CipherOwl, uma startup de conformidade de criptografia fundada pelos ex-engenheiros da Coinbase e Cruise Leo Liang e Ming Jiang, levantou US$ 15 milhões em financiamento inicial liderado pela General Catalyst e Flourish Ventures, com a participação da Coinbase Ventures e Enlight Capital.
Originalmente relatado pela Fortune, a empresa sediada em São Francisco desenvolve ferramentas baseadas em inteligência artificial para ajudar as instituições financeiras a monitorar transações de blockchain em busca de atividades suspeitas, à medida que bancos tradicionais e fintechs se expandem para ativos digitais.
Liang e Jiang, que anteriormente trabalharam nos sistemas de conformidade interna da Coinbase, lançaram o CipherOwl em 2024 para abordar o que descrevem como a “floresta escura” da criptografia – a rede de pseudônimos e transações entre cadeias que desafiam as ferramentas convencionais de combate à lavagem de dinheiro.
O software da empresa utiliza IA generativa para sinalizar automaticamente transações arriscadas e gerar relatórios em linguagem simples explicando por que um alerta foi acionado, simplificando as revisões manuais e reduzindo os custos de conformidade.
Apesar da concorrência de empresas estabelecidas como Chainalysis, Elliptic e TRM Labs, a CipherOwl já integrou clientes, incluindo Coinbase, OKX e várias agências de aplicação da lei não divulgadas.
Com apenas oito funcionários, a startup pretende se diferenciar como “nativa de IA”, incorporando aprendizado de máquina em todas as camadas do seu processo de detecção. De acordo com o diretor-gerente da General Catalyst, Marc Bhargava, essa abordagem poderia dar à CipherOwl uma vantagem à medida que o cenário de conformidade amadurece e os reguladores globais reforçam a supervisão dos mercados de criptografia.
A empresa não divulgou sua avaliação. O novo capital financiará contratações e expansão de produtos em meio à crescente demanda institucional por risco criptográfico e infraestrutura de conformidade.
Esta é uma história em desenvolvimento.
Este artigo foi gerado com a ajuda da IA e revisado pelo editor Jeffrey Albus antes da publicação.
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