這是Kabbage數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)主管Anthony Sabelli的來(lái)賓帖子,Kabbage是一家提供小型企業(yè)現(xiàn)金流解決方案的數(shù)據(jù)和技術(shù)公司。
Kabbage是一家提供小型企業(yè)現(xiàn)金流量解決方案的數(shù)據(jù)和技術(shù)公司。我們?yōu)榭蛻籼峁┓?wù)的一種方式是通過(guò)自動(dòng)化為客戶提供靈活的信貸額度。小型企業(yè)將其實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)連接到Kabbage,以便在幾分鐘內(nèi)收到全自動(dòng)的資金決策,而這種效率使我們?yōu)?00,000多家小型企業(yè)提供了超過(guò)160億美元的營(yíng)運(yùn)資金,其中包括Paycheck保護(hù)計(jì)劃(PPP)。
在COVID-19成立之初,當(dāng)國(guó)家關(guān)閉,小企業(yè)被迫關(guān)閉大門時(shí),我們不得不克服多種技術(shù)挑戰(zhàn),同時(shí)要尋求新的,不斷變化的承保標(biāo)準(zhǔn),以成為美國(guó)最大的聯(lián)邦救濟(jì)工作。小型企業(yè)管理局(SBA)的歷史。在購(gòu)買PPP之前,Kabbage之前從未發(fā)行過(guò)SBA貸款。但是在大約兩周的時(shí)間里,該團(tuán)隊(duì)為所有符合條件的小型企業(yè)(包括新客戶,無(wú)論規(guī)模大小或身高)建立了一個(gè)全自動(dòng)系統(tǒng),以獲取政府資金。
Kabbage始終根據(jù)客戶的實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和收入表現(xiàn)(而不是工資和稅收數(shù)據(jù))進(jìn)行承保,這是PPP的主要標(biāo)準(zhǔn)。如果沒(méi)有為IRS建立成熟的API來(lái)幫助自動(dòng)進(jìn)行驗(yàn)證和承銷,我們就需要從根本上調(diào)整我們的系統(tǒng),以幫助小型企業(yè)盡快獲得資金。此外,我們是一個(gè)只有數(shù)百人的團(tuán)隊(duì),他們加入了成千上萬(wàn)的SBA貸款人行列,他們擁有數(shù)十萬(wàn)名員工,可支配的資產(chǎn)達(dá)數(shù)萬(wàn)億美元。
在本文中,我們分享了我們的經(jīng)驗(yàn),即Amazon Textract如何幫助Kabbage的PPP申請(qǐng)人中的80%獲得全自動(dòng)貸款經(jīng)驗(yàn),并將審批時(shí)間從幾天減少到4小時(shí)。到該計(jì)劃結(jié)束時(shí),按申請(qǐng)量計(jì),Kabbage成為美國(guó)第二大PPP貸款機(jī)構(gòu),超過(guò)了美國(guó)主要的銀行(包括美國(guó)最大的銀行大通銀行),為297,000多家小型企業(yè)提供服務(wù),并在全美范圍內(nèi)保有945,000個(gè)工作崗位。
實(shí)施Amazon Textract
作為接受新客戶申請(qǐng)的為數(shù)不多的PPP貸方之一,Kabbage看到了需求增加,因?yàn)槌膳鸁o(wú)法向其長(zhǎng)期銀行申請(qǐng)的小企業(yè)轉(zhuǎn)向了其他貸方。
要求企業(yè)將文件從稅務(wù)申報(bào)文件上傳到業(yè)務(wù)文件證明和身份證明表格,最初,所有貸款都是手動(dòng)承保的。人員必須檢查,驗(yàn)證和輸入各種文檔中的值,以證實(shí)規(guī)定的薪資計(jì)算,然后代表客戶將申請(qǐng)?zhí)峤唤oSBA。但是,在幾天之內(nèi),Kabbage有成千上萬(wàn)的小型企業(yè)提交了成百上千的文檔,這些文檔迅速攀升至數(shù)百萬(wàn)。該任務(wù)要求自動(dòng)化。
我們需要將其分解為幾個(gè)部分。我們的系統(tǒng)在自動(dòng)執(zhí)行通常稱為“了解您的業(yè)務(wù)”(KYB)和“了解您的客戶”(KYC)的驗(yàn)證過(guò)程方面已經(jīng)表現(xiàn)出了卓越的能力,這使我們能夠讓網(wǎng)上有新業(yè)務(wù)的公司進(jìn)入,約占Kabbage PPP客戶的97%。此外,我們需要標(biāo)準(zhǔn)化貸款計(jì)算流程,以便我們可以自動(dòng)進(jìn)行文檔提取,驗(yàn)證和審查,以僅提取承銷貸款所需的適當(dāng)值。
為此,我們將各種業(yè)務(wù)類型(包括獨(dú)資經(jīng)營(yíng)者和獨(dú)立承包商(總計(jì)占我們PPP客戶基礎(chǔ)的67%))的貸款計(jì)算結(jié)果整理成各種IRS表格上的特定值。我們?cè)?8小時(shí)內(nèi)啟動(dòng)了IRS關(guān)鍵表格的初始分類器。最后的障礙是準(zhǔn)確提取價(jià)值以發(fā)行符合該計(jì)劃的貸款。Amazon Textract在克服這一最后障礙方面發(fā)揮了作用。我們從POC到一周內(nèi)完成全面實(shí)施,并在兩周內(nèi)實(shí)現(xiàn)全面生產(chǎn)。
