作者｜SnowyM

編輯｜陳伊凡

頭圖｜來自 Casca 領英

"AI 原生 100" 是虎嗅科技組推出針對 AI 原生創新欄目，這是本系列的第「20」篇文章。

傳統的金融業亟待改造，但不是所有初創公司都玩得起這個 " 拼資源 " 的游戲。

美國超 3000 萬中小企業主面臨共同的貸款困境：在數字經濟時代，企業貸款流程仍存在明顯滯后——平均放款周期達 90 天，65% 的申請人在初審階段放棄，人工審核占據超 80% 的流程節點。

一家僅 22 人的初創公司，正打破這一沉寂數十年的行業現狀。

當地時間 8 月 20 日，美國最大孵化器 Y Combinator 宣布，AI 貸款平臺 Casca 完成 2900 萬美元 A 輪融資。此次投資方包含 Live Oak Bank、Huntington National Bank 等全美頭部貸款機構，這些機構同時也是 Casca 的核心客戶。

Casca 從成立到完成 A 輪融資僅用 15 個月。其從零搭建的 AI 原生貸款系統，實現了顯著的效率提升：將原本 3 個月的放款周期壓縮至 10 天，人工操作減少 90%，貸款處理速度較行業平均水平提升 30 倍。

Casca 走了一條 " 客戶也是投資人 " 的模式，美國幾家頭部貸款銀行是他們的客戶和投資者，Casca 通過這樣的方式和客戶產生深度鏈接和綁定。當然，至于他們為何能在一開始就拿到銀行的訂單，大概率與創始人的行業背景相關，也帶有一定的不可復制性。其 CEO 曾經是銀行軟件供應商以及數字財富管理商 Avaloq 的歐洲市場幕僚長。

熟知硅谷創投的投資機構 UpHonest Capital 投研團隊告訴虎嗅，對于類似 Casca 這樣的借貸領域創業，關鍵是如何拿到大客戶的信任，因為金融行業合規壁壘高，并且更換頻率低，一旦進入，很難切換系統，需要有深度客戶資源以及產品做到極致。

UpHonest Capital 投研團隊表示，一些沒有資源的初創公司如果要進入這個領域，最初只能通過小公司切入，慢慢做大。但這并非意味著從小客戶切入沒有機會，相較大客戶更長的談判周期和資源壁壘，如果小客戶的反饋速度足夠快，可以幫助更快的打磨產品，也不失為一條積累口碑和經驗的路徑。

雖然 Casca 的資源優勢難以復制，但其 AI 原生的貸款系統思路，或許是一個不錯的借鑒和參考。

AI 原生的借貸系統是什么樣？

Casca 的核心業務，是為銀行、信用社等金融機構量身定制一套具有變革意義、由 AI 驅動的貸款發放軟件平臺。其目標十分明確，即重塑并優化效率低下的小微企業貸款流程，借助端到端的云端操作系統，徹底取代金融機構內部普遍存在、陳舊又復雜的遺留系統。

與傳統軟件只是在既有的工作流程上簡單 " 外掛 " AI 功能不同，Casca 從架構搭建之初，就將人工智能設定為核心驅動力。在客戶申請、資料收集、盡職調查、審批決策，再到最后的放款環節，AI 全方位深度嵌入，主導著整個貸款流程，成為推動流程高效運轉的關鍵引擎。

硅谷知名投資機構 a16z 表示，消費貸款是一個龐大而復雜的市場——幾乎 80% 的美國家庭都有某種形式的債務。然而，大部分貸款服務行業仍然依賴于過時的手工流程。

需要修改到期日、付款或更新信息的借款人通常會面臨長時間的擱置時間，或者在笨拙的系統中掙扎。在貸款方面，龐大的人力服務團隊花時間在重復的、低價值的任務上。這對貸款方來說是一個真正的成本負擔，這可能會對回收率產生負面影響，甚至使貸款方面臨監管罰款。

過去兩年間，Casca 搭乘 AI 發展的快車，它摒棄了在老舊系統上修修補補的常規做法，轉而另起爐灶，打造出一套全新的 AI 原生貸款操作平臺。在這套平臺中，AI 技術深度融入貸款生命周期的每一個細微環節。

