Este weblog es una contribución de nuestro cliente. pago de afeitaruna de las empresas de tecnología financiera más grandes de APAC. Descubra cómo Razorpay aprovecha DataRobot para crear modelos de IA 10 veces más rápido y agudizar su ventaja competitiva.
En un entorno de rápido crecimiento, ¿cómo resuelve continuamente nuestro pequeño equipo de ciencia de datos los mayores desafíos de nuestra empresa y de nuestros clientes?
En Razorpay, nuestra misión es ser una solución fintech integral para todas las necesidades comerciales. Impulsamos los pagos en línea y brindamos otras soluciones financieras para millones de empresas en toda la India y el Sudeste Asiático.
Desde que me uní en 2021, hemos adquirido seis empresas y ampliado nuestra oferta de productos.
Aunque estamos creciendo rápidamente, Razorpay compite contra organizaciones mucho más grandes con muchos más recursos para crear equipos de ciencia de datos desde cero. Necesitábamos un enfoque que aprovechara la experiencia de nuestros más de 1000 ingenieros para crear los modelos que necesitan para tomar decisiones mejores y más rápidas. Nuestra visión de la IA se basó fundamentalmente en dotar a toda nuestra organización de IA.
Fomento del aprendizaje automático rápido y la experimentación con IA en servicios financieros
Dado nuestro objetivo de poner la IA en manos de los ingenieros, la facilidad de uso estaba en lo más alto de nuestra lista de deseos al evaluar las soluciones de IA. Necesitaban la capacidad de avanzar rápidamente y explorar sin tener que tomarlos de la mano tediosamente.
No importa los antecedentes de alguien, queremos que puedan obtener respuestas rápidamente y listas para usar.
La experimentación con IA como ésta solía llevar una semana entera. Ahora hemos reducido ese tiempo en un 90%, lo que significa que obtenemos resultados en tan solo unas horas. Si alguien quiere intervenir y poner en marcha una thought de IA, es posible. Think about ese ahorro de tiempo multiplicado en todo nuestro equipo de ingeniería: eso es un gran impulso para nuestra productividad.
Esa velocidad nos permitió resolver uno de los desafíos comerciales más difíciles para los clientes: los pedidos fraudulentos. En ciencia de datos, los plazos suelen medirse en semanas y meses, pero nosotros lo logramos en 12 horas. Al día siguiente nos pusimos en marcha y bloqueamos todos los pedidos maliciosos sin afectar ni un solo pedido actual. Es bastante mágico cuando tus concepts se hacen realidad tan rápido y tienen un impacto positivo en tus clientes.
‘Jugando’ con los datos
Cuando los miembros del equipo cargan datos en DataRobot, los animamos a explorar los datos al máximo, en lugar de apresurarse a entrenar modelos. Gracias al ahorro de tiempo que vemos con DataRobot, pueden dar un paso atrás para comprender los datos relacionados con lo que están creando.
Esa capa ayuda a las personas a aprender cómo operar la plataforma DataRobot y descubrir información significativa.
Al mismo tiempo, hay menos preocupación por si algo está codificado correctamente. Cuando los expertos pueden ejecutar sus concepts, tienen confianza en lo que han creado en la plataforma.
Conexión con un socio confiable de computación en la nube
Para la computación en la nube, somos una tienda pura de servicios net de Amazon. Al adquirir DataRobot a través del mercado de AWS, pudimos comenzar a trabajar con la plataforma en uno o dos días. Si esto hubiera tardado una semana, como suele ocurrir con los nuevos servicios, habríamos experimentado una interrupción del servicio.
La integración entre la plataforma de IA de DataRobot y ese ecosistema tecnológico más amplio garantiza que tengamos la infraestructura para abordar nuestras iniciativas de IA predictivas y generativas de manera efectiva.
Cuidando la privacidad, la transparencia y la responsabilidad
En la industria fintech altamente regulada, tenemos que cumplir con bastantes requisitos de cumplimiento, seguridad y auditoría.
DataRobot se adapta a nuestras demandas con transparencia, mitigación de sesgos y equidad detrás de todos nuestros modelos. Eso ayuda a garantizar que seamos responsables en todo lo que hacemos.
Los flujos de trabajo estandarizados sientan las bases para la innovación continua
Para una adopción más fluida, la creación de procedimientos operativos estándar ha sido basic. Mientras experimentaba con DataRobot, documenté los pasos para ayudar a mi equipo y a otros con la incorporación.
¿Qué sigue para nosotros? La ciencia de datos ha cambiado drásticamente en los últimos años. Estamos tomando decisiones mejor y más rápido a medida que la IA se acerca al comportamiento de los humanos.
Lo que más me entusiasma de la IA es que ahora es fundamentalmente una extensión de lo que estamos tratando de lograr, como un copiloto.
Nuestros competidores son probablemente 10 veces más grandes que nosotros en términos de tamaño de equipo. Con el tiempo que ahorramos con DataRobot, ahora tenemos la oportunidad de salir adelante. La plataforma es un multiplicador extremo de la productividad de los desarrolladores que permite a nuestros expertos existentes prepararse para la próxima generación de ingeniería y ofrecer valor rápidamente a nuestros clientes.
Sobre el autor
Pranjal Yadav es un profesional consumado con una década de experiencia en la industria de la tecnología. Actualmente se desempeña como Jefe de AI/ML en Razorpay, donde lidera proyectos innovadores que aprovechan el aprendizaje automático y la inteligencia synthetic para impulsar el crecimiento empresarial y mejorar la eficiencia operativa.
Con una profunda experiencia en aprendizaje automático, diseño de sistemas y arquitectura de soluciones, Pranjal tiene un historial comprobado en el desarrollo e implementación de sistemas escalables y robustos. Su amplio conocimiento en algoritmos, combinado con sus habilidades de liderazgo, le permite asesorar y entrenar equipos de manera efectiva, fomentando una cultura de mejora continua y excelencia.
A lo largo de su carrera, Pranjal ha demostrado una gran capacidad para diseñar e implementar soluciones estratégicas que cumplan con requisitos comerciales complejos. Su pasión por la tecnología y su compromiso con el crecimiento lo han convertido en un líder respetado en la industria, dedicado a ampliar los límites de lo que es posible en el espacio AI/ML.
