Lendi集团采用MongoDB构建AI就绪数据层实现标准化

房贷金融科技公司Lendi集团已选择MongoDB作为其运营数据层的标准化基础，该数据层专门为人工智能项目而设计。

该集团由数字颠覆者Lendi与老牌抵押贷款经纪商Aussie Home Loans合并后成立。因此，这家合并企业面临着从前身公司继承来的分散数据架构问题。

由于拥有超过500个可部署组件，该环境维护成本高昂，且不适合作为公司成为AI驱动的房产搜索、买方代理、抵押贷款经纪、房产过户和所有权工具提供商这一愿景的基础。

Lendi的首席技术官Devesh Maheshwari告诉Computer Weekly，这一AI之旅始于2021年，计划超越抵押贷款经纪业务，支持整个房屋所有权体验。他解释说，这个想法是让客户"无需去其他地方"。

到2025年，Lendi意识到需要做出不同的举措来保持其作为颠覆者的地位。与董事会的讨论催生了被称为"极光项目"的倡议——利用AI增强经纪人专业知识的计划。然而，显然需要技术变革来支持这一计划，特别是创建运营数据层来支撑此类项目。

Maheshwari表示："我们的开发人员花费时间调优和维护数据库，而不是推进功能开发。为了构建能够支持我们AI原生愿景的架构，我们需要减少微服务扩散，降低复杂性，并考虑将核心运营数据整合到统一的数据层中。"

项目第一周后，团队决定用MongoDB Atlas完全替换之前的数据库混合部署，包括PostgreSQL、DynamoDB、早期的MongoDB部署和其他数据库。Lendi高级AI系统工程师Will Hargan说："根本没有其他选择能够提供文档模型的灵活性和MongoDB集成的AI就绪数据平台的强大功能。"

功能特性

Lendi强调的具体功能包括：通过MongoDB的水平分片和本地索引实现的可扩展性；支持"文档优先"的统一架构策略；强大的安全和合规功能；以及内置向量搜索功能，无需部署和维护独立的向量数据库即可支持AI应用。

现在MongoDB数据库中存储着1400万处房产的详细信息。虽然该公司600万客户记录尚未全部迁移，但Maheshwari预计这项任务将在2026年底前完成。

极光项目的目标之一是通过AI支持确定性流程，AI能够解释非结构化数据并自动化工作流程，使经纪人能够更快速地工作。例如，经纪人可能想要询问三家抵押贷款提供商愿意为特定房产向某位客户放贷多少。Maheshwari表示，手动转录所有必要数据至少需要熟练经纪人45分钟时间。

但Lendi的AI驱动系统可以并行提交这三个请求，将整个过程缩短至仅需2-3分钟。除了节省经纪人时间并减轻繁琐任务外，该流程可以在客户等待期间完成，这已被证明能够提高转化率。

此外，Lendi的经纪人现在使用AI分析销售合同并提醒客户注意任何问题。其重要意义在于，大多数房地产交易发生在周末，而房产过户师不在工作。这种即时指导可以在获得过户师正式意见之前提高买方的议价能力，Maheshwari说。他补充说，虽然这不会消除过户师的作用，但为客户提供了良好的体验。

治理是运营数据层开发和基于其构建的AI项目的重要组成部分。Maheshwari表示，传统软件工程实践仍然重要，风险和合规专家全程参与整个过程。

例如，Lendi创建了自己的工具链，用于针对相同提示测试不同的大语言模型，并提供智能体性能的持续监控。他说："我们对这些模型及其行为具有完全的可解释性和可追溯性。"

该架构还允许公司开发人员更快速地工作。例如，让客户跟踪利率和权益，并通过单击进行再融资的Lendi Guardian住房和贷款伴侣仅用12周就完成交付。这比之前以微服务为中心的方法快约40%。从业务角度看，Guardian在达到申请提交阶段的比例方面显示出"显著的两位数改善"。

展望未来，Lendi计划从AI驱动的自动化发展到AI智能体自主处理日常流程的情况，让人类经纪人专注于复杂的放贷结构和业务的人际关系方面。

Q&A

Q1：Lendi集团为什么要采用MongoDB作为数据层标准？

A：Lendi集团合并后面临分散的数据架构问题，拥有超过500个可部署组件，维护成本高昂。为了支持AI原生愿景，需要减少微服务扩散和复杂性，MongoDB提供了文档模型的灵活性和AI就绪数据平台的强大功能。

Q2：极光项目如何帮助提高经纪人工作效率？

A：极光项目通过AI支持确定性流程，能够解释非结构化数据并自动化工作流程。例如，原本需要45分钟手动转录数据向三家抵押贷款提供商询价的工作，现在通过AI系统并行处理只需2-3分钟即可完成。

Q3：Lendi如何确保AI项目的风险管控和合规性？

A：Lendi保持传统软件工程实践，风险和合规专家全程参与开发过程。公司创建了自己的工具链来测试不同的大语言模型，提供持续的智能体性能监控，确保模型行为具有完全的可解释性和可追溯性。