Así mejoró Kabbage la experiencia de gestión de préstamos PPP con Amazon Textract

Esta es una publicación invitada a cargo de Anthony Sabelli, responsable de Ciencia de Datos en Kabbage, una empresa de datos y tecnología que proporciona soluciones de flujo de caja para pequeñas empresas.

Kabbage es una empresa de datos y tecnología que proporciona soluciones de flujo de caja para pequeñas empresas. Una de las formas en que servimos a nuestros clientes es mediante el acceso a líneas de crédito flexibles a través de la automatización. Las pequeñas empresas conectan sus datos empresariales de tiempo real a Kabbage para obtener una respuesta totalmente automatizada sobre financiación en cuestión de minutos; mediante esta eficiencia, hemos conseguido que más de 500 000 pequeñas empresas puedan acceder a más de 16 000 millones de USD de capital de trabajo, incluido el Programa de protección de pago (Paycheck Protection Program, PPP).

Al inicio de la emergencia COVID-19, cuando los EE. UU. empezaron a adoptar restricciones y las pequeñas empresas se vieron obligadas a cerrar sus puertas, tuvimos que superar varios desafíos técnicos mientras nos abríamos paso entre los nuevos criterios en constante cambio relativos a la evaluación de riesgos y garantías, para poder acogernos a lo que se convirtió en la mayor iniciativa federal de ayuda en toda la historia de la Agencia Federal de Pequeños Negocios (SBA). Antes del PPP, Kabbage nunca había emitido un préstamo de la SBA. Pero en cuestión de dos semanas, el equipo puso en marcha un sistema completamente automatizado para que cualquier pequeña empresa que cumpliera los requisitos, incluidos clientes nuevos, independientemente de su tamaño o relevancia, pudiera acceder a los fondos públicos.

Kabbage siempre ha basado la evaluación de riesgos y garantías en los datos empresariales de tiempo real y en el rendimiento de los ingresos de los clientes, no en nóminas e impuestos, que eran los principales criterios para acogerse al PPP. Sin una API establecida para el IRS (servicio de impuestos sobre la renta de los EE. UU.) capaz de automatizar el proceso de verificación y evaluación de riesgos y garantías, necesitábamos adaptar nuestros sistemas de forma radical para poder ayudar a las pequeñas empresas a acceder a la financiación lo antes posible. Además, nuestro equipo solamente contaba con unos cientos de personas que se unieron a los miles de prestamistas experimentados de la SBA, con cientos de miles de empleados y miles de billones de dólares en activos a su disposición.

En esta publicación, compartimos nuestra experiencia para ilustrar cómo, gracias a Amazon Textract, conseguimos dar asistencia al 80 % de los solicitantes de PPP de Kabbage y permitirles disfrutar de un sistema de gestión de préstamos totalmente automatizado, lo que redujo los tiempos de aprobación de varios días a una velocidad media de 4 horas. Al final del programa, Kabbage se convirtió en el segundo mayor prestamista de PPP del país por volumen de solicitudes, con lo que superó a los principales bancos estadounidenses (incluido Chase, el banco más grande del país) al atender a más de 297 000 pequeñas empresas y ayudar a mantener unos 945 000 puestos de trabajo en todo el país.

Implementación de Amazon Textract

Al ser uno de los pocos prestamistas PPP que aceptaron solicitudes de nuevos clientes, Kabbage observó un aumento de la demanda, ya que algunos grupos de pequeñas empresas incapaces de gestionar las solicitudes con su banco habitual recurrieron a otros prestamistas.

A las empresas se les pedía que cargaran documentos, desde declaraciones de impuestos hasta certificados empresariales e identificaciones, y al principio todos los préstamos se evaluaban manualmente. Una persona debía revisar, verificar e introducir los valores de varios documentos para justificar el cálculo de la nómina prescrito y posteriormente presentar la solicitud a la SBA en nombre del cliente. Sin embargo, en cuestión de días, Kabbage se encontró con decenas de miles de pequeñas empresas que presentaban entre cientos y miles de documentos que rápidamente ascendieron a millones. Era una tarea que se debía automatizar.

Necesitábamos dividirla en partes. Nuestro sistema ya sobresalía en la automatización de los procesos de verificación comúnmente conocidos como Conozca su negocio (KYB) y Conozca a sus clientes (KYC), lo que nos permitió admitir a empresas completamente nuevas, que representan el 97 % de los clientes de PPP de Kabbage. Además, necesitábamos estandarizar el proceso de cálculo del préstamo para poder automatizar la incorporación, la verificación y la revisión de los documentos, con el fin de extraer únicamente los valores adecuados necesarios para evaluar el riesgo y las garantías del préstamo.

