Como a Kabbage melhorou a experiência de empréstimo de PPP com o Amazon Textract

Esta é uma postagem feita pelo convidado Anthony Sabelli, Chefe de Ciência de Dados da Kabbage, uma empresa de dados e tecnologia que fornece soluções de fluxo de caixa para pequenas empresas.

A Kabbage é uma empresa norte-americana de dados e tecnologia que fornece soluções de fluxo de caixa para pequenas empresas. Uma maneira pela qual atendemos nossos clientes é oferecendo-lhes acesso a linhas flexíveis de crédito por meio de automação. Pequenas empresas conectam seus dados de negócios em tempo real à Kabbage para receber uma decisão de financiamento totalmente automatizada em minutos, e essa eficiência nos levou a prover para mais de 500 mil pequenas empresas acesso a mais de US$ 16 bilhões de capital de giro, incluindo o Programa de Proteção de Pagamentos (PPP).

No início da COVID-19, quando o país estava fechando e as pequenas empresas foram forçadas a fechar suas portas, tivemos de superar vários desafios técnicos enquanto navegávamos por critérios de subscrição novos e em constante mudança para o que se tornou o maior esforço federal de socorro na história da Administração de Pequenas Empresas (SBA). Antes do PPP, a Kabbage nunca havia emitido um empréstimo SBA antes. Mas em questão de 2 semanas, a equipe elaborou um sistema totalmente automatizado para que qualquer pequena empresa elegível – incluindo novos clientes, independentemente do tamanho ou da estatura – acessasse fundos do governo.

A Kabbage sempre baseou sua subscrição nos dados de negócio em tempo real e no desempenho da receita dos clientes, não na folha de pagamento e nos dados fiscais, que eram os principais critérios para o PPP. Sem uma API estabelecida para a Receita (IRS) ajudar a automatizar a verificação e a subscrição, precisávamos fundamentalmente adaptar nossos sistemas para ajudar as pequenas empresas a acessar o financiamento o mais rápido possível. Além disso, éramos apenas uma equipe de algumas centenas juntando-se aos milhares de credores experientes da SBA com centenas de milhares de funcionários e trilhões de dólares em ativos à sua disposição.

Nesta postagem, compartilhamos nossa experiência de como o Amazon Textract ajudou 80% dos candidatos ao PPP da Kabbage a receberem uma experiência de empréstimo totalmente automatizada e reduzir os tempos de aprovação de vários dias para uma velocidade média de 4 horas. Ao final do programa, a Kabbage tornou-se o segundo maior credor de PPP do país por volume de pedidos, superando os principais bancos norte-americanos – incluindo o Chase, o maior banco da América – ao atender mais de 297 mil pequenas empresas e preservar cerca de 945 mil empregos em todo o país.

Implementação do Amazon Textract

Como um dos poucos credores de PPP que aceitaram pedidos de novos clientes, a Kabbage viu um aumento da demanda à medida que várias pequenas empresas incapazes de solicitar empréstimos com seus bancos de costume procuraram outros credores.

As empresas necessitavam fazer upload de documentos desde registros fiscais até comprovações de documentação de negócios e formulários de identificação, e inicialmente, todos os empréstimos eram subscritos manualmente. Uma pessoa tinha de analisar, verificar e inserir valores de vários documentos para justificar o cálculo da folha de pagamento prescrito e subsequentemente enviar o pedido para o SBA em nome do cliente. No entanto, em questão de dias, a Kabbage tinha dezenas de milhares de pequenas empresas enviando centenas de milhares de documentos, o que rapidamente aumentou para milhões. A tarefa exigia automação.

Precisávamos dividi-la em partes. Nosso sistema já se destacava em automatizar os processos de verificação comumente chamados de Know Your Business (KYB) e Know Your Customers (KYC), o que nos permitia ingressar os novos negócios, totalizando 97% dos clientes PPP da Kabbage. Além disso, precisávamos padronizar o processo de cálculo do empréstimo para que pudéssemos automatizar a ingestão, a verificação e a análise de documentos para extrair apenas os valores apropriados necessários para subscrever o empréstimo.

Para tal, codificamos um cálculo de empréstimo para diferentes tipos de empresas, incluindo empresas individuais e profissionais autônomos (que totalizaram 67% de nossa base de clientes de PPP), de acordo com valores específicos encontrados em vários formulários do IRS. Criamos um classificador inicial para os formulários principais do IRS num prazo de 48 horas. O obstáculo final era extrair com precisão os valores para emitir empréstimos em conformidade com o programa. O Amazon Textract foi fundamental para superar esse obstáculo final. Passamos da Prova de Conceito (PoC) para a implementação completa em uma semana, e para a produção completa em duas semanas.

