Choco Up 使用 AWS 上基于收入的融资平台在 1 小时内为客户做出信贷决策

2022 年

创业会带来一系列挑战,其中最大的挑战之一是获得资金。由于企业家缺乏申请贷款所需的抵押品,他们往往很难从传统银行获得融资。对于具有现金流商业模式、基于服务的数字企业来说,情况确实如此。

Choco Up 是一家总部位于香港和新加坡的金融科技平台,公司意识到这种资金缺口,于是开发了一个基于收入的融资平台来为数字商家提供服务,为品牌和初创公司提供了以前无法获得的融资渠道。由于 Choco Up 的创始人有金融和科技创业背景,他们了解发展现代小型企业需要快速融资。从 Choco Up 获得融资的客户根据资金支付后的几个月内的收入来偿还资金。

通过利用云技术和大数据,Choco Up 为初创公司设计了一种获得快速融资的简单流程。客户只需访问 Choco Up 网站,单击“获得资金”,即可在短短一小时内收到资金。Choco Up 目前为亚太地区 10 多个市场的客户提供服务,重点对象是数字商家和初创公司。  

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AWS 以数据和分析基础设施而闻名,它为构建和部署微服务提供了广泛的选择。”

Lewis Pong
Choco Up 产品副总裁

作为初创公司获得发展路线支持

Choco Up 合作的许多数字商家都是云原生和/或在基于云的商务平台和支付网关(例如 Shopify 和 Stripe)上运营。注册获得资金后,他们授权 Choco Up 通过 Shopify 或他们正在使用的电子商务网站上的直接应用程序编程接口(API)插件访问他们的商店数据,例如销售量和平均订单价值。

Choco Up 也选择在云端建立业务,选择 Amazon Web Services(AWS)是因为在该平台的积极体验及该平台对初创公司的支持。“AWS 团队花时间了解我们的业务并提供宝贵的资源。他们在我们成为付费客户之前就与我们接洽,这给我们留下了深刻印象。”Choco Up 联合创始人兼首席运营官 Brian Tsang 说。 

利用微服务实现自动扩展并控制成本

决定在 AWS 上发展的另一个重要考虑因素是技术角度。Choco Up 利用微服务实现其大数据架构,使用容器自动扩展和隔离应用程序以及无服务器代码,通过按需分配基础设施来控制成本。

Choco Up 还得到了 AWS 解决方案架构师的支持和在线文档等资源,加快公司对分析、人工智能(AI)和机器学习(ML)服务的采用。“AWS 以数据和分析基础设施而闻名,它为构建和部署微服务提供了广泛的选择。AWS 团队确保我们的数据管道能够快速处理大量数据,同时保持稳定性。”Choco Up 产品副总裁 Lewis Pong 说。

自推出以来,Choco Up 平台从未出现停机。该企业使用 Amazon Elastic Container Service(Amazon ECS)进行容器编排,同时使用 AWS Lambda 进行基础设施即代码部署。Choco Up 还利用 Amazon Redshift 作为数据分析仓库,进行大规模情景分析,帮助信贷风险团队做出数据驱动的融资决策。由于客户用收入的一部分来偿还资金,因此 Choco Up 必须根据所有可用数据得出可靠的 6 至 12 个月收入预测。Tsang 解释说:“我们的数据库中有大量的专有数据,我们可以从中对每位客户进行基准测试,以评估信贷风险。” 

做出快速、公正的信贷决策

凭借近乎实时的数据处理能力,Choco Up 可以在客户完成申请后立即提供初步融资报价。通常在一小时内生成正式报价,并在短短 24 小时内放款。

但如果向银行申请融资,公司通常需要等待至少三个月才能获批并得到放款。这是 Choco Up 的关键差异化因素,因为获得快速资金,即使是相对较少的资金,例如 1 万美元,对于在线商家能够在黑色星期五或网络星期一等高峰时段开展营销活动也是至关重要的。

此外,Choco Up 也为其无偏见的信贷决策感到自豪。“在当今时代,很多事情发生在虚拟环境,我们不一定会与客户见面,因此我们很少像传统机构那样依赖关系或“直觉”。因此,我们可以客观地承保,从纯粹的业绩角度看待每个商家,”Tsang 说。

通过预测建模降低承保风险

数据通过 Choco Up 的数据仓库后,它将通过 Amazon SageMaker 内部构建的 AI 和机器学习模型来帮助信贷风险团队进行进一步验证,从而做出最终融资决策。Tsang 说:“信贷承保是一个永无止境的过程,因为你再小心也不为过。”“随着 AI 和机器学习模型的使用越来越多,我们可以以有意义的方式处理更多的结构化或非结构化数据。”

Choco Up 目前正在探索如何将更多的 AI 和机器学习集成到其信贷风险引擎中,将 Amazon SageMaker 用于新的用例,例如根据客户公司与顾客的在线互动情况对其进行评估。例如,当顾客在社交媒体或市场网站上发表评论时,它会评估客户对评论的响应时间。“这种非结构化数据可能是客户业务成功的有力指标。而且,能够使用 AI 和机器学习引入更多非结构化数据将对我们未来的信贷决策非常有帮助,”Tsang 解释说。 

保持稳定并拓展新市场

Choco Up 自成立以来一直在快速发展,为马来西亚、泰国和印度尼西亚的新客户提供服务,并计划在亚太地区进一步扩展业务。2021 年,公司处理了 6 千万美元的融资,2022 年的目标是 1.5 亿美元,2023 年计划扩大到 5 亿美元——利用 AWS Activate 和可扩展的现代技术等计划来发展业务。

“我们要为世界各地的客户提供全天候服务,因此 AWS 的稳定性和可扩展性对于平台维护至关重要,”Tsang 说。“作为一家初创公司,不管是发展到另一个阶段,还是在当前的扩大规模和营销阶段,AWS 都能够持续为我们提供支持。”

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想要了解更多信息,请访问 thinkwithwp.com/big-data/datalakes-and-analytics/


关于 Choco Up

Choco Up 是一个基于收入的融资平台,总部位于香港和新加坡。该公司为数字商家和初创公司提供从 1 万美元到 1 千万美元不等的灵活发展资金,通常在客户申请资金后的 1 小时内提供初步融资报价。 

AWS 的优势

  • 2021 年发放的资金额增长了 400%
  • 在运营的第一年保持 100% 的正常运行时间
  • 通过无服务器和微服务控制成本
  • 获得持续的发展路线、技术和营销支持
  • 使用机器学习预测未来 6 – 12 个月的收入

使用的 AWS 服务

Amazon SageMaker

通过完全托管的基础设施、工具和工作流程为任何使用场景构建、训练和部署机器学习(ML)模型。

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Amazon Elastic Container Service(Amazon ECS)

Amazon ECS 是一项完全托管式容器编排服务,您可以用它轻松部署、管理和扩展容器化的应用程序。

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AWS Lambda

AWS Lambda 是一项无服务器事件驱动型计算服务,该服务使您可以运行几乎任何类型的应用程序或后端服务的代码,而无需预置或管理服务器。您可以从 200 多个 AWS 服务和软件即服务(SaaS)应用程序中触发 Lambda,且只需按您的使用量付费。

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Amazon Redshift

Amazon Redshift 使用 SQL 在数据仓库、运营数据库和数据湖间分析结构化和半结构化数据,使用 AWS 设计的硬件和机器学习在任意规模提供最佳性价比。

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