Kaaj: Küçük İşletmeler İçin Kredi Analizinde Devrim
Shivi Sharma, American Express ve Varo Bank gibi kurumlardaki on yıllık kredi riski deneyiminden sonra, küçük işletmelerin ihtiyaç duyduğu sermaye erişiminde karşılaştıkları zorlukları fark etti.
Küçük Kredilere Girişte Zorluklar
Shivi Sharma ve eşi Utsav Shah, mevcut kredi analizi süreçlerinin verimsizliğini gözlemlediler. Ekiplerin, 100,000 dolarlık krediler ile 5 milyon dolarlık krediler arasında aynı miktarda zaman harcadığını fark ettiler. Bu durum, daha küçük kredilerin değerlendirilmesinin bankalar için kârsız ve zaman alıcı bir süreç haline geldiğini gösteriyordu. Utsav Shah, “Küçük işletme sahiplerinin büyümeleri için ihtiyaç duydukları sermayeye erişemediğini görmek bizim için ilham vericiydi,” dedi.
Yenilikçi Çözüm: Kaaj’ın Kuruluşu
Sharma ve Shah, burada büyük bir fırsat gördüler ve 2024 yılında Kaaj’ı kurmaya karar verdiler. Kaaj, kredi risk analizi süreçlerini otomatikleştirerek, onay sürecinin günler yerine dakikalar içinde tamamlanmasını sağlıyor. Şirket, şimdiye kadar 5 milyar dolarlık kredi başvurusunu işledi ve Amur Equipment Finance ve Fundr gibi müşterilere hizmet veriyor.
Kaaj’ın Çalışma Prensibi
Kaaj ürünü, küçük işletmelerin kredi başvuruları için gerekli tüm belgeleri (mali tablolar, banka hesap ekstreleri ve vergi beyanları gibi) sunmasıyla başlıyor. Normalde, bu belgelerin doğruluğu günlerce sürerek manuel olarak kontrol edilmektedir. Ancak Kaaj, bu süreci hızlandırmak için yapay zeka (AI) kullanmaktadır.
Kaaj, belgeleri tanımlamak, sınıflandırmak ve doğrulamak yanı sıra, Döküman Değiştirme Kontrolü ile dolandırıcılık riskini değerlendirmektedir. Ayrıca, mevcut Müşteri İlişkileri Yönetimi (CRM) sistemleriyle (Salesforce, HubSpot veya Microsoft gibi) entegre olarak çalışır ve bankaların, işletmelerin kredi alabilme kriterlerini karşılayıp karşılamadığını gösterir.
İşlem Kapasitesinde Çarpan Etkisi
Utsav Shah, “Bu sayede, aylık 500 başvuru işleyen bir ekip, aynı çalışan sayısı ile 20,000 başvuru işleyebilir hale geliyor; bu da küçük kredilerin ekonomik olarak uygulanabilir olmasını sağlıyor,” dedi. Böylece, daha fazla küçük işletmenin bankalardan kredi alabilmesi hedefleniyor.
Rekabet ve Farklılaşma Stratejisi
Pazarın diğer oyuncuları arasında Middesk, Ocrolus ve MoneyThumb bulunuyor. Ancak Sharma, Kaaj’ın rakiplerinden ayrışmasını, kredi analizi sürecinin tamamını otomatikleştirmesiyle sağlamak istediklerini belirtiyor. “Yapay zeka iş akışlarımız, ekiplerin taşıdığı görevleri taklit ederek, banka çalışanlarının her aşamada analiz yapmasına olanak tanıyor,” dedi.
Gelecek Vizyonu ve Yatırım Kullanımı
Şirket, yeni yatırım sermayesini ürün geliştirme süreçlerini hızlandırmak ve bağımsız küçük işletme kredilerini genişletmek için kullanmayı planlıyor. “Amacımız, yapay zeka yeteneklerimizi geliştirmek, modül tekliflerimizi genişletmek ve müşteri tabanımızı büyütmek” şeklinde devam etti.
Küçük İşletme Kredilerinde Dönüşüm
Sonuç olarak, Utsav Shah ve Shivi Sharma, Kaaj’ın küçük işletmelere kredi sağlama şeklini “devrim niteliğinde” dönüştürebileceğini umuyorlar. “Kredi analizinin otomatikleştirilmesi, insan analistlerinin sözleşme yapma ve öznel değerlendirme gibi yeteneklerini geliştirmelerine olanak tanıyacak,” şeklinde ifade etti. Böylece, bankalar için daha verimli bir süreç geliştirilmesi hedefleniyor.
