El campo más amplio de la seguridad cibernética, no solo la defensa de las redes, sino la identificación de actividades fraudulentas, ha visto un gran impulso en la actividad en los últimos meses, y eso no es una sorpresa. La pandemia de salud global ha llevado a más interacciones y transacciones en línea, y las contracciones que sentimos en toda la economía y la sociedad han llevado a algunos a tomar medidas más desesperadas e ilegales, utilizando desafíos digitales para hacerlo.
Hoy, una compañía del Reino Unido llamada Quantexa, que ha construido una plataforma de aprendizaje automático con la marca “Contextual Decision Intelligence” (CDI) que analiza puntos de datos dispares para obtener una mejor visión de la actividad nefasta, así como para (de manera más productiva) construir mejores perfiles de un toda la base de clientes de la compañía: está recaudando una ronda de financiación de crecimiento para abordar esa oportunidad.
La startup con sede en Londres ha recogido $ 64.7 millones, una Serie C que usará para continuar desarrollando tanto sus herramientas como los casos de uso para aplicarlas, así como expandirse geográficamente, específicamente en América del Norte, Asia-Pacífico y más Territorios europeos.
La misión, dijo Vishal Marria, fundador y CEO de Quantexa, es “conectar los puntos para tomar mejores decisiones comerciales”.
La startup construyó su negocio sobre la base de trabajar para los principales bancos y otros en el sector de servicios financieros, y Marria agregó que el plan será continuar mejorando las herramientas para esa vertical y al mismo tiempo expandirse en dos oportunidades crecientes: trabajar con seguros y gobierno / organizaciones del sector público.
Los patrocinadores en esta ronda hablan sobre cómo Quantexa se posiciona en el mercado y la tracción que se ha visto hasta la fecha para su negocio. Está dirigido por Evolution Equity Partners, un VC que se especializa en nuevas empresas innovadoras de ciberseguridad, con participación también de los patrocinadores anteriores Dawn Capital, AlbionVC, HSBC y Accenture, así como los nuevos patrocinadores ABN AMRO Ventures. HSBC, Accenture y ABN AMRO son inversores estratégicos que trabajan directamente con la startup en sus negocios.
En total, Quantexa tiene “miles de usuarios” en más de 70 países, dijo, con grandes empresas adicionales que incluyen Standard Chartered, OFX y Dunn & Bradstreet.
La compañía ahora ha recaudado unos $ 90 millones hasta la fecha, y fuentes confiables cercanas a la compañía nos dicen que la valoración está “bien al norte” de $ 250 millones, lo que para mí parece ser entre $ 250 millones y $ 300 millones.
Marria dijo en una entrevista que inicialmente tuvo la idea de Quantexa, que creo que puede ser un acrónimo creativo de “quantum” y “context”, cuando trabajaba como director ejecutivo en Ernst & Young y vio “muchos desafíos con las investigaciones”. “En la industria de servicios financieros.
“¿Es esto un lavador de dinero?” es la pregunta básica que los investigadores pretenden responder, pero la estaban abordando, “usando solo una pequeña cantidad de información”, dijo. “Pensé para mí mismo, esto es una locura. Debe haber una mejor manera.”
Esa mejor manera, tal como la construyó Quantexa, es resolverlo en el enfoque clásico de aprovechar los grandes datos y construir algoritmos de inteligencia artificial que ayudan, en palabras de Marria, a conectar los puntos.
Como ejemplo, normalmente, una investigación debe hacer mucho más que simplemente rastrear la actividad de una persona o una compañía fantasma, y debe buscar las conexiones más improbables entre una serie de acciones para construir una imagen precisa. Cuando lo piensa, tratar de identificar, rastrear, apagar y atrapar a un gran lavador de dinero (un caso de uso típico para el software de Quantexa) es un problema clásico de big data.
Si bien en estos días se presta mucha atención a la protección de datos y las brechas de seguridad que filtran información confidencial del cliente, el enfoque de Quantexa, dijo Marria, es vender software, no ingerir datos propietarios en su motor para proporcionar información. Dijo que, en la actualidad, las implementaciones generalmente se realizan en las instalaciones o dentro de nubes privadas, en lugar de utilizar la infraestructura de la nube pública, y que cuando Quantexa proporciona datos para complementar los datos de sus clientes, provienen de fuentes disponibles públicamente (por ejemplo, presentaciones de Companies House en el Reino Unido).
Hay varias compañías que ofrecen servicios en la misma área general que Quantexa. Incluyen aquellos que se presentan más como plataformas de inteligencia empresarial que ayudan a detectar el fraude (como Looker) a aquellos que son secretos y se presentan como empresas de inteligencia artificial que trabajan detrás de escena para que las empresas y los gobiernos resuelvan desafíos difíciles, como Palantir, a través de a otros que se centran específicamente en algunos de los casos de uso de la tecnología, como ComplyAdvantage y su enfoque en la detección de fraudes financieros.
Marria dice que tiene algunos diferenciadores clave de estos. Primero es cómo funciona su software a escala: “Vuelve a la resolución de la entidad que [calculations] se puede hacer en tiempo real y por lotes “, dijo. “Y esta es una plataforma, software que se implementa y configura fácilmente a un costo total de propiedad mucho más bajo. Es tecnología y eso es bastante importante en el clima actual ”.
Y eso es lo que ha resonado en los inversores.
“La plataforma patentada de Quantexa anuncia una nueva generación de tecnología de inteligencia de decisiones que utiliza una visión contextual única de los clientes para mejorar profundamente la toma de decisiones operativas y superar los desafíos de big data”, dijo Richard Seewald, socio fundador y gerente de Evolution, en un comunicado. “Su impresionante crecimiento rápido, su reconocida base de clientes y su potencial para generar más valor en tantos sectores hacen de Quantexa un socio fantástico con cuyo equipo espero trabajar”. Seewald se unirá al tablero con esta ronda.
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