AWS i Razorpay Vulcan: pierwszy w Indiach AI model płatności 2026

Jeden system AI, wytrenowany na blisko 3 bilionach punktów danych z 4 miliardów płatności, ma sprawić, że każda cyfrowa płatność w Indiach będzie szybsza, bezpieczniejsza i bardziej inteligentna.

Dla milionów konsumentów w Indiach jedna nieudana transakcja, opóźnione OTP lub oszukańcze obciążenie karty wystarcza, by wrócić do gotówki. Ponieważ indyjski rynek e-commerce zmierza w kierunku prognozowanych 350 miliardów USD do 2030 roku, niezawodność płatności cyfrowych staje się priorytetem ekonomicznym. Razorpay wspólnie z NVIDIA i AWS zbudował ujednolicony model AI, który w czasie rzeczywistym ocenia każdą trasę płatności i wybiera najbardziej niezawodną jeszcze przed rozpoczęciem transakcji.

Co zostało ogłoszone

Razorpay ogłosił premierę Razorpay Vulcan, pierwszego w Indiach modelu AI opartego na architekturze Transformer, zaprojektowanego specjalnie dla płatności. Model łączy dane płatnicze Razorpay z przyspieszonymi obliczeniami NVIDIA oraz infrastrukturą chmurową AWS, w tym Amazon SageMaker.

Przed pełnym uruchomieniem komponenty modelu działały na 3 bilionach punktów danych w sieci Razorpay. Klienci tacy jak Blinkit, Bachatt i redBus już osiągnęli mierzalne rezultaty:

• Skuteczność płatności: wzrost o 8-10%
• Międzynarodowe oszustwa kartowe: 8-krotnie więcej wykryć
• Transakcje oszukańcze i sporne: 5-krotnie więcej wykryć bez wzrostu liczby alertów
• Personalizacja checkoutu: 40% więcej klientów widzi swoją preferowaną aplikację UPI

Dlaczego ma to znaczenie

Dla CIO, CISO oraz kierowników IT i zakupów w fintechu, handlu i usługach finansowych Vulcan oznacza przejście od fragmentarycznych, wyspecjalizowanych modeli ML do ujednoliconych modeli foundation, które współdzielą sygnały między routingiem, wykrywaniem oszustw, oceną ryzyka i checkoutem. Zamiast utrzymywać i ponownie trenować osobne systemy, przedsiębiorstwa opierają się na jednym modelu uczącym się z każdej transakcji.

Razorpay przekształca inteligencję płatności w skali Indii dzięki modelowi AI Foundation zbudowanemu na Amazon SageMaker, który konsoliduje miliardy transakcyjnych insightów w jedną, stale uczącą się warstwę inteligencji oraz zapewnia wyższą skuteczność płatności i bezpieczeństwo klasy enterprise.

Szczegóły techniczne

• Architektura: model foundation oparty na Transformer, dostosowany do danych płatniczych
• Skala treningu: około 3 bilionów punktów danych i 4 miliardy płatności
• Sygnały na transakcję: około 3 000
• Obliczenia: GPU NVIDIA do treningu i inferencji na dużą skalę
• Platforma chmurowa: infrastruktura AWS z Amazon SageMaker
• Możliwości: ultra-precyzyjny routing, wykrywanie oszustw na poziomie sieci, ocena ryzyka RTO, predykcyjna personalizacja checkoutu
• Własność: architektura i dane treningowe należą do Razorpay

Softprom i Amazon Web Services

Softprom jest oficjalnym partnerem Amazon Web Services. Nasz zespół wspiera przedsiębiorstwa w projektowaniu, migracji i skalowaniu obciążeń AI oraz danych na AWS, w tym z wykorzystaniem Amazon SageMaker dla inicjatyw machine learning i generative AI.

Treść przygotowana w ramach projektu Softprom DistriFlow — zautomatyzowanego systemu monitorowania i adaptacji aktualności vendorów. Źródło: artykuł oryginalny.