Los préstamos digitales son un elemento clave para el funcionamiento de los bancos y las instituciones financieras. Los clientes solicitan un préstamo en línea después de completar el proceso de Conozca a su cliente (KYC). Un proceso típico de préstamo digital implica varias actividades, como la incorporación del usuario (incluidos los pasos para verificar al usuario a través de KYC), la verificación de crédito, la verificación de riesgos, la evaluación crediticia y la aprobación del préstamo. Actualmente, algunas de estas actividades se realizan de forma manual, lo que genera demoras en la aprobación del préstamo e impacta en la experiencia del cliente.
En India, la verificación KYC generalmente implica la verificación de identidad a través de documentos de identificación para ciudadanos indios, como una tarjeta PAN o una tarjeta Aadhar, verificación de domicilio y verificación de ingresos. Las verificaciones de crédito en India normalmente se realizan utilizando el número PAN de un cliente. La forma ideal de abordar estos desafíos es automatizarlos en la medida de lo posible.
La solución de préstamos digitales necesita principalmente la orquestación de una secuencia de pasos y otras funciones, como la comprensión del lenguaje natural, el análisis de imágenes, las verificaciones de crédito en tiempo real y las notificaciones. Puede crear una automatización sin problemas en torno a estas funciones utilizando Agentes de Amazon Bedrock. lecho rocoso del amazonas es un servicio totalmente administrado que ofrece una selección de modelos de base (FM) de alto rendimiento de empresas de IA líderes como AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Mistral AI, Stability AI y Amazon a través de una única API, junto con un amplio conjunto de capacidades para crear aplicaciones de IA generativas con seguridad, privacidad e IA responsable. Con Amazon Bedrock Agents, puede organizar procesos de varios pasos e integrarlos con datos empresariales mediante instrucciones en lenguaje natural.
En este post proponemos una solución utilizando DigitalDhan, una solución basada en inteligencia artificial generativa para automatizar la incorporación de clientes y los préstamos digitales. La solución propuesta utiliza Amazon Bedrock Agents para automatizar los servicios relacionados con la verificación KYC, la evaluación de crédito y riesgo y la notificación. Las instituciones financieras pueden utilizar esta solución para ayudar a automatizar los procesos de incorporación de clientes, verificación KYC, toma de decisiones crediticias, suscripción de créditos y notificación. Esta publicación demuestra cómo puede obtener una ventaja competitiva utilizando la automatización basada en Amazon Bedrock Agents de un proceso comercial complejo.
Por qué la IA generativa es más adecuada para los asistentes que respaldan las experiencias de los clientes
Los asistentes de IA tradicionales que utilizan navegación basada en reglas o una guía basada en procesamiento del lenguaje natural (PLN) no son suficientes para manejar los matices de conversaciones humanas complejas. Por ejemplo, en una conversación con un cliente en el mundo real, el cliente puede proporcionar información inadecuada (por ejemplo, documentos faltantes), hacer preguntas aleatorias o no relacionadas que no son parte del flujo predefinido (por ejemplo, solicitar opciones de prepago de préstamos mientras verifica los documentos de identidad), entradas de lenguaje natural (como usar varios modos de moneda, como representar veinte mil como "20K" o "20000" o "20,000"). Además, los asistentes basados en reglas no brindan razonamiento ni explicaciones adicionales (como por qué se rechazó un préstamo). Algunas de las reglas rígidas y lineales relacionadas con el flujo obligan a los clientes a comenzar el proceso nuevamente o la conversación requiere asistencia humana.
IA generativa Los asistentes se destacan en el manejo de estos desafíos. Con instrucciones y avisos bien elaborados, un asistente basado en IA generativa puede solicitar detalles faltantes, conversar en un lenguaje similar al de los humanos y manejar errores con elegancia mientras explica el motivo de sus acciones cuando es necesario. Puede agregar barandillas para asegurarse de que estos asistentes no se desvíen del tema principal y brinden opciones de navegación flexibles que tengan en cuenta las complejidades del mundo real. Los asistentes sensibles al contexto también mejoran la interacción con el cliente al responder de manera flexible a las diversas consultas de los clientes fuera de lo común.
