Fundada en 2024 por la experta en riesgo crediticio Shivi Sharma y su esposo Utsav Shah, Kaaj surge de una necesidad crítica en el sector financiero: optimizar la evaluación de préstamos para hacerla más eficiente y accesible.
Con una década de experiencia en instituciones como American Express y Varo Bank, Sharma identificó que los equipos dedicaban el mismo tiempo a analizar préstamos de $100,000 que los de $5 millones, haciendo que los préstamos más pequeños fueran poco rentables y consumieran recursos desproporcionados.
«Ella observó cómo la mayoría de los dueños de pequeñas empresas no podían acceder al capital necesario para crecer, simplemente porque la economía no funcionaba para los bancos», explicó Shah.
Kaaj emplea flujos de trabajo de IA agentica para automatizar el análisis de riesgo crediticio, reduciendo el proceso de suscripción de días a minutos. La plataforma integra un diseño modular que permite conexiones seamless con sistemas CRM existentes como Salesforce, HubSpot o Microsoft.
El proceso incluye:
Según Utsav Shah, CEO de Kaaj, «esto permite que un equipo que procesaba 500 aplicaciones mensuales pueda manejar 20,000 con el mismo personal, haciendo viables económicamente los préstamos más pequeños».
La empresa anunció este miércoles 19 de noviembre de 2025 una ronda de semilla de $3.8 millones liderada por Kindred Ventures y Better Tomorrow Ventures.
Hasta la fecha, Kaaj ha procesado más de $5 mil millones en solicitudes de préstamos, con clientes como Amur Equipment Finance y Fundr.
Frente a competidores como Middesk, Ocrolus y MoneyThumb, Kaaj se destaca por automatizar todo el proceso de análisis crediticio, no solo partes de él. Sharma enfatiza: «Implementamos flujos de trabajo de IA agentica que imitan a los equipos humanos, ayudando a los prestamistas a analizar paquetes de préstamos de principio a fin».
El capital fresco se destinará a acelerar el desarrollo del producto y expandirse entre prestamistas independientes y de pequeñas empresas. «Nos enfocamos en mejorar las capacidades de nuestros agentes de IA, expandir nuestra oferta de módulos y escalar nuestra base de clientes más allá de nuestra huella actual», añadió Shah.
El equipo aspira a transformar la industria crediticia mediante la automatización de procesos que aún dependen en gran medida del papel. Shah concluye: «Al automatizar la ciencia del análisis crediticio, liberamos a los suscriptores humanos para que se concentren en el arte de la negociación y la evaluación subjetiva, que es su verdadera ventaja competitiva».
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