Raise Financial Services (Raise), la empresa india que crea Dhan, una de las plataformas centradas en el trading de más rápido crecimiento de India; Millions, plataforma de inversión, y fuzz, asistente de análisis de mercados financieros con IA, entre otros productos, desarrolla experiencias de voz multilingües con Cartesia. Raise lleva tiempo invirtiendo con fuerza en crear IA específica para los mercados financieros de India. Cartesia aporta los modelos de voz que llevan esa inteligencia financiera a conversaciones naturales y multilingües.
La colaboración responde a una ambición que comparten ambas empresas: hacer más accesible la información financiera mediante conversaciones en los idiomas que la gente usa de forma natural.
Cartesia nos proporciona modelos de voz de primer nivel que se integran bien con la infraestructura de voz en tiempo real que hemos desarrollado internamente. Queremos ampliar esta colaboración a todo nuestro ecosistema, incluidos Dhan & Millions; Upsurge, nuestra plataforma educativa para traders e inversores; Pluto, nuestra plataforma de distribución de seguros, y otras entidades del grupo.
Construir inteligencia financiera y elegir expertos en voz
El enfoque de Raise sobre la IA partió de las necesidades de los mercados financieros de India. Su equipo desarrolló artham, un modelo de lenguaje pequeño de 7000 millones de parámetros entrenado exclusivamente con datos de los mercados financieros y de capitales de India. Desarrollado y alojado en India, artham está diseñado en torno a la estructura, el vocabulario y el contexto regulatorio del mercado nacional indio. AWS (Amazon Web Services) reconoció a artham en re:Invent 2025, su evento global para desarrolladores, celebrado en Las Vegas (Estados Unidos).
Artham funciona desde hace más de un año dentro de la plataforma de copiloto financiero fuzz, de la plataforma de filtrado de acciones ScanX y de Dhan: resume noticias de mercado, explica el contexto de los movimientos de precios y responde a las consultas de los usuarios con datos en directo obtenidos directamente de fuentes oficiales.
La voz es la incorporación más reciente a esa tecnología, y ahí entra Cartesia. Los modelos de Cartesia gestionan actualmente parte de las interacciones del bot de voz de Dhan, incluido el KYC conversacional, mientras que los equipos humanos siguen al frente de la atención al cliente, las consultas complejas y la gestión de la relación con los clientes.
La magnitud de la demanda multilingüe ya es evidente: más del 75 % de estas interacciones se producen en idiomas distintos del inglés, y el hindi por sí solo representa más de la mitad.
El acceso va más allá del idioma. Más de un tercio de las llamadas del bot de voz de Raise se atienden fuera del horario laboral, sin ninguna intervención de agentes, lo que amplía el acceso a los usuarios que contactan por la tarde y durante la noche. Estas primeras cifras indican hacia dónde se dirige la voz en el ecosistema de Raise.
Expresar información financiera mediante la voz plantea sus propios requisitos técnicos. Una respuesta escrita correcta debe conservar su significado al pronunciarse en voz alta. Las expresiones numéricas necesitan una pronunciación inequívoca y la terminología financiera debe encajar con naturalidad en el idioma que la rodea. Además, la generación de audio debe comenzar con la rapidez suficiente para sostener una conversación.
Raise trabaja con los modelos de Cartesia para resolver el componente de voz de ese trabajo. La relación da a un equipo que ha creado su propia IA financiera y su propia arquitectura de producción acceso a modelos de voz especializados, diseñados específicamente para la conversación multilingüe.
Infraestructura de voz multilingüe para las exigencias de las finanzas en India
Sonic, el modelo de texto a voz de Cartesia, ofrece a los desarrolladores una selección de voces y acentos regionales, con controles de ritmo y expresión emocional. Admite 11 idiomas índicos, entre ellos hindi, tamil, telugu y maratí, además del cambio de idioma dentro de una misma generación. Esa flexibilidad permite a los equipos adaptar la locución a distintos contextos y mantener una voz coherente cuando la conversación pasa de un idioma a otro.
En el contenido financiero, la expresividad debe ir acompañada de precisión. El trabajo de Cartesia en fidelidad a la transcripción y pronunciación adaptada a cada configuración regional aborda el tratamiento de identificadores alfanuméricos, fechas e importes monetarios. Estas capacidades son especialmente relevantes cuando aparece terminología financiera en inglés dentro de una frase en un idioma indio, donde la pronunciación y el ritmo deben seguir siendo naturales sin ocultar la información.
Los modelos de Cartesia están diseñados para cargas de trabajo seguras, de gran volumen y en tiempo real, con opciones de despliegue en India. Con Cartesia, Raise ejecuta estos modelos dentro de su propia infraestructura, diseñada para cumplir los estándares de tratamiento de datos y gobernanza que exigen las aplicaciones financieras.
Una relación basada en la colaboración en el diseño
Además de usar los modelos de Cartesia, Raise ha sido uno de nuestros primeros socios de diseño y ha contribuido al desarrollo de nuestros modelos multilingües.
Esa colaboración aporta una perspectiva del ámbito financiero a la investigación en voz. Las medidas generales de naturalidad no bastan por sí solas para determinar si un modelo conserva los detalles numéricos en una frase financiera que mezcla idiomas. La experiencia en el sector ayuda a identificar los casos que merecen una evaluación más detenida.
Para Cartesia, trabajar con Raise conecta el desarrollo de modelos con las necesidades de un socio que crea productos financieros para usuarios indios. Esperamos seguir apoyando el desarrollo de voz de Raise y mantener esa colaboración técnica a medida que la relación crezca.