更快地带来业务价值,推出新产品和集成,忽略整体治理和策略,并改进性能。

目标:你的目标受众是谁?

Karthikeyan K: KreditBee是一个面向年轻专业人士的个人贷款平台。作为一个互联网平台,我们拥有多个获得印度储备银行(RBI)许可的NBFCs。

我们希望通过成为一个数字借贷一站式解决方案在印度的生态系统中这些客户包括缺乏服务的年轻专业人士和无薪零工,包括兼职、自由职业者和自营职业者。我们还向近优质和优质客户提供全栈数字贷款解决方案,这是传统贷款无法提供的银行和nbfc

我们精心设计的产品,我们的目标是成为第一选择时,它涉及到快速和方便个人贷款.随着申请贷款的便利性,我们确保我们的客户在此期间建立了良好的信用记录,并有资格从银行获得更大的贷款。

你的产品和服务是什么?

Karthikeyan K:我们有不同类别的贷款产品,每种产品针对不同的目标群体,具体如下:

  • 灵活的个人贷款——小额贷款,期限从1000卢比到10000卢比不等,还款期限短(62天到6个月)。一个人需要PAN卡和地址证明受益于灵活的贷款选择。
  • 工薪族个人贷款-工薪族贷款选择从1万卢比到20万卢比,期限从3个月到15个月不等。要求包括PAN卡,地址证明和工资证明。
  • 网上购买贷款-购买后付款的EMI选项。在这类贷款中,可以使用KreditBee的电子代金券,可以在Flipkart、亚马逊(Amazon)、Myntra、Nykaa和MakeMyTrip等合作平台上购买。
  • 自雇人士优质个人贷款(PPLSE)旨在帮助自雇人士支付所有业务开支。他们可以一次性获得4000到20万卢比的贷款,并通过灵活的贷款期限偿还。

我们最近推出的信用卡之一是KreditBee Card,这是一种虚拟信用卡,允许用户将现金存入银行账户,或像普通信用卡一样在线购买任何东西。我们亦提供不同的增值服务:

  • Loan-linked保险:保险产品与KreditBee平台提供的短期贷款挂钩,覆盖范围超出贷款偿还。
  • 信用评分报告-一个免费的Experian报告为所有信用用户的KreditBee。

目标:解释技术堆栈。

Karthikeyan K:我们在KreditBee内部有多个技术堆栈。外部可见的是面向客户的堆栈,我们在其中使用了带有无服务器微服务扭转的jam堆栈。

我们使用React作为前端,Go作为后端,部署在AWS Lambda上。堆栈中还有用于安全、身份验证和权限的层。的内部使用了多个其他堆栈数据科学、数据工程和商业智能团队。我们主要尝试使用无服务器或其他托管服务,以便核心团队能够专注于带来持续的业务价值。

目标:你在KreditBee使用什么工具?

Karthikeyan K:不同的团队使用的开源、企业和专有的内部工具有很多。

我们拥有专有的工具,可以在我们的开发、阶段、UAT环境、跨多个lambdas部署、消息队列创建和订阅中为每个开发人员上下旋转整个面向客户的堆栈。OpenAPI等开源工具/规范用于API管理,MySQL和Percona工具用于数据库,Redash用于商业智能。企业工具,如用于监控的CloudWatch事件,用于CDN、DNS安全的Cloudflare,以及用于认证和分析的Firebase。

另请参阅

AIM:你们如何在承销过程中利用人工智能和ML技术?

Karthikeyan K:在KreditBee,我们有一个著名的栏目叫做“价格发现”,在这个栏目中,客户可以通过各种选择来提供更多关于自己的信息。游戏化元素以奖励的形式存在,如降低费用,以及用户提供的信息。

一旦客户开始交互,AI/ML技术就会开始更新客户的意图得分。然后,根据客户提供的实际信息更新进一步的分数。总的来说,所有的人工智能技术/ML模型都用于为每个客户更新大约15000多个变量。

你如何将自己与竞争对手区分开来?

Karthikeyan K: KreditBee的商业模式建立在其强大的技术堆栈之上,这是它的关键区别。在KreditBee,我们结合了技术专长、强大的承销模式和一系列专业产品的数字化整体贷款流程。这使我们能够有效地服务于客户的各种融资需求,其中也包括新贷款借款人。

我们不断升级人工智能、ML和分析的效用,以提高其有效性。此外,KreditBee的收集实践利用了机器人、自动化和其他技术方面的有效集成——远离传统的代理调用,这大大扩大了客户的覆盖范围,并提供各种收集措施。这将导致建立一个完全数字化的贷款生命周期——从发起、申请、支付到偿还都完全在线,这是我们的价值主张。

目标:对于KreditBee来说,前方的道路是怎样的?

Karthikeyan K:目前,KreditBee的用户群超过3000万,信贷客户超过500万。在未来几年,我们将专注于多元化和多样化——一套整体的、偏重于贷款的金融服务。

我们最近将KreditBee信用卡、KreditBee支付(BNPL)、贷款挂钩小额保险和信用评分报告的想法加入到我们的投资组合中。这一想法是通过全堆栈数字贷款的想法,巩固和饱和现有的贷款组合,并考虑担保贷款的选择,如两轮贷款。

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