09.03.2021

APEX investiert erneut in Berliner Startup, das gegen Finanzkriminalität kämpft

Der auf Deep Tech spezialisierte VC mit Sitz in Wien beteiligte sich an einer 2,5 Mio. Euro schweren Pre-Series-A-Runde von Elucidate.
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Das Berliner Startup Elucidate unterstützt Banken im Kampf gegen die Finanzkrimininalität. | © Elucidate
Das Berliner Startup Elucidate unterstützt Banken im Kampf gegen die Finanzkrimininalität. | Foto: Pixabay

Das auf Deep Tech spezialisierte Venture-Capital-Unternehmen APEX Ventures mit Sitz in Wien hat erneut in das Berliner Startup Elucidate investiert. Dieses ist auf Risikobewertungsmodelle spezialisiert und kämpft datenbasiert gegen Finanzkriminalität. Das Ziel des Jungunternehmens: In seinem Bereich eine ähnliche Stellung zu erreichen wie die US-Ratingagentur Moody’s bei der Bewertung der Kreditwürdigkeit von Unternehmen, Staaten und Organisationen.

Zweites APEX-Investment in Elucidate seit Juni

Konkret geht es bei der Runde um 2,5 Mio. Euro schwere Pre-Series-A-Finanzierung, die von Frontline Ventures angeführt ist. Daneben haben sich neben APEX auch Seed X Liechtenstein und Big Start Ventures beteiligt. Alle drei hatten auch bereits im vergangenen Juni in Elucidate investiert – damals waren ebenfalls schon 2,5 Mio. Euro in das Unternehmen geflossen. Angeführt wurden war die Runde damals von 11.2 Capital aus San Francisco.

2.700 Finanzinstitutionen bereits an Bord

Elucidate entwickelt den sogenannte EFI – den Elucidate FinCrime Index. Dieser nutzt Machine Learning, um mittels Datenanalyse das Risiko für mögliche Fälle von Finanzkriminalität zu erkennen. Das Unternehmen nützt dabei sowohl Daten von Banken als auch eigene und öffentlichte Daten. Nach Angaben des Unternehmens verwendet derzeit über 2.700 Finanzinstitutionen den EFI. In Österreich arbeitet Elucidate etwa mit der Raiffeisen Bank International (RBI), die Zusammenarbeit wurde im vergangenen September kommuniziert.

John Moody trifft auf Deep Learning

“Wir verwenden Methoden, von denen der Finanzanalyst John Moody nur träumen hätte können, als er vor einem Jahrhundert begonnen hatte, Risiken zu modellieren”, sagte Filipe Garcia, Chief Technology Officer (CTO) von Elucidate mit Verweis auf den Gründer der US-Ratingagentur Moody’s, die seit 1909 exisitiert. “Indem wir Deep Learning auf einem Datensatz anwenden, der ist der Branche einmalig ist, können wir Muster von Finanzkriminalität erkennen, die für das menschliche Auge nicht sichtbar sind”, führte Garcia weiter aus.

APEX wurde 2017 von den ehemaligen Business Angels Christoph Kanneberger, Stefan Haubner und Andreas Riegler gestartet. 2018 hat sich der Deep-Tech-Investor Hermann Hauser am Fonds beteiligt. Zu den Portfolio-Startups zählen unter anderem das Wiener AI-Unternehmen contextflow oder die Blockchain-Firma Morpher, ebenfalls aus Wien.

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(c) Liquid AI - (v.l.) Mathias Ledhner, Eva Rus, Alexander Amini und Ramin Hasani von Liquid AI.

Liquid AI CEO Ramin Hasani war von 2016 bis 2020 “Machine Learning Researcher” an der TU Wien; sein CTO Mathias Lechner machte von 2018 bis 2022 am “Institute of Science and Technology Austria (ISTA) seinen PhD – davor in der österreichischen Hauptstadt seinen Master, ebenfalls an der Technischen Universität.

Liquid AI: Weniger Daten und Rechenleistung nötig

Nun vermelden beide ein 250 Millionen US-Dollar Investment für ihr Bostoner MIT-Spin-off (Liquid AI hat im Vorjahr bereits rund 46,6 Millionen US-Dollar an Startkapital erhalten): “Diese Finanzierung wird uns dabei helfen, die Entwicklung, Skalierung und Bereitstellung von ‘Liquid Foundation Models’ (LFMs: Allzweck-KI-Modelle, die weniger Daten und Rechenleistung benötigen) zu beschleunigen, unseren leichtgewichtigen, universell einsetzbaren KI-Modellen, die private, effiziente und zuverlässige KI auf Unternehmensniveau für alle ermöglichen”, teilen sie per Blogeintrag mit.

Das Ziel von Liquid AI, dessen Bewertung nun laut Bloomberg bei über zwei Milliarden US-Dollar liegt, ist es, das leistungsfähigste und effizienteste “KI-System in jeder Größenordnung” zu entwickeln.

“Wir sind stolz darauf, dass unsere neuen, branchenführenden Partner unserer Mission vertrauen; gemeinsam wollen wir souveräne KI-Erfahrungen für Unternehmen und Nutzer freisetzen”, sagt Hasani.

Skalierbarkeit

Seit der Gründung des KI-Startups hat das Duo daran gearbeitet, zu beweisen, dass ihre Wissenschaft und Technologie skalierbar sei: “Wir haben unsere textbasierten Modelle veröffentlicht, multimodale LFMs angekündigt und begonnen, unsere KI-Produkte mit wichtigen Partnern auf dem Markt zu testen, um ihre Wirkung in der Praxis zu demonstrieren”, heißt es weiter.

In der nächsten Phase möchte Liquid AI die Series-A nutzen, um ihre Recheninfrastruktur zu skalieren, die Produktbereitstellung im Edge- und On-Premise-Bereich zu beschleunigen, z. B. LFM-Inferenz- und Feinabstimmungs-Stacks, und um ihre KI-Angebote über Partnerschaften einem breiteren Publikum zugänglich zu machen.

Liquid AI: Vorteile ausdehnen

“Wir werden unsere KI-Produkte in geschäftskritische Workflows in vielen Bereichen wie Unterhaltungselektronik, Telekommunikation, Finanzdienstleistungen, E-Commerce und Biotechnologie integrieren”, so das Team weiter. “Die Finanzierung wird auch die wissenschaftliche und technologische Entwicklung von Liquid AI beschleunigen und die Vorteile von LFMs auf mehr Modellgrößen und Datenmodalitäten ausdehnen.”

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