Шиви Шарма на протяжении десяти лет занималась анализом кредитных рисков в компаниях, таких как American Express и Varo Bank.
В какой-то момент она заметила, что команды тратят одинаковое время на оценку кредитов любого размера — будь то 100 тысяч или 5 миллионов долларов, — что делало проверку мелких займов невыгодной и трудоемкой процедурой для кредиторов.
Вместе с мужем Утсавом Шахом они увидели в этом потенциал для инноваций.
Большинство владельцев малого бизнеса не могли получить необходимые средства для развития, поскольку для банков это было экономически невыгодно, — отметил Шах в беседе с TechCrunch.
Объединив опыт создания масштабируемых систем принятия решений на базе ИИ с глубокими знаниями в области оценки кредитных и мошеннических рисков в банковском секторе и финансовых услугах, супруги решили применить современные рабочие процессы с ИИ-агентами для решения этой проблемы, актуальной на протяжении десятилетий, — добавил он.
В 2024 году пара основала компанию Kaaj, которая автоматизирует анализ кредитных рисков, сокращая время на андеррайтинг с дней до минут. Kaaj уже обработала заявки на кредиты на сумму свыше 5 миллиардов долларов, среди клиентов — Amur Equipment Finance и Fundr. В среду компания объявила о привлечении 3,8 миллиона долларов в посевном раунде от Kindred Ventures и Better Tomorrow Ventures.
Система работает следующим образом: владелец малого бизнеса подает заявку на кредит, предоставляя необходимые документы, такие как финансовые отчеты, выписки из банка и налоговые декларации. Обычно андеррайтеры тратят дни на ручную проверку и внесение данных в систему происхождения кредитов (LOS).
Kaaj применяет ИИ для распознавания, классификации, верификации и структурирования информации в LOS. Кроме того, платформа проводит проверки на подделку документов для команд по борьбе с мошенничеством. Она интегрируется с существующими системами управления отношениями с клиентами (CRM), такими как Salesforce, HubSpot или Microsoft, и даже указывает кредитору, соответствует ли бизнес критериям политики кредитора.
Это позволяет команде, обрабатывающей 500 заявок в месяц, справляться с 20 тысячами при той же численности персонала, делая мелкие кредиты экономически оправданными, — пояснил Шах, генеральный директор компании.
Цель — обеспечить малому бизнесу больший доступ к банковским кредитам за счет повышения рентабельности их проверки для финансовых учреждений.
На рынке есть конкуренты вроде Middesk, Ocrolus и MoneyThumb. Шарма рассчитывает, что Kaaj выделится за счет полной автоматизации процесса анализа кредитов, а не только его фрагментов.
Мы достигаем этого, внедряя рабочие процессы с ИИ-агентами, которые имитируют действия команд, помогая кредиторам оценивать полные пакеты документов по займам, — отметила она.
Полученные средства пойдут на ускорение разработки продукта и расширение среди независимых и малых кредиторов бизнеса. Мы сосредоточимся на улучшении возможностей ИИ-агентов, расширении модулей и росте клиентской базы кредиторов и брокеров за пределами текущих рынков, — заявили основатели.
В целом Шах и Шарма надеются, что Kaaj в определенной мере преобразит кредитование малого бизнеса, внедрив автоматизацию в процесс, который по-прежнему полагается на бумажные документы.
Автоматизируя научную сторону анализа кредитов, мы освобождаем человеческих андеррайтеров для сосредоточения на искусстве сделок и субъективной оценке, что является их настоящим конкурентным преимуществом, — подчеркнул он.