Resumen de la solución
DigitalDhan, la solución de préstamos digitales propuesta, está impulsada por Amazon Bedrock Agents. Han desarrollado una solución que automatiza por completo el proceso de incorporación de clientes, verificación KYC y evaluación crediticia. El servicio DigitalDhan ofrece las siguientes funciones:
- Los clientes pueden comprender el proceso de préstamo paso a paso y los documentos necesarios a través de la solución.
- Los clientes pueden cargar documentos KYC como PAN y Aadhar, que DigitalDhan verifica a través de flujos de trabajo automatizados.
- DigitalDhan automatiza completamente el proceso de suscripción de crédito y solicitud de préstamos.
- DigitalDhan notifica al cliente sobre la solicitud de préstamo a través de correo electrónico
Hemos modelado el proceso de préstamo digital de forma similar a un escenario del mundo real. Los pasos de alto nivel de la solución DigitalDhan se muestran en la siguiente figura.
Los pasos clave del proceso empresarial son:
- El solicitante del préstamo inicia el flujo de solicitud de préstamo accediendo a la solución DigitalDhan.
- El solicitante del préstamo comienza el proceso de solicitud de préstamo. Algunos ejemplos de indicaciones para la solicitud de préstamo incluyen:
- “¿Cuál es el proceso para solicitar un préstamo?”
- “Me gustaría solicitar un préstamo.”
- “Mi nombre es Adarsh Kumar. El PAN es ABCD1234 y el correo electrónico es john_doe@example.org. Necesito un préstamo de 150000 XNUMX dólares”.
- El solicitante carga su tarjeta PAN.
- El solicitante carga su tarjeta Aadhar.
- DigitalDhan procesa cada una de las indicaciones en lenguaje natural. Como parte del proceso de verificación de documentos, la solución extrae los detalles clave de las tarjetas PAN y Aadhar cargadas, como el nombre, la dirección, la fecha de nacimiento, etc. Luego, la solución identifica si el usuario es un cliente existente que utiliza el PAN.
- Si el usuario es un cliente existente, la solución obtiene la puntuación de riesgo interna del cliente.
- Si el usuario es un cliente nuevo, la solución obtiene la puntuación de crédito en función de los detalles del PAN.
- La solución utiliza la puntuación de riesgo interna de un cliente existente para verificar su solvencia crediticia.
- La solución utiliza la puntuación crediticia externa de un nuevo cliente para verificar su solvencia crediticia.
- El proceso de suscripción de crédito implica la toma de decisiones crediticias basadas en la puntuación crediticia y la puntuación de riesgo, y calcula el monto final del préstamo para el cliente aprobado.
- Los detalles de la solicitud de préstamo junto con la decisión se envían al cliente por correo electrónico.
Arquitectura de la solución técnica
La solución utiliza principalmente agentes de Amazon Bedrock (para orquestar el proceso de varios pasos), Amazon Textil (para extraer datos de las tarjetas PAN y Aadhar), y Amazon Comprehend (para identificar las entidades de la tarjeta PAN y Aadhar). La arquitectura de la solución se muestra en la siguiente figura.
Los componentes clave de la arquitectura de la solución DigitalDhan son:
- El usuario comienza el proceso de incorporación con la aplicación DigitalDhan. Proporciona varios documentos (incluidos el PAN y el Aadhar) y un monto de préstamo como parte del KYC
- Una vez cargados los documentos, se procesan automáticamente mediante diversos servicios de inteligencia artificial y aprendizaje automático (IA/ML).
- Amazon Textract se utiliza para extraer información de texto de los documentos cargados.
- Amazon Comprehend se utiliza para identificar entidades como PAN y Aadhar.
- El flujo de suscripción de crédito está impulsado por Amazon Bedrock Agents.
- La base de conocimientos contiene documentos relacionados con préstamos para responder consultas relacionadas con préstamos.
