Lumi, una prominente fintech australiana, está transformando el acceso al capital para las pequeñas empresas mediante la implementación de soluciones de financiación rápidas, flexibles y transparentes. Mediante el uso de datos en tiempo real y técnicas de aprendizaje automático, la compañía ha desarrollado un modelo de clasificación de transacciones que mejora significativamente la precisión en la toma de decisiones crediticias, permitiendo así un procesamiento más veloz de las solicitudes de préstamos.
En el sector financiero, es crucial procesar grandes volúmenes de datos de transacciones comerciales de manera rápida y eficiente. Para ello, Lumi ha adoptado el enfoque de aprendizaje automático, el cual clasifica las transacciones basándose en descripciones y factores contextuales específicos de cada negocio. Este proceso es vital para alimentar modelos de riesgo crediticio que evalúen con mayor exactitud la solvencia de las pequeñas empresas. La compañía ha utilizado el modelo BERT, una avanzada técnica en procesamiento del lenguaje natural, para analizar transacciones financieras complejas y entender las relaciones contextuales que impactan a la industria.
Un elemento clave en la operación de Lumi es la validación continua de su modelo mediante un enfoque que incluye la revisión humana. Esta metodología asegura que, a pesar de la velocidad en el procesamiento de transacciones, se mantenga un elevado estándar de precisión en la clasificación y evaluación del riesgo. Los analistas de riesgo revisan casos en los que el modelo presenta baja confianza, lo que permite refinar el sistema y mejorar su efectividad constantemente.
Para garantizar una clasificación eficiente en un entorno de producción, Lumi necesitaba una plataforma que cumpliera con requisitos de alta velocidad, bajo costo y escalabilidad adaptable. Tras considerar distintas opciones, optaron por Amazon SageMaker para implementar su solución de inferencia asíncrona. Esto les ha permitido manejar grandes volúmenes de datos dentro de su flujo de trabajo de préstamos.
SageMaker ofrece múltiples ventajas que se alinean con las necesidades de Lumi: un mecanismo de cola que gestiona cargas variables de trabajo, la capacidad de escalar hasta cero durante períodos inactivos, y una optimización en el rendimiento y latencia para grandes volúmenes de datos. Estos beneficios se han traducido en una mejora en el tiempo de procesamiento de solicitudes de préstamo, reduciéndolo en un 53%, además de un aumento del 56% en la precisión de la clasificación de transacciones.
Lumi sigue explorando el uso de Amazon SageMaker para otros modelos de negocio y está considerando integrar herramientas adicionales como Amazon Bedrock para potenciar la inteligencia artificial generativa en su proceso de préstamos. La compañía tiene la ambición de optimizar sus estrategias de evaluación crediticia, segmentación de clientes y análisis predictivo para anticiparse a las tendencias del mercado de forma proactiva.
Este enfoque innovador de Lumi no solo destaca la importancia del uso de tecnología avanzada en el sector financiero, sino que también demuestra su compromiso con proporcionar decisiones crediticias rápidas y precisas, beneficiando así a las pequeñas empresas de Australia.
