Raise Financial Services (Raise), l’azienda indiana che realizza, tra gli altri, Dhan, una delle piattaforme focalizzate sul trading in più rapida crescita in India, Millions, piattaforma di investimento, e fuzz, assistente di ricerca sui mercati finanziari basato sull’IA, sta sviluppando esperienze vocali multilingue con Cartesia. Raise investe da tempo in modo significativo nella creazione di un’IA pensata specificamente per i mercati finanziari indiani. Cartesia fornisce i modelli vocali che portano questa intelligenza finanziaria in conversazioni naturali e multilingue.
La partnership sostiene un’ambizione condivisa da entrambe le aziende: rendere le informazioni finanziarie più accessibili attraverso conversazioni nelle lingue che le persone usano in modo naturale.
Cartesia ci fornisce modelli vocali di prim’ordine che si integrano bene con l’infrastruttura vocale in tempo reale che abbiamo sviluppato internamente. Non vediamo l’ora di estendere questa partnership a tutto il nostro ecosistema, tra cui Dhan & Millions; Upsurge, la nostra piattaforma di formazione per trader e investitori; Pluto, la nostra piattaforma di distribuzione assicurativa, e altre società del gruppo.
Costruire intelligenza finanziaria, scegliere esperti di voce
L’approccio di Raise all’IA è partito dalle esigenze dei mercati finanziari indiani. Il suo team ha sviluppato artham, un piccolo modello linguistico da 7 miliardi di parametri addestrato esclusivamente su dati dei mercati finanziari e dei capitali indiani. Sviluppato e ospitato in India, artham è progettato attorno alla struttura, al lessico e al contesto normativo del mercato interno indiano. AWS (Amazon Web Services) ha riconosciuto artham durante re:Invent 2025, il suo evento globale per sviluppatori, a Las Vegas, negli Stati Uniti.
Artham è in funzione da oltre un anno all’interno della piattaforma di copilota finanziario fuzz, della piattaforma di stock screening ScanX e di Dhan: riassume le notizie di mercato, interpreta il contesto dei movimenti di prezzo e risponde alle domande degli utenti con dati in tempo reale ricavati direttamente da fonti ufficiali.
La voce è l’ultima aggiunta a questo insieme di tecnologie, ed è qui che entra in gioco Cartesia. I modelli di Cartesia gestiscono attualmente una parte delle interazioni del voicebot di Dhan, incluso il KYC conversazionale, mentre i team umani continuano a occuparsi dell’assistenza, delle richieste complesse e della gestione delle relazioni con i clienti.
La portata della domanda multilingue è già evidente: oltre il 75% di queste interazioni avviene in lingue diverse dall’inglese, e il solo hindi ne rappresenta più della metà.
L’accesso va oltre la lingua. Più di un terzo delle chiamate del voicebot di Raise viene gestito fuori dall’orario lavorativo, senza alcun intervento degli operatori, ampliando l’accesso agli utenti che si rivolgono all’azienda la sera e durante la notte. Questi primi numeri indicano la direzione che la voce sta prendendo nell’ecosistema di Raise.
Esprimere informazioni finanziarie a voce comporta requisiti tecnici specifici. Una risposta scritta accurata deve conservare il proprio significato quando viene pronunciata ad alta voce. Le espressioni numeriche richiedono una pronuncia univoca e la terminologia finanziaria deve inserirsi in modo naturale nella lingua circostante. Inoltre, la generazione dell’audio deve iniziare abbastanza rapidamente da sostenere una conversazione.
Raise lavora con i modelli di Cartesia per affrontare la componente vocale di questo lavoro. La collaborazione dà a un team che ha costruito la propria IA finanziaria e la propria architettura di produzione l’accesso a modelli vocali specializzati, progettati appositamente per la conversazione multilingue.
Infrastruttura vocale multilingue per le esigenze della finanza indiana
Sonic, il modello di sintesi vocale di Cartesia, offre agli sviluppatori una scelta di voci e accenti regionali, con controlli per il ritmo e l’espressione emotiva. Supporta 11 lingue indiane, tra cui hindi, tamil, telugu e marathi, oltre al passaggio da una lingua all’altra all’interno di una singola generazione. Questa flessibilità consente ai team di adattare l’eloquio a contesti diversi mantenendo una voce coerente quando la conversazione passa da una lingua all’altra.
Nei contenuti finanziari, l’espressività deve accompagnarsi alla precisione. Il lavoro di Cartesia sulla fedeltà alla trascrizione e sulla pronuncia adattata alle impostazioni locali affronta il trattamento di identificatori alfanumerici, date e importi monetari. Queste capacità sono particolarmente rilevanti quando la terminologia finanziaria inglese compare all’interno di una frase in una lingua indiana, dove pronuncia e ritmo devono restare naturali senza rendere meno chiare le informazioni.
I modelli di Cartesia sono progettati per carichi di lavoro sicuri, ad alto volume e in tempo reale, con opzioni di deployment in India. Con Cartesia, Raise esegue questi modelli all’interno della propria infrastruttura, costruita per soddisfare gli standard di gestione dei dati e di governance richiesti dalle applicazioni finanziarie.
Una relazione nata dalla collaborazione nella progettazione
Oltre a utilizzare i modelli di Cartesia, Raise è stata uno dei nostri primi partner di progettazione e ha contribuito allo sviluppo dei nostri modelli multilingue.
Questa collaborazione porta nella ricerca vocale la prospettiva del settore finanziario. Le misure generali di naturalezza non bastano, da sole, a stabilire se un modello conserva i dettagli numerici in una frase finanziaria che alterna più lingue. La competenza di settore aiuta a individuare i casi che meritano una valutazione più approfondita.
Per Cartesia, lavorare con Raise collega lo sviluppo dei modelli alle esigenze di un partner che crea prodotti finanziari per gli utenti indiani. Non vediamo l’ora di sostenere lo sviluppo vocale di Raise e di proseguire questa collaborazione tecnica man mano che la partnership si amplia.