A integração do Amazon Textract em nossos canais foi incrivelmente fácil. Especificamente, usamos as funções StartDocumentAnalysis e GetDocumentAnalysis, que nos permitiram interagir de forma assíncrona com o Amazon Textract. Também descobrimos que usar a opção FORMS para o parâmetro FeatureTypes era o mais adequado para processar documentos fiscais. No final, o Amazon Textract teve acurácia e escalabilidade para processar um backlog substancial. Depois que terminamos de integrar o Amazon Textract, conseguimos limpar nosso backlog, e ele continuou sendo um passo fundamental em nosso fluxo de PPP até o final do programa.

Grande impacto nas pequenas empresas

Para se ter uma ideia, os clientes da Kabbage acessaram quase US$ 3 bilhões em empréstimos de capital de giro em 2019, impulsionados por quase 60 mil novos clientes. Em apenas 4 meses, entregamos mais que o dobro da quantia de financiamento (US$ 7 bilhões) para aproximadamente cinco vezes o número de novos clientes (297 mil). Com um tamanho médio de empréstimo de US$ 23.000 e uma mediana de US$ 12.700, mais de 90% de todos os clientes de PPP tinham 10 ou menos funcionários, representando empresas que muitas vezes são as mais vulneráveis a crises e ainda assim negligenciadas ao procurar ajuda financeira. A plataforma da Kabbage possibilitou atender áreas remotas e de difícil acesso do país, entregando empréstimos em todos os 50 estados e territórios dos EUA, com um terço dos empréstimos emitidos a empresas em códigos postais com uma renda familiar média inferior a US$ 50 mil.

Estamos orgulhosos do que nossa equipe e tecnologia realizaram, superando os maiores bancos do país com uma fração dos recursos. Para cada 790 funcionários em um grande banco dos EUA, a Kabbage tem um. No entanto, superamos o volume de empréstimos deles, atendendo a quase 300 mil das menores empresas da América com mais de US$ 7 bilhões.

O caminho para o futuro

Na Kabbage, sempre nos esforçamos para encontrar novas fontes de dados para melhorar nossa plataforma de fluxo de caixa, visando aumentar o acesso de pequenas empresas a serviços financeiros. O Amazon Textract nos permitiu adicionar uma nova carta à nossa manga; nunca havíamos extraído valores a partir de documentos fiscais antes do PPP. Isso abre a oportunidade para tornarmos nossos modelos de subscrição ainda mais elaborados. Também fornece outra perspectiva sobre a saúde financeira e o desempenho das pequenas empresas ao ajudarmos nossos clientes a acessar financiamentos, e provê mais insights sobre seu fluxo de caixa para construirmos um negócio mais forte.

Conclusão

A COVID-19 revelou cada vez mais que o sistema financeiro na América não atende bem às pequenas empresas, embora elas representem 99% de todas as companhias, metade de todos os empregos e metade do PIB não agrícola. A tecnologia pode ajudar consertar isso através de soluções criativas, como a que construímos e entregamos para o PPP, para mudar fundamentalmente a forma como os clientes podem acessar serviços financeiros no futuro.

O Amazon Textract foi uma peça importante que ajudou a nos tornarmos com sucesso o segundo maior credor de PPP do país e também financiar tantas pequenas empresas quando elas mais precisaram. Descobrimos como todo o processo de integração das APIs ao nosso fluxo de trabalho era simples e direto, o que nos permitiu reservar mais tempo para garantir que mais pequenas empresas, a espinha dorsal da nossa economia, recebessem financiamento crítico quando mais precisavam.

Este artigo foi traduzido do Blog da AWS em Inglês.

Sobre o autor

Anthony Sabelli é o Chefe de Ciência de Dados da Kabbage, uma empresa de dados e tecnologia que fornece soluções de fluxo de caixa para pequenas empresas. Anthony tem doutorado pela Universidade de Cornell e é graduado pela Universidade Brown, ambos em Matemática Aplicada. Na Kabbage, Anthony lidera a equipe global de ciência de dados, analisando as mais de duas milhões de conexões de dados em tempo real de clientes de pequenas empresas para melhorar a performance dos negócios e os modelos de subscrição.