- El gestor del préstamo AWS Lambda La función utiliza la información de los documentos KYC para verificar la calificación crediticia y la calificación de riesgo interna. Una vez que se completan las verificaciones crediticias, la función calcula la elegibilidad del préstamo y procesa la solicitud de préstamo.
- La función de notificación Lambda envía por correo electrónico información sobre la solicitud de préstamo al cliente.
- La función Lambda se puede integrar con API de crédito externas.
- Servicio de correo electrónico simple de Amazon (Amazon SES) se utiliza para notificar a los clientes sobre el estado de su solicitud de préstamo.
- Los eventos se registran utilizando Reloj en la nube de Amazon.
Análisis en profundidad de Amazon Bedrock Agents
Dado que utilizamos Amazon Bedrock Agents de forma intensiva en la solución DigitalDhan, veamos el funcionamiento general de Amazon Bedrock Agents. El flujo de los distintos componentes de Amazon Bedrock Agents se muestra en la siguiente figura.
Los agentes de Amazon Bedrock dividen cada tarea en subtareas, determinan la secuencia correcta y realizan acciones y búsquedas de conocimiento. Los pasos detallados son los siguientes:
- El procesamiento de la solicitud de préstamo es la tarea principal que realizan los agentes de Amazon Bedrock en la solución DigitalDhan.
- Los agentes de Amazon Bedrock utilizan las indicaciones del usuario, el historial de conversaciones, la base de conocimientos, las instrucciones y los grupos de acciones para organizar la secuencia de pasos relacionados con el procesamiento de préstamos. El agente de Amazon Bedrock toma indicaciones en lenguaje natural como entradas. Las siguientes son las instrucciones que se le dan al agente:
- Configuramos las instrucciones de preprocesamiento y orquestación del agente para validar y realizar los pasos en una secuencia predefinida. Los ejemplos de pocos intentos especificados durante las instrucciones del agente aumentan la precisión del rendimiento del agente. Según las instrucciones y las descripciones de la API, el agente de Amazon Bedrock crea una secuencia lógica de pasos para completar una acción. En el ejemplo de DigitalDhan, las instrucciones se especifican de modo que el agente de Amazon Bedrock cree la siguiente secuencia:
- Saludar al cliente.
- Recopile el nombre del cliente, el correo electrónico, el PAN y el monto del préstamo.
- Solicite la tarjeta PAN y la tarjeta Aadhar para leer y verificar el número PAN y Aadhar.
- Clasifique al cliente como cliente existente o nuevo según el PAN verificado.
- Para un cliente existente, calcule la puntuación de riesgo interno del cliente.
- Para un nuevo cliente, obtenga el puntaje de crédito externo.
- Utilice la puntuación de riesgo interna (para clientes existentes) o la puntuación crediticia (para clientes externos) para la evaluación crediticia. Si la puntuación de riesgo interna es inferior a 300 o si la puntuación crediticia es superior a 700, apruebe el monto del préstamo.
- Envíe por correo electrónico la decisión de crédito a la dirección de correo electrónico del cliente.
- Los grupos de acciones definen las API para realizar acciones como crear el préstamo, verificar el usuario, obtener la puntuación de riesgo, etc. Describimos cada una de las API en el esquema OpenAPI, que el agente utiliza para seleccionar la API más adecuada para realizar la acción. Lambda está asociada con el grupo de acciones. El siguiente código es un ejemplo de la
create_loan
API. El agente de Amazon Bedrock utiliza la descripción para lacreate_loan
API mientras se realiza la acción. El esquema de API también especificacustomerName
,address
,loanAmt
,PAN
yriskScore
como elementos obligatorios para las API. Por lo tanto, las API correspondientes leen el número PAN del cliente (verify_pan_card
API), calcula la puntuación de riesgo del cliente (fetch_risk_score
API), e identificar el nombre y la dirección del cliente (verify_aadhar_card
API) antes de llamar a lacreate_loan
API.
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- Fuente: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-an-amazon-bedrock-based-digital-lending-solution-on-aws/