ローンを組んだことがある人なら、承認プロセスにどれだけの書類が必要かご存知でしょう。
たくさんですね。
このプロセスは面倒で時間がかかり、予想以上に多くの場合、依然として手作業です。
Ocrolusは、金融文書を99%以上の精度で分析できるという自動化プラットフォームで、この状況を変えようとしているスタートアップ企業です。ニューヨークに拠点を置く同社は本日、融資機関の引受プロセスの自動化を支援するというミッションに向けて、シリーズC資金調達で8,000万ドルを調達したことを発表しました。
Fin VCが今回の資金調達を主導し、ニューヨークに拠点を置くOcrolusの評価額は「5億ドル超」と評価され、2014年の設立以来の累計調達額は1億ドルを超えました。最新の資金調達ラウンドには、Thomvest Ventures、Mubadala Ventures、Oak HC/FT、FinTech Collective、QED Investors、Bullpen Capital、ValueStream Ventures、Laconia、RiverPark Ventures、Stage 2 Capital、Cross River Bankも参加しました。
同社は財務状況に関して非常に透明性が高い企業の一つです。共同創業者兼CEOのサム・ボブリー氏によると、2018年第1四半期から2021年第2四半期にかけて、オクロラスの年間経常収益（ARR）は100万ドルから2,000万ドルに増加しました。同社は、Brex、Enova、LendingClub、PayPal、Plaid、SoFiなど、著名なフィンテック企業を多数顧客として獲得しています。
ボブリー氏は、販売・マーケティング費用として総額約1,000万ドルを費やしてこれを達成したと語った。
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同社は今、より伝統的な金融機関への進出も視野に入れている。新たに調達した資金を活用し、このスタートアップ企業は住宅ローンおよび銀行業界向けの商品を「より積極的に」開発し、米国事業を拡大する計画だ。
Ocrolusは、OCR（光学文字認識）、機械学習/AI、ビッグデータなどの技術を組み合わせて金融文書を分析します。しかし、ボブリー氏によると、Ocrolusの特徴は、文書処理において精度をさらに高めるために使用されるHuman-in-the-Loop（HITL）コンポーネントです。
一言で言えば、同社は融資機関が「より迅速でデータに基づいた意思決定」を行うのを支援することを目指している。ボブリー氏によると、同社の技術は金融文書の分類、主要データフィールドの取得、不正行為の検出、キャッシュフローの分析を可能にする。COVID-19のパンデミックは多くの業界でデジタル化を加速させており、金融サービス業界はその中でも最も大きな影響を受けていることは明らかだ。ボブリー氏によると、パンデミック以前は、世界の融資のうちオンラインで行われたのは1%未満だった。しかし、COVID-19の発生以降、従来の金融サービス企業におけるデジタル融資技術の需要は「劇的に加速」している。
「現在、COVID-19によって金融機関は進化を余儀なくされており、すべての貸し手と銀行は顧客にオンラインオプションを提供せざるを得ない」と彼は述べた。
Fin VCのマネージングゼネラルパートナー兼創業者のローガン・アリン氏も同意見で、フィンテック企業も 銀行も、融資申請プロセスで処理・分析する必要がある財務データを抽出する際に、依然として「山積み」のデジタル文書や紙文書に苦労していると指摘している。
「Ocrolusはフィンテック・エコシステムの柱の一つとして台頭し、OCR、AI/ML、ビッグデータ/アナリティクスを駆使してこれらの課題を解決しています」と彼はメールで述べた。「Ocrolusのプラットフォームのユースケースと範囲は、まだ始まったばかりだと考えており、この制約のないTAMに期待しています。」
Ocrolus はこの分野で唯一の企業ではありませんが、同社の成長を牽引し、他社と差別化している要因は、不正検出とコンプライアンス オーバーレイ機能、そして顧客ベースに合わせた分析とベンチマーク機能である、と Allin 氏は考えています。
興味深いことに、Ocrolusは長期介護メディケイド申請プロセスの自動化を目指してスタートしました。そして、「高給取りの専門家」たちが書類をページごとに、行ごとに精査するのに時間を費やしていることを発見しました。
「そこで私たちはこの問題を調査し始めました。そして、市場に出回っている既存の技術は、単に精度が足りず、役に立たないということがわかりました」とボブリー氏はTechCrunchに語った。Microsoft、Amazon、Googleといった大手IT企業はOCR製品を提供しているが、多くの企業はPDFや画像からのテキスト読み取りに苦労しており、特に文書が半構造化または非構造化されている場合にその傾向が強いとボブリー氏は述べた。また、機械が様々なフォーマットを理解するのも困難だ。
「私たちは、これを実現する新しい方法を作りたかったのです。そこで、人間も関与する機械学習ベースのプラットフォームを構築しました」と彼は語った。「目標は、提出された書類がどんな見た目であっても、チェース銀行のきれいな書類であっても、カンザス州のコミュニティバンクのぼやけた携帯電話の画像であっても、完璧な精度で処理できるようにすることでした。」
このソリューションは、自動化できないタスクを細分化し、アナリストと品質管理スペシャリストで構成される自社チームにデータ検証を依頼します。その後、一連のアルゴリズムチェックを実施し、作業員が作業を正しく行ったことを確認します。
「簡単に言うと、私たちが処理するすべてのファイルに対して、完璧に正確な構造化されたデジタルデータを返します」とボブリー氏は語った。
会社設立から1年ほど経った頃、チームは「メディケイドよりも融資の方がはるかに大きく魅力的な市場機会である」ことに気付きました。
「我々はまさに適切な場所で適切なタイミングでフィンテック融資分野に参入したのです」とボブリー氏はTechCrunchに語った。
2016年までに同社は公式製品を発売し、収益を上げていました。
「当社のソフトウェアの利点の一つは、フィンテック金融機関の事業拡大に大きく貢献していることです」とボブリー氏は述べた。「率直に言って、当社の製品は手作業で行うよりも10倍優れています。他社が数時間から数日かかっていた融資処理を、当社が瞬時、あるいは数分で完了させたことで、営業部隊を持たなくても、大手フィンテック金融機関を含む多くの顧客が当社に依頼するようになりました。」
ボブリー氏にとって、このスタートアップは融資手続きの迅速化だけにとどまりません。金融包摂にも大きく貢献しているのです。
「当社のプラットフォームは、貸し手が融資審査を自動化し、キャッシュフローと収入データを信用スコアリングに賢く活用できるよう支援します」とボブリー氏は述べています。「貸し手が多様な財務データをより迅速に分析できるようにすることで、Ocrolusはすべての借り手に公平な競争環境を提供し、より低コストでより広範な融資へのアクセスを提供します。」
同社は新たに調達した資金を、機械学習およびデータサイエンスチームを中心とした採用活動にも活用する予定です。また、国内データを必要とする金融機関や政府機関に対応するため、フロリダ州に新たなデータ品質管理施設を開設する予定です。
