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Staying Nimble, delivering transformative fintech at speed
Nimble

保持敏捷,快速交付变革性金融科技

Nimble 是澳大利亚首批具有颠覆行业意义的贷款机构之一,其愿景是加快贷款融资速度。但去年,这一愿景发生了重大变化。该公司首席执行官 Gavin Slater 已经开始探索方法,力图将公司转型,从一家办理短期贷款业务的公司转变为一家真正以客户为中心的金融科技公司。

 

转型绝非易事,尤其是想要在澳大利亚蓬勃发展的金融科技生态环境中参与竞争,速度将是关键。Thoughtworks 与 Nimble 进行了为期 7 个月的合作,协调产品交付工作,提供卓越技术支持,打造了一款新的信贷产品——Nimble AnyTime

 

快速发展的金融科技行业

 

速度和创新一直占据 Nimble 战略的主导地位。公司于 2009 年率先将无纸化应用推向市场,并于 2011 年率先推出直通式处理 (STP) 技术。然而,与许多成功的初创企业一样,成长过程中难免积累技术债务,阻碍了抓住进一步创新和扩大规模的机会。

 

与此同时,在过去两年间,随着专业贷款科技公司、金融科技公司和新兴银行的崛起,澳大利亚的金融服务业出现了巨大分化。这些新入场者为行业发展注入强劲动力,为客户提供了便利,使他们能够以数字方式快速订购并获得为其量身定制的服务。这只会放大其他数字服务所设定的日益增长的客户期望,即一切都应该是即时、简单而又个性化的。

 

Nimble 拥有强势品牌、客户基础坚实、信贷数据集庞大,应当不负其名,做到快速响应的同时,确保急客户之所急、帮客户之所需。2019 年,Nimble 着手实现从发薪日贷款机构过渡转型这一愿景。不同以往,Nimble 将进一步拓展其信贷决策专业领域,并转移重点,向那些精通数字技术的近优级客户群体提供新产品,这类客户往往对传统贷款机构提供的业务毫无兴趣。

 

通过合作向前迈进,而非另辟蹊径

 

为了快速行动并确保公司上下专注于其核心业务,Nimble 转而精心选择了多家产品及平台合作伙伴开展合作,而并未试图构建和拥有整个解决方案堆栈——这一策略往往使大型企业陷入多年无果的交付困境。

 

对于总账业务,Nimble 选择了 Mambu;对于银行提要、eKYC 和欺诈/信用调查业务,选择了 Illion;对于信用卡支付引擎,选择了 EML;对于实时支付网关,选择了 SplitPayments;对于云基础设施服务,选择了 AWS。以上仅为众多服务整合项目中的几例。每家服务供应商都是在综合考虑服务的适用性和实用性、开发人员经验和模块化等方面后方才入选。

 

通过紧密整合这些服务,并提供达到 Nimble 品牌承诺水准的无缝客户体验,从而实现差异化。

首先,Nimble 需要一个业绩记录良好的合作伙伴,而且这个合作伙伴对客户和实现卓越交付的承诺与我们相一致。通过选择 Thoughtworks,我们找到了这样的合作伙伴,它很灵活、能力很强、足够成熟,不仅可以帮助我们实现目标,而且还致力于发展和促进 Nimble 的初期转型,成为一家以产品为导向的当代金融科技公司。
Jason Barry
Nimble 首席数字和创新官

交付出色数字化产品之旅

 

要推出一款成功的数字化产品,关键在于有提出合适解决方案的团队。Thoughtworks 支持 Nimble 提升自己的能力,以实现产品未来的持续发展。

 

首先,为了与 Nimble 新产品的共同目的和目标实现保持一致,Thoughtworks 促成与领导层和产品交付团队举办了一个项目启动研讨会。这有助于暴露理解上的差异,并制定一个轻量级计划,该计划可以随着项目的进展而更新,并更好地理解约束。

 

最初选择了“强线程”端到端方法,确保应用程序中公开的功能与底层服务集成。然而,当不能总是轻松展示进展,并从相关方处获得反馈的情况下,采用这种方法可能会带来一些挑战,因此团队在开发前端接口之间进行了灵活调整,然后进行了整合。

 

对于 Nimble 而言,同时整合多家合作伙伴的服务并采纳新技术都是前所未有的创举,因此,关键挑战在于协调各方开展有效协作以实现按时交付。尽管在理想情况下,所有服务都应备有关于 API 和测试环境的详细文件记录,但现实环境中,要求团队具有灵活性和适应能力,能够迅速作出决策,以在合作伙伴能够做出响应时可以重新审视进展情况。

 

机器学习在信用借贷领域的应用

 

促成 Nimble 作出“更快处理贷款融资业务”这一品牌承诺的关键因素之一是采用并实现了机器学习的工业化,具备了相应能力。在充分了解了此类工作的复杂性以及与之相关的常见关注点后,Thoughtworks 与 Nimble 合作开发了一种机器学习基础设施,以一种可测量和可观察的方式,释放了快速试验周期的价值。模型迭代均经过训练、验证,一旦被证明得到了优化,就会通过 Nimble 的机器学习持续交付 (CD4ML) 传递途径推广到生产中。

 

其中第一个模型是“Olas”,其名取自爱尔兰盖尔语,意为“知识”(“Eolas”),它通过直通式处理 (STP) 帮助提高自动化决策过程驱动效率,使 Nimble 能够在澳大利亚不断变化的经济环境中步调稳健地处理贷款申请。2019 年底启动了名为“持续信贷智能 (CCI)”的项目计划,旨在支持 Nimble 的 AnyTime 平台计划。该计划雄心勃勃,借助 CD4ML 打造了坚实基础,Nimble 有信心通过持续应用和优化机器学习推动实现未来的客户和商业价值。

 

推出“Nimble AnyTime”

 

历时七个月后, 面向现有客户细分群推出了 Nimble AnyTime 测试版,以期在面向更广泛的客户群发布之前对其进行进一步验证和优化。该产品提供了最高达 10,000 美元的信贷额度,客户可通过其 Google Pay 或 Apple Pay 钱包中的 Nimble 虚拟卡获得,并在 12 个月内每月按固定金额进行还款。现在,客户下载 Nimble 信用卡应用程序后,几分钟内就可以通过审批获得贷款,并准备好体验“一触即付”。该应用程序直接链接到客户的 Nimble 账户,使批准的资金可即到即用。

Examples of the Nimble AnyTime user interface

这一申请和新用户激活通道特别之处在于,使用客户的驾驶执照用于自动身份验证,通过银行交易整合实现收入和支出自动分类,以确保可服务性,以及就批准的信贷额度进行直通式处理并作出决策。

 

展望未来

 

Nimble 和 Thoughtworks 目前正在探索如何控制并利用其信贷决策机器学习能力,并将之作为一项服务提供给金融科技生态系统中的其他参与者。

我们将帮助您抓住未来的机遇