自金融機構接入 Casca 系統后，收獲了極具顛覆性的成果：貸款處理速度大幅提升，達到以往的 30 倍；人工操作占比銳減 90%；放款周期從原本漫長的三個月，急劇壓縮至短短十天。亮眼的成績吸引了 Live Oak Bank、Huntington National Bank 等行業內的領軍企業，它們不僅成為 Casca 的客戶，更作為投資者參與其中，為 Casca 的持續發展注入資金支持。

在市場定位方面，Casca 清晰地將自身界定為專注于金融領域的 B2B SaaS 供應商。它既非直接從事資金貸款的金融公司，也不是傳統概念里的金融中介，而是充當著銀行背后的 "AI 貸款助手 + 智能流程引擎 " 角色。

Casca 的商業模式簡潔純粹，主要通過向銀行客戶提供技術賦能服務，收取軟件訂閱費用實現盈利。同時，它還配備了 " 白手套式 " 的全流程客戶支持，以此與客戶建立起長期、穩固的合作關系，而并不涉足資金借貸業務本身 。

Casca 的 AI 工作流：節省 90% 的人工

Casca 平臺的核心工作流，由三大模塊緊密協同驅動，共同構建起一個端到端的自動化閉環，這三大模塊分別是：借款人前端體驗（Borrower Front-End）、AI 貸款助理（AI Loan Assistant）、信貸員工作引擎（Lender Work Engine）。

整個流程首先從借款人的申請體驗出發。Casca 提供了一個現代化、可白標定制的線上申請門戶，把過去繁瑣的紙質或 PDF 表格，轉化為只需 5 分鐘即可完成的智能化在線表單。

這一步直擊行業痛點，在傳統流程中，65 – 80% 的申請人往往在最初階段就因流程冗長而放棄。而 Casca 的申請人門戶不僅大幅降低了流失率，還提供了實時狀態追蹤，顯著提升了申請過程的透明度與用戶信任感。

當借款人提交初步信息后，Casca 最具 " 存在感 " 的環節便登場了—— AI 貸款助理。在平臺中，它們被賦予了親切的名字（如 Leo、Sarah、Tom、Anna），本質上是能夠 7x24 小時在線的虛擬 Agent。

以 "Sarah" 為例，它能通過電子郵件和短信在 2 – 3 分鐘內響應客戶，智能引導借款人回答資格問題、補充文件，甚至能解讀財務報表等非結構化數據。

例如，它會進一步追問：" 您的公司成立多少年了？" 或 " 請說明您貸款資金的用途。" ——這些都是貸款審核中至關重要的信息。

這是 Casca 這款產品的關鍵—— Voice AI。

在銀行、金融和保險領域，有大量電話溝通的工作，UpHonest Capital 投研團隊表示，Voice AI 可有效節省人力，工作效果也比較好量化，促成的貸款交易或收債金額明確，可以據此設置不同階梯的訂閱費或手續費。

這種智能交互讓信貸員從繁瑣的重復跟進中解放出來，成效顯著。在 Bankwell 銀行的應用案例中，Casca 將完整貸款申請的提交率從 8% 提升到了 81%。

在銀行內部，Casca 為信貸員提供了一個 " 單一視圖 " 工作引擎。所有貸款信息在此集中管理，超過 100 個原本依賴人工的步驟實現了自動化。

其核心能力體現在強大的數據處理：利用計算機視覺和大語言模型技術，系統能在幾分鐘內解析上萬頁文檔，自動提取關鍵財務數據。同時，它還無縫接入各大征信和公共數據庫，自動執行 " 了解你的業務 "（KYB）與信用核查，免去人工查閱的低效。

在最重要的風險審核環節，Casca 也大膽突破了傳統打分卡模式。系統不僅會計算債務服務覆蓋率（DSCR） 等關鍵指標，還會根據銀行預設的信貸政策給出決策建議，如 " 可批準 "" 需人工審核 " 或 " 拒絕 "。

更重要的是，Casca 遵循 " 負責任的 AI" 原則：所有 AI 決策保留人工復核環節，并附帶可解釋的審計日志。貸審人員可以清晰看到 AI 使用了哪些數據、如何得出結論，從而避免 " 黑箱化 " 風險，滿足合規要求。

