インド有数のフィンテック企業が AI モデルの構築を 10 倍高速化した方法

“DataRobot は開発者の生産性を飛躍的に向上 さ せる ツ ールです。 私たちが各モデルの作成にかか る 時間は、5日から4時間未満に短縮されました”

金融サービスにおける AI の未来を構築

オンライン決済の導入から POS への対応や外貨の受け入れまで、インドと東南アジアで活動する数百万の事業主が、Razorpay 社のサービスを利用して顧客とのスムーズな取引を実現しています。
2014 年に設立されたフィンテック企業の同社は、インドにおけるデジタル決済に革命をもたらしてきました。今や評価額 75 億ドルに達する同社は、地域でさらに事業を拡大しています。

最も効果的なソリューションをできる限りすばやく顧客に提供するため、Razorpay 社は AI を活用して、急増する自社のデータセットを分析しています。

「当社は、特定のスキルセットを備えた人を雇うより、既存の従業員の能力を強化することに重点を置いています。そうすることで、次世代のエンジニアリングに対応できる人材を育成していかなければなりません」
Pranjal Yadav 氏

データサイエンティストとビジネスユーザーの両方にとって使いやすいソリューションとして業界アナリストから評価されている DataRobotは、Razorpay 社の意欲的なチームのニーズに合致しました。

データサイエンティスト、エンジニア、およびビジネスユーザー間の連携を AI で拡大

同社が DataRobot を選択したのは、データサイエンスのバックグラウンドを持たないエンジニアや他のユーザーの能力を高めるためでした。

DataRobot はこの主要な要件に対応できるだけでなく、迅速なデプロイ、深刻なバイアスへの対応、公平性の確保など、他の複数の重要なニーズも満たしていました。

「DataRobot は私たちに最適な製品でした。当社の主要な要件に対応しているだけでなく、充実したサポート機能が組み込まれています」
Pranjal Yadav 氏

DataRobot と AWS を使用して、AI インフラストラクチャを数日で構築

同じく重要な点は、DataRobot が Razorpay 社にとって欠かせないAmazon Web Services をはじめ、同社の広範なテクノロジーエコシステムと簡単に統合できることです。DataRobot と AWS を組み合わせることで、Razorpay 社は AI インフラストラクチャの構築に迅速に着手できました。こうして強力な基盤を得たことで、生成 AI と予測 AI の戦略を自信を持って推進できるようになりました。

「DataRobot と AWS の緊密な連携は、当社の成功にとって不可欠です」と、Yadav 氏は言います。「DataRobot を AWS マ ケットプレイス経由で導入したことで、1 ~ 2 日で運用を開始できました。新しいサ ビスの導入には 1 週間かかることも少なくありませんが、もしそうなっていたらサ ビスの停止に見舞われていたでしょう」

 「私たちにとって、DataRobotや同社のお客様と連携できることは大きな喜びです」AWS 　　テクノロジーパートナーシップ担当シニアマネージャー Subodh Kumar 氏は言います。

「このような連携によって、さらに強力で拡張性と信頼性の高い生成AIと予測AIのソリューションをRazorpay社などのお客様に提供することで、ビジネス上の課題の解決や重要な意思決定 をすばやく効率的に行ったり、AIへの投資から最大限の価値を引き出したりする取り組みを支援できます」

「開発者の生産性の飛躍的な向上」により、
モデルのデプロイを 10 倍高速化

DataRobot の使いやすさのおかげで、データサイエンティストもそれ以外のユーザーも、モデルの構築や評価をすばやく実行できます。不正検出のような複雑な問題に対しても、これまでなら不可能だった方法で実験できるようになりました。

「当社にとって非常に使いやすく便利な点は、クリックするだけでモデルのトレ ニング状況を確認できることです」と、Yadav 氏は語ります。「こうした利点を通じて、私たちは自社のデータから有意義なインサイトを見出しています」

これまでは、詐欺の問題に対処するモデルを作成するのに、1 つのモデルあたり 4 ~ 5 日もかかっていました。そのため、専用のモデルを 8 つ作成しようとすれば、全体で 1 カ月もの時間がかかっていたのです。しかし、もうそのようなことはありません。

「DataRobot は開発者の生産性を飛躍的に向上させるツールです」と、Yadav 氏は評価します。「私たちが各モデルの作成にかかる時間は、5 日から 4 時間未満に短縮されました」

ビジネス上の重要な問題も半日で解決

Razorpay 社の AI ユースケースは、保険、決済、リスク管理、不正対策、顧客維持など多岐にわたります。同社にとって最も困難なビジネス上の課題の 1 つは、詐欺または不正な注文に対する保険を事業者に提供することです。注文処理の複雑さを考えると、何千件もの取引に対処する中で、たちまちコストが膨れ上がる可能性があります。

問題が急速に悪化する中、プロダクト責任者はチームのメンバーを「作戦室」に集め、問題の解決に集中するよう指示しました。彼らは半日かけて、不正注文の問題解決に取り組みました。DataRobot のカスタム機能を使用することで、小規模なチームでも数分でブループリントを作成し、その日の深夜までにモデルを完成させたのです。

「翌日には、私たちはシステムを稼働させ、実際の注文に一切影響を与えることなく、すべての不正な注文をブロックしました」と、Yadav 氏は振り返ります。「私たちに驚くほど役立っています。」 これほどすばやくアイデア を実現できるなんて、まるで魔法のようです。データサイエンスの分野では、数週間から数カ月かかるのが普通なのですから。これからはおそらく、半日で問題を解決できるようになるでしょう」

モデルが本番環境に導入されると、チームはそれらのモデルをDataRobot 内で監視します。

「ドリフトの検出においては、特に大きな効果を発揮します」と、Yadav 氏は言います。「私たちに驚くほど役立っています」

また、規制の厳しいフィンテック業界において、Razorpay 社はDataRobot にあらかじめ組み込まれたバイアスへの対応機能と公平性機能も高く評価しています。

金融サービスで AI を活用して競争力を強化

DataRobot のチ ムは、Razorpay 社のユーザーがプラットフォームから最大限のビジネス価値を引き出せるようにするため、あらゆる段階でサポートを提供しています。

「DataRobot のチームはとても有能です」と、Yadav 氏は評価します。「フィンテック分野の制約の多さにもかかわらず、サポートとイネーブルメントの面で、彼らは非常に素晴らしい仕事をしています。常に問題の把握に意欲的に取り組み、提案やスケジュール、そして長期的あるいは短期的な解決策を提示してくれるのです。」

また、DataRobot は Razorpay 社をフィンテック業界の他のクライアントと引き合わせ、情報の交換や知識の共有を行う機会を提供しました。

Razorpay 社が DataRobot の利用を社内で拡大する上で、このようなサポートは重要な役割を果たし、競争優位性の向上を促進するでしょう。