AWS и Razorpay Vulcan: первая в Индии AI-модель для платежей 2026

Единая AI-система, обученная почти на 3 триллионах точек данных из 4 миллиардов платежей, призвана сделать каждый цифровой платёж в Индии быстрее, безопаснее и умнее.

Для миллионов покупателей в Индии одна неудачная транзакция, задержка OTP или мошенническое списание — повод вернуться к наличным. Поскольку рынок электронной коммерции страны движется к прогнозируемым $350 млрд к 2030 году, надёжность цифровых платежей становится экономическим приоритетом. Razorpay совместно с NVIDIA и AWS ответили на этот вызов унифицированной AI-моделью, которая в реальном времени оценивает все возможные маршруты платежа и выбирает наиболее надёжный до попытки транзакции.

Что было анонсировано

Razorpay объявил о запуске Razorpay Vulcan — первой в Индии Transformer-модели искусственного интеллекта, созданной специально для платежей. Модель объединяет платёжные данные Razorpay с ускоренными вычислениями NVIDIA и облачной инфраструктурой AWS, включая Amazon SageMaker.

До полного запуска компоненты модели уже работали на 3 триллионах точек данных сети Razorpay. Клиенты Blinkit, Bachatt, redBus и другие получили конкретные результаты:

• Успешность платежей: рост на 8-10%
• Международное карточное мошенничество: в 8 раз больше выявлений
• Спорные и мошеннические транзакции: в 5 раз больше выявлений без роста числа алертов
• Персонализация чекаута: на 40% больше покупателей видят предпочитаемое UPI-приложение, что добавляет 1-2 лакха покупок ежемесячно

Почему это важно

Для CIO, CISO и руководителей IT в финтехе, ритейле и финансовых сервисах Vulcan обозначает переход от фрагментированных специализированных ML-моделей к унифицированным foundation-моделям, обменивающимся сигналами между маршрутизацией, выявлением мошенничества, оценкой рисков и чекаутом. Вместо поддержки и переобучения отдельных систем предприятия получают одну модель, обучающуюся на каждой транзакции.

Razorpay переосмысляет платёжную интеллектуальность в масштабе Индии с помощью AI Foundation Model на Amazon SageMaker, которая объединяет миллиарды транзакционных инсайтов в единый непрерывно обучающийся слой интеллекта и обеспечивает высокую успешность платежей и безопасность корпоративного уровня.

Технические детали

• Архитектура: foundation-модель на базе Transformer, адаптированная к паттернам платёжных данных
• Масштаб обучения: около 3 триллионов точек данных и 4 миллиарда платежей
• Сигналов на транзакцию: около 3 000
• Вычисления: GPU NVIDIA для обучения и инференса в масштабе
• Облачная платформа: инфраструктура AWS с Amazon SageMaker для разработки, обучения и развёртывания
• Возможности: гипер-точная маршрутизация, обнаружение мошенничества на уровне сети, оценка RTO-рисков, персонализация чекаута
• Право собственности: архитектура и обучающие данные принадлежат Razorpay

Softprom и Amazon Web Services

Softprom является официальным партнёром Amazon Web Services. Наша команда помогает предприятиям проектировать, мигрировать и масштабировать AI- и data-нагрузки на AWS, включая Amazon SageMaker для инициатив в области machine learning и generative AI.

Этот материал подготовлен в рамках проекта Softprom DistriFlow — автоматизированной системы мониторинга и адаптации новостей вендоров. Источник: оригинальная статья.