最終，信貸員登錄系統時，往往面對的是一份 AI 已經整理好的完整貸款檔案與初步建議。他們只需快速復核關鍵數據并做最后批準，既高效又穩健。

如果我們做個類比的話，" 前臺接待員 + AI 秘書 + 內部大腦 " 這個組合將會非常適合形容 Casca 提供的端到端工作流。

憑借上述功能組合，Casca 將小企業貸款流程真正實現了 從頭到尾的數字化與智能化。目前，它已能支持多種類型的商業貸款：1 萬美元級別的小額經營貸款；50 萬美元左右的設備貸款，可實現全自動即刻放款；500 萬美元的 SBA 貸款，傳統上流程極其復雜；甚至最高可達 5000 萬美元的商業地產貸款，也能在 Casca 平臺上完成智能輔助審批。Casca 的應用范圍幾乎覆蓋了小微企業融資的全部主流場景。

打入銀行大客戶的系統

Casca 在實際落地中已經展現了明顯的效果。

位于康涅狄格州的 Bankwell 是一家專注小企業貸款的社區銀行，管理著 30 億美元規模的資金，也是最早試點 Casca 的機構之一。引入 Casca 后，該行首先解決了一個長期痛點：下班后的申請無人響應。

過去，如果客戶在周五深夜提交申請，往往要等到周一貸款專員上班才會收到回復，這期間客戶極易流失。而現在，即便在周五 23:30，AI 助理 Sarah 也能在幾分鐘內自動響應，指導客戶繼續補充材料。

Bankwell 的團隊直言：" 我們現在能在周五深夜完成貸款資格核實，這在以前根本無法想象。" 更重要的是，AI 助理會在整個流程中持續跟進，推動客戶完整提交申請。最終結果令人震驚：SBA 貸款轉化率從 8% 飆升至 81%，放款周期從 90 天縮短到約 10 天。

對于急需資金周轉的小企業來說，原本要等三個月才能到賬，如今十天就能拿到錢。

Bankwell 創新部門負責人甚至表示：" 如果別的銀行還要 90 天放款，而我們三天就能批下來，那客戶一定會來找我們。"

再看美國連續六年成為 " 按美元總額（loan dollar volume）" SBA 7 ( a ) 貸款中最活躍的銀行之一的 " 貸款冠軍 "： Live Oak Bank。它不僅是 Casca 的投資方，也是核心客戶之一。過去，Live Oak 雖然專注小企業貸款，但人工流程始終限制了擴張速度——貸款經理無法同時跟進海量申請。

Casca 上線后，這一瓶頸被打破：貸款并發處理能力提升了 10 倍。董事長 Chip Mahan 直言："Casca 讓我們的貸款流程更簡化、更快速，還能提供深度洞見，幫助我們與客戶建立長期關系。"

一個直接效果是，銀行員工終于可以把時間花在更有價值的客戶溝通上，而不是被瑣碎的數據分析拖住。AI 負責繁雜的計算和核查，人則負責關系維護和個性化服務。憑借效率優勢，Live Oak 能以更低利率、更快放款吸引小企業客戶，從而在與高利率網絡貸款平臺的競爭中占據優勢。

Casca 的商業模式也為其長期成長奠定了基礎。銀行客戶一旦部署 Casca，就會將其深度嵌入貸款流程的核心環節，遷移成本極高，因此，Casca 的續約率非常可觀。

同時，Casca 還提供 " 白手套式 " 服務：全面支持與個性化定制，確保客戶在使用過程中獲得最大化成效。

更關鍵的是，Casca 能帶來雙重價值：一方面，幫助銀行大幅提升貸款量和業務收入；另一方面，顯著降低人力成本。對于銀行來說，訂閱 Casca 就像是引入了一支 "AI 貸款團隊 "：花軟件的錢，卻能獲得相當于擴充數倍人力的產出。

因此，Casca 的銷售邏輯就是，幫客戶節約成本和增加收入。

這不僅讓客戶感受到即時回報，也讓 Casca 自身形成了隨客戶業務擴張而不斷增長的訂閱收入曲線。

創始團隊：深諳行業痛點的局內人與架構師組合

Casca 的高速崛起，很大程度上得益于兩位聯合創始人 Lukas Haffer （CEO）與 Isaiah Williams （CTO）的互補組合。

這段經歷讓他切身感受到銀行業 IT 的破碎現實：幾十年前的老舊系統、屢屢失敗的自動化嘗試、以及拖垮中小企業的低效流程。他把這種體驗形容為 " 屈辱的緩慢 "，并立志要 " 讓銀行業重現魔力（Make Banking Magical）"。在此之外，他還是斯坦福商學院的 Arjay-Miller 學者（成績前 10%），具備一流的商業戰略與管理能力。

