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Kabbage如何通过机器学习处理70亿美元的Paycheck保护计划贷款

在最小的企业已跻身由大流行的重灾区。居家指示一经生效,许多人便不再依赖步行。截至3月底,每月支出超过10,000美元的中型小企业手头只有大约两周的现金。

小型企业管理局(SBA)提供的贷款“薪资保护计划”(PPP)为直接激励小企业保持其工人工资提供了可能的救济。但是,在需求惊人的情况下,一开始就有很多困惑,小企业主也争先恐后地获得资格。

金融科技公司Kabbage的联合创始人兼总裁Kathryn Petralia说:“当我们发现政府将向小企业提供数十亿美元的救济时,我们认为帮助他们实现这一目标很重要。”“我们知道我们可以很好地服务于较小的企业,并且我们开始尽可能快地朝着这个方向发展。”

在PPP签约期间,Kabbage处理了70亿美元的计划贷款。这意味着要为近300,000家小型企业提供支持,并在餐馆,健身房和零售店,动物园,虾船和养蜂人等企业中保留大约945,000个工作岗位。

构建和实施此解决方案以使小型企业受益仅用了两周时间。模型训练过程始于人类查看文档以开发训练集,该训练集将帮助模型识别文件类型,每个已识别文件所需的信息以及在何处找到它。当他们第一次开始处理PPP应用程序时,大约有20%的应用程序是完全自动化的,但是当他们开始第二次付款时,这个数字已经增长到80%。

有趣的是,即使Kabbage的PPP客户中有100%拥有银行帐户,他们也无法通过银行获得PPP贷款,Petralia说。并不是因为银行没有同情心,而是因为它们没有能力处理所提交的贷款申请的数量,并且倾向于优先考虑大公司的大笔贷款。

到8月8日,即该计划的扩展终止时,Kabbage在ML的帮助下已处理了近300,000笔批准的贷款,使Kabbage成为该国PPP贷款的第二大发行人。

她说:“ ​​AWS技术使我们能够为更多因脆弱性较小而无法访问的客户提供服务。”“在这些主要银行中,每790名员工中,我们就有一个人-我们的申请量超过了美国最大的银行。这确实显示了自动化和技术的力量。”

申请人中有克里斯蒂·科瓦尔(Kristy Kowal),他是国家奥林匹克队的游泳运动员已有10年以上。她拥有八项美国纪录,一项世界纪录,并在

在2000奥运会的200米蛙泳比赛中她现在是一名教育家和运动员发展专家,当COVID-19导致全国各地的游泳池关闭时,她受到了重创。在花费了两个多月的时间试图从加利福尼亚的大流行性失业援助(PUA)和就业发展部(EDD)那里获得救济之后,她遇到了一个又一个的障碍,最终她能够使用Kabbage的自动化解决方案快速完成PPP贷款流程。

展望未来,Petralia计划将此ML解决方案引入其面向小型企业的现金流管理平台,包括他们最近推出的支票账户产品。

她说:“我们可以做很多事情来帮助企业减少透支费用支出,更好地使用服务,并更快地使用其存入资金。”“我们可以使用AWS机器学习来构建模型,以帮助管理最小的小型企业的风险。”

加入圆桌会议,与来自Kabbage和Novetta的领导人以及亚马逊机器学习解决方案实验室副总裁Michelle K. Lee一起,以了解更多有关这些机器学习解决方案所带来的影响以及在此过程中获得的经验教训。

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