將Amazon Textract集成到我們的管道中非常容易。具體來(lái)說(shuō),我們使用了StartDocumentAnalysis和GetDocumentAnalysis,這使我們能夠與Amazon Textract進(jìn)行異步交互。我們還發(fā)現(xiàn),將表單用于FeatureTypes非常適合處理稅務(wù)文件。最后,Amazon Textract是準(zhǔn)確的,并且可以擴(kuò)展以處理大量積壓。完成對(duì)Amazon Textract的集成后,我們能夠清除積壓的訂單,這仍然是程序結(jié)束時(shí)PPP流程中的關(guān)鍵一步。
對(duì)小型企業(yè)的巨大影響
從角度來(lái)看,在近6萬(wàn)名新客戶的推動(dòng)下,Kabbage客戶在2019年獲得了近30億美元的營(yíng)運(yùn)資金貸款。在短短4個(gè)月內(nèi),我們提供的資金額(70億美元)翻了一倍多,幾乎是新客戶數(shù)量(297,000)的五倍。PPP的平均貸款額為23,000美元,中位貸款額為12,700美元,超過(guò)90%的PPP客戶擁有10名或10名以下的員工,這代表著通常最容易遭受危機(jī)卻在尋求經(jīng)濟(jì)援助時(shí)被忽視的企業(yè)。Kabbage的平臺(tái)使其能夠?yàn)槊绹?guó)遙遠(yuǎn)的偏遠(yuǎn)地區(qū)提供服務(wù),在美國(guó)所有50個(gè)州和領(lǐng)地提供貸款,其中三分之一的郵政編碼是以平均郵政編碼低于50,000美元的家庭郵政編碼提供給企業(yè)的。
我們?yōu)槲覀兊膱F(tuán)隊(duì)和技術(shù)所取得的成就而感到自豪,其資源僅占全國(guó)最大銀行的一小部分。美國(guó)一家大型銀行的每790名員工中,Kabbage就有一名員工。但是,我們的貸款額超過(guò)了他們的水平,為美國(guó)近30萬(wàn)家最小的企業(yè)提供了超過(guò)70億美元的貸款。
前進(jìn)的道路
在Kabbage,我們始終努力尋找新的數(shù)據(jù)源,以增強(qiáng)我們的現(xiàn)金流量平臺(tái),以增加對(duì)小型企業(yè)的金融服務(wù)。Amazon Textract允許我們?cè)诩刑砑有录^;在PPP之前,我們從未從稅收申報(bào)中提取價(jià)值。這為我們打開了使我們的承保模型更加豐富的機(jī)會(huì)。這在幫助客戶獲取資金時(shí)為小型企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況和績(jī)效增添了另一種觀點(diǎn),并為他們的現(xiàn)金流提供了更多見解,以建立更強(qiáng)大的業(yè)務(wù)。
結(jié)論
COVID-19進(jìn)一步揭示了美國(guó)的金融系統(tǒng)服務(wù)于大街業(yè)務(wù),即使它們代表了所有公司的99%,所有工作的一半以及非農(nóng)業(yè)GDP的一半。技術(shù)可以解決這個(gè)問(wèn)題。它需要?jiǎng)?chuàng)造性的解決方案,例如我們?yōu)镻PP構(gòu)建和交付的解決方案,從根本上改變客戶期望將來(lái)獲得金融服務(wù)的方式。
Amazon Textract是一項(xiàng)重要功能,它使我們能夠成功成為美國(guó)第二大PPP貸款人,并在最需要的時(shí)候?yàn)楸姸嘈∑髽I(yè)提供資金。我們發(fā)現(xiàn)將API集成到工作流中的整個(gè)過(guò)程非常簡(jiǎn)單明了,這使我們能夠?qū)⒏嗟臅r(shí)間集中在確保更多的小型企業(yè)(我們的經(jīng)濟(jì)支柱)在最需要的時(shí)候獲得關(guān)鍵資金。
關(guān)于作者
Anthony Sabelli是Kabbage數(shù)據(jù)科學(xué)主管,Kabbage是一家提供小型企業(yè)現(xiàn)金流解決方案的數(shù)據(jù)和技術(shù)公司。安東尼擁有博士學(xué)位擁有康奈爾大學(xué)(Cornell University)的學(xué)士學(xué)位和布朗大學(xué)(Brown University)的應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)士學(xué)位。在Kabbage,Anthony領(lǐng)導(dǎo)全球數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì),分析了來(lái)自小型企業(yè)客戶的超過(guò)200萬(wàn)條實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)連接,以改善業(yè)務(wù)績(jī)效和承保模型。