Shivi Sharma passou uma década trabalhando com risco de crédito em instituições como American Express e Varo Bank.
A certa altura, ela percebeu que as equipes estavam gastando quantidades iguais de tempo analisando todos os tipos de empréstimos — independentemente de valerem US$ 100 mil ou US$ 5 milhões — o que significa que a avaliação de empréstimos menores era, em última análise, um processo não lucrativo e demorado para os credores.
Ela e o marido, Utsav Shah, perceberam que havia uma oportunidade aqui.
“Ela observou como a grande maioria dos proprietários de pequenas empresas não conseguia acessar o capital necessário para crescer, simplesmente porque a economia não funcionava para os bancos”, disse Shah ao TechCrunch.
“Entre nossas habilidades na construção de sistemas de tomada de decisão em escala baseados em IA e nossa experiência em avaliações de risco de crédito e risco de fraude no setor bancário e em serviços financeiros, percebemos que poderíamos aplicar fluxos de trabalho de agentes de IA de última geração para resolver esse problema de décadas”, continuou ele.
O casal decidiu lançar em 2024 a Kaaj, empresa que ajuda a automatizar a análise de risco de crédito para que a subscrição não leve mais dias, mas minutos. Kaaj disse que processou mais de US$ 5 bilhões em pedidos de empréstimo, com clientes como Amur Equipment Finance e Fundr. A empresa anunciou na quarta-feira uma rodada inicial de US$ 3,8 milhões da Kindred Ventures e Better Tomorrow Ventures.
O produto funciona assim: uma pequena empresa solicita um empréstimo, enviando todos os documentos necessários (como demonstrativos financeiros, extratos bancários e declarações fiscais) – normalmente, quando isso acontece, os subscritores passam dias verificando manualmente todas essas informações e registrando-as em seu Sistema de Originação de Empréstimos (LOS).
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Kaaj usa IA para identificar, classificar, verificar e organizar informações em LOS. Ele também realiza avaliações para verificar a existência de adulteração de documentos pela equipe de fraude de subscritores. Ele se integra aos sistemas existentes de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM), como Salesforce, HubSpot ou Microsoft, e até mostra ao credor se uma empresa atende aos critérios da política do credor.
“Isso permite que uma equipe processe 500 solicitações mensalmente para lidar com 20 mil solicitações com a mesma equipe, tornando economicamente viáveis empréstimos menores”, disse Shah, CEO da empresa.
A esperança é que mais pequenas empresas consigam aceder a empréstimos bancários porque se torna mais rentável para um banco investigá-las.
Outros no mercado incluem Middesk, Ocrolus e MoneyThumb. Sharma espera que Kaaj se destaque da concorrência ao automatizar todo o processo de análise de crédito, e não apenas partes dele.
“Fazemos isso implantando fluxos de trabalho de IA de agentes que imitam suas equipes, para ajudar os credores a analisar pacotes de empréstimos de ponta a ponta”, disse ela.
O novo capital será usado para ajudar a acelerar o desenvolvimento de produtos e expandir-se para credores independentes e pequenas empresas. “Estamos focados em aprimorar nossas capacidades de agentes de IA, expandir nossas ofertas de módulos e ampliar nossa base de clientes de credores e corretores além de nossa presença atual.”
No geral, Shah e Sharma esperam que Kaaj possa, de certa forma, “revolucionar” os empréstimos às pequenas empresas, trazendo automação para o que ainda é um processo com muito papel.
“Ao automatizar a ciência da análise de crédito, libertamos os subscritores humanos para se concentrarem na arte de fazer negócios e na avaliação subjectiva, que é a sua verdadeira vantagem competitiva”, disse ele.