Para ello, codificamos un cálculo de préstamos para diferentes tipos de empresas, incluidas las unipersonales y los contratistas independientes (que suman el 67 % de nuestra base de clientes de PPP), en torno a valores específicos que se encuentran en varios formularios del IRS. Conseguimos empezar a usar un clasificador inicial para formularios clave del IRS en 48 horas. El obstáculo final consistía en extraer de forma precisa los valores para emitir préstamos conformes con los requisitos del programa. Amazon Textract resultó fundamental para superarlo. Pasamos de la prueba de concepto a la implementación completa en una semana, y a integrarlo en la producción completamente en dos semanas.

La integración de Amazon Textract en nuestras canalizaciones resultó increíblemente fácil. En concreto, utilizamos StartDocumentAnalysis y GetDocumentAnalysis, que nos permiten interactuar de forma asíncrona con Amazon Textract. También descubrimos que el uso de formularios para FeatureTypes resultaba adecuado para procesar documentos fiscales. Al final, Amazon Textract trabajó con precisión y se escaló para procesar un volumen considerable de trabajo atrasado. Después de haber terminado de integrar Amazon Textract, pudimos completar todo el trabajo atrasado, y supuso un paso clave para gestionar el flujo de PPP hasta el final del programa.

Gran impacto en las pequeñas empresas

Para dar algo de perspectiva, los clientes de Kabbage accedieron a casi 3000 millones de USD en préstamos de capital de trabajo en 2019, que solicitaron casi 60 000 nuevos clientes. En tan solo 4 meses, entregamos más del doble de la cantidad de fondos (7000 millones de USD) a, aproximadamente, cinco veces más clientes nuevos (297 000). Con préstamos por un valor medio de 23 000 USD y un valor de mediana para los préstamos de 12 700 USD, más del 90 % de los clientes de PPP tienen 10 empleados o menos, lo que representa a las empresas que suelen ser más vulnerables a las crisis pero que se pasan por alto a la hora de solicitar ayuda financiera. La plataforma de Kabbage permitió atender a las áreas más aisladas y remotas del país. Gracias a ello, se realizaron préstamos en los 50 estados y territorios de los Estados Unidos, un tercio de los cuales se concedieron a empresas ubicadas en códigos postales con un ingreso familiar promedio de menos de 50 000 USD.

Estamos orgullosos de lo que lograron nuestro equipo y nuestra tecnología. Superamos a los bancos más grandes del país a pesar de contar con tan solo una parte de los recursos. Por cada 790 empleados que hay en uno de los principales bancos estadounidenses, Kabbage tiene uno. Sin embargo, superamos el volumen de préstamos de estos bancos y atendimos a casi 300 000 empresas de entre las más pequeñas de Estados Unidos por importes superiores a los 7 000 millones de dólares.

El camino por delante

En Kabbage, siempre nos esforzamos por encontrar nuevos orígenes de datos que nos permitan mejorar nuestra plataforma de flujo de caja para, así, permitir que cada vez más pequeñas empresas accedan a los servicios financieros. Amazon Textract nos permitió agregar una nueva arma a nuestro arsenal; antes del PPP, nunca habíamos extraído valores de las declaraciones fiscales. Nos brinda la oportunidad de hacer que nuestros modelos de evaluación de riesgos y garantías contengan más información. Esto permite agregar otro punto de vista para conocer el estado y el rendimiento financiero de las pequeñas empresas a la hora de ayudar a nuestros clientes a acceder a la financiación y, además, proporciona más información sobre su flujo de caja para construir un negocio más fuerte.

Conclusión

La COVID-19 reveló además que el sistema financiero en Estados Unidos no atiende correctamente a las pequeñas empresas, a pesar de que representan el 99 % del total y suponen la mitad de los puestos de trabajo y la mitad del PIB no agrícola. Este reto se puede abordar con tecnología. Requiere soluciones creativas, como la que diseñamos y proporcionamos para el PPP, para cambiar de forma radical la forma en que los clientes pretenden acceder a los servicios financieros en el futuro.

Amazon Textract constituye una función importante que nos permitió convertirnos en el segundo mayor prestamista de PPP del país y financiar a tantas pequeñas empresas cuando más lo necesitaban. Vimos que todo el proceso de integración de las API en nuestro flujo de trabajo era sencillo y sin complicaciones, lo que nos permitió dedicar más tiempo a garantizar que un número mayor de pequeñas empresas, que suponen la columna vertebral de nuestra economía, recibieran financiación crítica cuando más lo necesitaban.

Este artículo fue traducido automáticamente del  Blog de AWS en Inglés.

Sobre el autor

Anthony Sabelli es responsable de Ciencia de Datos de Kabbage, una empresa de datos y tecnología que proporciona soluciones de flujo de caja para pequeñas empresas. Anthony posee un doctorado de la Universidad de Cornell y un título de Pregrado de la Universidad Brown, ambos en Matemáticas Aplicadas. En Kabbage, Anthony lidera el equipo global de ciencia de datos, en el que se analizan más de dos millones de conexiones de datos en directo de sus clientes de pequeñas empresas para mejorar el rendimiento empresarial y los modelos de evaluación de riesgos y garantías.