Raise Financial Services（以下简称 Raise）是一家印度公司，正在打造印度增长最快的交易类平台之一 Dhan、投资平台 Millions，以及 AI 驱动的金融市场研究助手 fuzz 等产品。该公司正在与 Cartesia 合作开发多语言语音体验。Raise 一直在大力投入构建专门面向印度金融市场的 AI。Cartesia 提供语音模型，把这种金融智能延展为自然的多语言对话。
这一合作支撑着两家公司共同的愿景：通过人们日常自然使用的语言，让金融信息变得更加触手可及。
Cartesia 为我们提供了一流的语音模型，能够与我们自研的实时语音基础设施很好地集成。我们期待把这一合作扩展到整个生态体系，包括 Dhan 和 Millions；交易者与投资者教育平台 Upsurge；保险分销平台 Pluto，以及集团其他实体。
—— Alok Pandey，联合创始人兼首席技术官
构建金融智能，在语音上选择专业能力
Raise 的 AI 路线始于印度金融市场的实际需求。其团队开发了 artham，这是一个 70 亿参数的小型语言模型，完全基于印度金融与资本市场数据训练。artham 在印度本土构建并托管，围绕印度本土市场的结构、术语体系和监管语境进行设计。AWS（亚马逊云科技）在 2025 年于美国拉斯维加斯举行的全球开发者大会 re:Invent 上对 artham 予以了认可。
一年多以年来，artham 一直在金融副驾驶平台 fuzz、选股平台 ScanX 以及 Dhan 上运行，负责总结市场新闻、解读价格波动的背景，并直接调用官方数据源的实时数据来回答用户提问。
语音是这一技术栈最新加入的一环，也正是 Cartesia 的切入点。Cartesia 的模型目前支撑着 Dhan 语音机器人交互的一部分场景，包括对话式 KYC（客户身份识别）；而人工团队则继续主导客户服务、复杂咨询和客户关系维护。
多语言需求之大已十分明确：这些交互中超过 75% 使用的并非英语，其中仅印地语就占了一半以上。
可及性的延伸不止于语言。Raise 的语音机器人通话中有超过三分之一是在非营业时间处理的，全程无需人工介入，从而覆盖了那些在傍晚和深夜发起咨询的用户。这些早期数据已经预示了语音在 Raise 整个生态中的走向。
用语音表达金融信息会带来一系列特有的技术要求。一段准确的书面回答，在被朗读出来时必须保留其含义。数字表达需要 unambiguous 的发音，金融术语必须自然地融入周边语言。音频生成还必须足够迅速地开始，以维持对话的连贯。
Raise 正在基于 Cartesia 的模型来构建，以解决这项工作当中的语音部分。这一合作关系让这个已经自建金融 AI 与生产架构的团队，获得了专为多语言对话打造的专用语音模型。
面向印度金融需求的多语言语音基础设施
Sonic 是 Cartesia 的文本转语音模型，为开发者提供多种音色和地区口音选择，并可控制语速与情绪表达。它支持包括印地语、泰米尔语、泰卢固语和马拉地语在内的 11 种印度语言，并支持在单次生成中进行语码切换。这种灵活性让团队既能针对不同语境调整表达方式，又能在对话于多种语言之间切换时保持音色一致。
对于金融内容而言，表现力必须与精确性并存。Cartesia 在转写保真度和地区感知发音方面的工作，解决了字母数字标识符、日期和货币金额的处理问题。当英语金融术语出现在印度语句子中时，这些能力尤为关键——此时发音和节奏需要保持自然，同时不能掩盖信息本身。
Cartesia 的模型面向安全、高并发、实时的工作负载构建，并提供在印度本地部署的选项。借助 Cartesia，Raise 可将这些模型运行在自有基础设施之内，以满足金融应用所要求的数据处理和治理标准。
一段由设计协作促成的关系
除了使用 Cartesia 的模型之外，Raise 还一直是早期的设计合作伙伴，并为我们的多语言模型研发做出了贡献。
这种协作把金融领域的视角带入了语音研究。宽泛的”自然度”指标本身，并不能判断一个模型是否能在语码切换的金融语句中保留数字细节。领域专业知识有助于识别出那些更值得深入评估的案例。
对 Cartesia 而言，与 Raise 的合作让模型研发与一位正在为印度用户构建金融产品的合作伙伴的实际需求紧密相连。我们期待支持 Raise 的语音开发工作，并随着合作的扩大延续这一技术协作。
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