另一位創始團隊成員，CTO 則是一個業務架構師。

與之相對，Isaiah Williams 則是團隊里的技術 " 架構師 "。他曾在對話式 AI 公司 EliseAI 擔任高級機器學習工程師，同時擁有斯坦福的 AI 研究背景，具備將前沿 AI 技術轉化為生產級應用的能力。

當 Haffer 的行業洞察與 Williams 的機器學習專長在斯坦福交匯，他們敏銳地捕捉到了 " 陳舊的銀行業 " 這一巨大機會，Casca 的 AI 原生技術基石也由此奠定。

更難能可貴的是，這支被稱為 " 全斯坦福班底 "、由 " 前競技運動員和游戲玩家 " 組成且崇尚 " 贏 " 的團隊，成功規避了技術型初創公司最常見的陷阱：不懂如何駕馭復雜的企業銷售。

Haffer 的優勢不僅在于懂銀行業，更在于他親歷過如何把復雜軟件系統賣給銀行。他對銀行采購流程、安全審查、合規要求有著一線經驗，這種寶貴的 " 局內人視角 "，讓 Casca 在創立之初就避免了 " 產品造好，客戶自然會上門 " 的幻想。

因此，Casca 的產品在設計之初就充分考慮了與舊系統的集成、本地化部署的支持，以及銀行級安全與合規標準。這種基于實戰的前瞻性，正是 Casca 能夠快速切入市場、縮短銷售周期的關鍵競爭力。

競爭激烈的借貸領域

美國財政部在最新的報告里指出，小企業貸款市場 ( "small business loan market" ) 的價值在美國 超過 1.4 萬億美元，潛力巨大，但龐大市場背后，卻是一套長期停滯不前的基礎設施。

目前，多數銀行依賴于如 nCino、Ellie Mae Encompass 等傳統貸款管理統（LOS）。這些系統大多誕生于十多年前，架構老舊，嚴重依賴硬編碼規則與人工錄入，幾乎沒有真正的 AI 元素。

結果就是，界面難用，所謂的自動化形同虛設。

痛點催生了機遇，近年來已有不少新公司涌入，競爭者大致分為三類：

貸款撮合平臺，典型如 Lendio，為小企業提供貸款匹配服務，并給數字銀行提供白標 SBA 貸款方案，聲稱引入 AI 決策。但其核心是 " 撮合模式 " ——連接借款方與貸款方，與 Casca 專注優化單一銀行內部流程的定位截然不同。不過，從滿足小企業融資需求的角度，它仍然構成替代性競爭。

AI 單點解決方案提供商，包括 Judi.ai、Lama.ai、Parlay 等初創公司，聚焦貸款流程中的某個環節，提供 AI 風控模型、貸前分析或嵌入式貸款接口。

例如，Parlay 專注用 AI 自動驗證資質，提高 SBA 貸款的通過率。它們的優勢在于 " 輕量化 "，銀行可以把它們當 " 補丁 " 嵌入舊系統。

AI 貸款技術平臺，如 Upstart，本以消費貸款起家，現也將成熟的 AI 風控技術擴展到小額商業貸款市場。它與 Casca 一樣強調 AI 評分與自動化，但定位不同：Upstart 偏向金融服務提供者，甚至會自帶資金貸款；而 Casca 則堅持 純 SaaS 工具提供者的模式，因此 Casca 不會和客戶直接競爭，也避免了和資金風險的深度綁定。

還有一家Salient，也是和 Casca 一樣，專門為貸款機構設計的人工智能工作流自動化平臺，這或許是 Casca 最強有力的挑戰者。自 2023 年啟動以來，Salient 已經處理了超過 10 億美元的交易，幫助貸款機構將處理時間縮短了 60%。該公司已經與 Westlake Financial、ACA、Exeter Finance、CPS 以及三家公開上市的銀行等主要貸款機構展開合作。

貸款市場既競爭激烈，又監管嚴格。Casca 要想把先發優勢轉化為持久護城河，必須：持續保持技術領先；鞏固客戶信任與粘性，在合規與穩健經營中找到平衡。