Conor Burke pasó gran parte de su carrera en la oficina administrativa de un gran banco en Irlanda. Su equipo se encargó de digitalizar el proceso de incorporación, en particular los flujos de trabajo de revisión manual con muchos documentos, que le costaban al banco millones de dólares cada año y no detectaban el fraude. Según él, el mayor desafío fue descubrir cómo eliminar el elemento humano sin comprometer los controles de riesgo y fraude.
Inspirados por esto, Burke y su hermano gemelo, Ronan Burke, lanzaron Inscribir, un servicio de detección de fraude de documentos impulsado por IA. Creado para equipos de fraude, riesgo y operaciones en las industrias fintech y financiera, Inscribe aprovecha la IA capacitada en cientos de millones de puntos de datos para obtener resultados, dice Ronan.
“Las tediosas revisiones de documentos agregan fricción a los procesos de apertura y suscripción de cuentas, pero la automatización por sí sola no es la respuesta”, dijo Ronan a TechCrunch en una entrevista por correo electrónico. “Creemos que la automatización sin detección de fraudes es imprudente, por lo que Inscribe es el paquete completo que ayuda a las empresas a detectar fraudes, automatizar procesos y comprender la solvencia crediticia para que puedan aprobar más clientes, más rápido”.
Inscribe analiza, clasifica y coteja los datos de los documentos de incorporación financiera, destacando las diferencias entre los documentos proporcionados y los documentos recuperados mediante su detección de fraude impulsada por IA. Los detalles de los documentos, incluidos nombres, direcciones y transacciones de extractos bancarios, se digitalizan automáticamente para generar perfiles de riesgo de clientes individuales que incluyen instantáneas de extractos bancarios y transacciones.
En septiembre pasado, Inscribe lanzó un componente de automatización de extractos bancarios y análisis de crédito que proporciona la mayoría de los puntos de datos necesarios para tomar decisiones de préstamos, incluidos los detalles del flujo de efectivo de los extractos bancarios, el análisis de transacciones y el análisis de talones de pago. Ronan afirma que Inscribe puede extraer y luego devolver detalles clave, incluidos nombres, direcciones, fechas, transacciones y salarios en segundos.
Créditos de imagen: Inscribir
En las funciones que ofrece, Inscribe es similar a muchas de las otras herramientas antifraude que existen, como Resistant AI (que recaudó $16,6 millones en octubre de 2021) y Smile Identity (que recaudó $7 millones en julio de ese mismo año). Sin embargo, Ronan argumenta que se diferencia por su enfoque de IA primero, que depende de los datos originales recopilados a través de asociaciones anteriores con los clientes.
“Habíamos visto a empresas de detección de fraudes y automatización de documentos en nuestro espacio intentar crear una solución perfecta desde el principio sin hablar con los clientes, pero desde entonces cerraron. No pudieron superar el problema del arranque en frío; no pudieron crear un producto desde cero porque no tenían acceso a los datos que usaban sus clientes”, dijo Ronan. “Esto vuelve a la primera regla del aprendizaje automático: comience con datos, no con aprendizaje automático. Si no tiene un buen conjunto de datos, está perdiendo el tiempo. Terminará eligiendo el modelo incorrecto o entrenando un modelo con datos que no funcionarán de la manera que espera”.
La IA no es ni mucho menos perfecta: la historia ha demostrado que mucho de eso es cierto. Por ejemplo, durante la pandemia, los sistemas de detección de fraude que detectan comportamientos anómalos fueron confundido por nuevos hábitos de compra y gasto. En otros lugares, algoritmos automatizados diseñado para detectar el fraude de asistencia social han demostrado ser propensos a errores y están diseñados de manera que esencialmente castigan a los pobres por ser pobres.
Pero dejando de lado la veracidad de las afirmaciones de Ronan, evidentemente hay algo en la plataforma de Inscribe que atrae a clientes de alto perfil. TripActions, Ramp, Bluevine y Shift se encuentran entre los clientes de la startup.
Los inversores, a su vez, se han ganado. Apenas esta semana, Inscribe cerró una ronda de financiamiento de la Serie B de USD 25 millones liderada por Threshold Ventures con la participación de Crosslink Capital, Foundry, Uncork Capital, el cofundador de Box, Dillon Smith, y el cofundador de Intercom, Des Traynor. La infusión eleva el total recaudado de la startup hasta la fecha a $ 38 millones, incluida una ronda de Serie A de $ 10.5 millones cerrada en abril de 2021.
Tal vez sea la relativa facilidad con la que se puede implementar la solución de Inscribe. Como señala acertadamente Ronan, Inscribe resuelve el problema de tener que crear una solución interna de detección de fraudes o contratar un gran equipo de ciencia de datos.
“Los modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático se benefician de la mayor cantidad de datos posible, pero cada empresa individual está limitada solo a su propio conjunto de datos. Por lo tanto, una solución local simplemente no puede ser tan efectiva como una que se extrae de numerosas fuentes de datos”, dijo Ronan. “Es por eso que las empresas se asocian con soluciones de detección de fraude de documentos: los delincuentes cometen fraude de diferentes maneras, y esas soluciones extraen datos de toda su base de clientes para identificar ataques coordinados y tendencias emergentes más rápido”.
Es probable que el alarmismo también esté ayudando. uno reciente encuesta sugiere que la fintech promedio de EE. UU. pierde $ 51 millones por fraude cada año, una estadística que Ronan me citó durante nuestra entrevista.
“En un mundo cada vez más digital, geográficamente disperso y más rápido, es más difícil que nunca saber con quién está haciendo negocios, lo que deja a las empresas con la incertidumbre sobre qué clientes potenciales son confiables”, dijo Ronan. “Las fintech han podido construir un mundo en línea, pero las instituciones financieras tradicionales enfrentan el desafío de alejarse de los sistemas heredados y adoptar una verdadera transformación digital. Y tienen que hacerlo todo mientras reducen el fraude y la fricción para tener experiencias de cliente competitivas”.
Cuando se le preguntó acerca de los planes de expansión, Ronan dice que Inscribe probablemente duplicará el tamaño de su fuerza laboral de 50 personas en los próximos 12 a 18 meses.
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