Протягом десяти років, Шиві Шарма працювала в галузі кредитного ризику у відомих фінансових установах, таких як American Express та Varo Bank. На певному етапі її кар’єри вона усвідомила, що команди витрачають однакову кількість часу на аналіз різноманітних кредитів, незалежно від їх розміру — чи йдеться про позики на 100 тисяч, чи 5 мільйонів доларів. Це означало, що оцінка менших кредитів виявлялася економічно невигідною та витратною для кредиторів.
Разом зі своїм чоловіком, Утвашем Шахом, Шарма побачила в цьому виклику можливість. «Вона спостерігала за тим, як більшість власників малих підприємств не можуть отримати необхідний капітал для зростання, лише тому, що економіка цього процесу не пасує банкам», — розповів Шах. Фахівці в сфері штучного інтелекту та оцінки ризиків, вони вирішили застосувати передові AI-технології для вирішення цієї багаторічної проблеми.
У 2024 році пара заснувала компанію Kaaj, метою якої є автоматизація процесу аналізу кредитного ризику, завдяки чому підписання кредитів займатиме хвилини замість днів. Наразі Kaaj обробила позикові заявки на понад 5 мільярдів доларів, її клієнтами стали компанії, такі як Amur Equipment Finance та Fundr. Нещодавно підприємство оголосило про залучення 3,8 мільйона доларів у раунді початкових інвестицій від Kindred Ventures та Better Tomorrow Ventures.
Процес роботи Kaaj виглядає наступним чином: малий бізнес подає заявку на позику, прикріплюючи всі необхідні документи, такі як фінансові звіти, банківські виписки та податкові декларації. Зазвичай на цій стадії підписанти витрачають дні на перевірку та занесення всієї інформації у систему управління позиками.
Kaaj використовує технології штучного інтелекту для ідентифікації, класифікації, верифікації та організації інформації у системі управління позиками. Також вона проводить оцінки для перевірки підробки документів, що допомагає командам запобігати шахрайству. Система інтегрується з існуючими CRM-системами, як-от Salesforce, HubSpot або Microsoft, та дозволяє кредиторам суспільнювати, чи відповідає бізнес вимогам кредитної політики банку.
«Це дозволяє команді, яка обробляє 500 заявок на місяць, впоратися з 20 тисячами заявок з тими ж кадрами, що робить менші кредити економічно вигідними», — зазначив Шах, генеральний директор Kaaj. Сподівання полягає в тому, що все більше малих підприємств отримуватимуть доступ до кредитів від банків завдяки збільшенню ефективності процесу розслідування.
На ринку присутні також компанії, такі як Middesk, Ocrolus та MoneyThumb. Шарма сподівається, що Kaaj зможе виділитись серед конкурентів завдяки повній автоматизації процесу кредитного аналізу, а не лише певних його частин. «Ми реалізуємо це за рахунок впровадження агентних AI-робочих потоків, які імітують команди, щоб допомогти кредиторам проводити аналіз кредитних пакетів від початку до кінця», — додала вона.
Отримані кошти планується спрямувати на прискорення розробки продукту та розширення присутності серед незалежних та малих кредиторів. «Ми зосереджуємося на покращенні можливостей наших AI-агентів, розширенні нашого асортименту модулів та масштабуванні нашої клієнтської бази», — зазначила команда.
Таким чином, Шах і Шарма сподіваються, що Kaaj в певній мірі зможе «революціонізувати» кредитування малих бізнесів, введучи автоматизацію в те, що досі залишалось суто паперовим процесом. «Автоматизуючи наукову частину кредитного аналізу, ми звільняємо людей для того, щоб зосередитися на мистецтві укладання угод та суб’єктивній оцінці, що є їх справжньою конкурентною перевагою», — підсумував Шах.