RiskFront AI מגייסת גיוס השקעה מקדים של 3.3 מיליון דולר כדי לחשוב מחדש על פעילות פשיעה פיננסית

פשיעה פיננסית הפכה בשקט לאחד האתגרים התפעוליים היקרים ביותר העומדים בפני בנקים, פינצ'ים, וארגונים מפוקחים. ככל שטקטיקות ההונאה מתוחכמות יותר והבדיקה הרגולטורית מתעצמת, צוותי ציות נמצאים תחת לחץ לעשות יותר עם אותם משאבים. על רקע זה, בינה מלאכותית של RiskFront גייסה סבב גיוס טרום-סיד של 3.3 מיליון דולר כדי לגשת לבעיה מזווית שונה מהותית.

את הסבב הובל ליטיקה ונצ'רס, בהשתתפות מאת פלינט קפיטל ו אוקיינוסיםהמימון ישמש לקידום מערכות הבינה המלאכותית הסוכנית של RiskFront, אשר נועדו להשתלט על חלקים גדולים מהעבודה התפעולית השולטת כיום בזמנם של צוותי סיכונים ותאימות.

מרכז עלויות צומח עם מינוף מוגבל

פשיעה פיננסית היא מוערך שעולה לעסקים אמריקאים יותר מ-100 מיליארד דולר בשנה, והנטל ממשיך לעלות. בשנת 2025 לבדה, רוב הארגונים דיווחו על עלייה באירועי הונאה, בעוד שדרישות הציות הפכו מורכבות יותר בתחומי שיפוט שונים. עם זאת, רוב צוותי הסיכון עדיין מסתמכים על זרימות עבודה הבנויות סביב מחקר ידני, סקירת מסמכים וניתוח עסקאות.

לפי RiskFront AI, אנשי מקצוע בתחום הציות בדרך כלל מקדישים את רוב זמנם לאיסוף מידע והכנת תיעוד, ומשאירים רק חלק קטן להערכת סיכונים וקבלת החלטות בפועל. חוסר איזון זה יוצר צווארי בקבוק, מאט את זמני התגובה ומקשה על ארגונים להתרחב מבלי להוסיף כוח אדם באופן מתמיד.

בינה מלאכותית סוכנתית כמשמרת תפעולית

במקום להוסיף שכבה נוספת של כלים לתהליכים קיימים, RiskFront AI בונה מערכות שלוקחות אחריות על העבודה התפעולית עצמה. גישתה מתמקדת בבינה מלאכותית סוכנית - סוכני תוכנה שיכולים לבצע באופן עצמאי משימות בתחומי מחקר, ארגון נתונים, חילוץ וניתוח.

החברה טוענת שמודל זה יכול להפחית את הזמן המושקע במחקר לאחוז קטן מתהליך העבודה הכולל, ולשחרר אנשי מקצוע מנוסים להתמקד בשיפוט, הסלמה ודיווח. המטרה אינה להוציא בני אדם מתאימות, אלא למקם אותם מחדש במקום שבו למומחיות שלהם יש את ההשפעה הגדולה ביותר.

בתוך מערכת ההפעלה Airos Risk

בליבת הפלטפורמה של RiskFront נמצאת Airos, מערכת הפעלה מבוססת בינה מלאכותית שנבנתה במיוחד עבור פעולות פשיעה פיננסית ותאימות. היא מורכבת משלושה מודולים עיקריים:

• מערכת מחקר בדיקת נאותות, אשר מבצע מחקר בקוד פתוח, מזהה אותות רלוונטיים לסיכון ומפיק סיכומים מובנים.

• מערכת ניתוח עסקאות, שנועד לאחזר, לארגן ולנתח עסקאות פיננסיות בקנה מידה גדול.

• מערכת ניתוח מסמכים, אשר מחלץ ומבנה תובנות מקבצים מורכבים ולעתים קרובות לא מובנים.

יחד, מודולים אלה נועדו לייצר תוצאות עקביות וניתנות לביקורת יותר, תוך הפחתת המאמץ הידני הנדרש באופן מסורתי להשגת תיעוד ברמה רגולטורית.

תשתית ומוכנות ארגונית

RiskFront AI מיקמה את הטכנולוגיה שלה עבור סביבות מוסדרות מראשיתה. הפלטפורמה פועלת בסביבות ענן פרטיות ב-AWS, משלבת בקרות בעלות קפדניות על נתונים, ועברה ביקורות SOC 2 Type II. היא עברה גם סקירות סיכונים של צד שלישי שבוצעו על ידי מוסדות פיננסיים מוסדרים וחברות ציבוריות - דרישה חשובה יותר ויותר עבור ספקים הפועלים בתחומים רגישים לתאימות.

החברה נוסדה בשנת 2024 על ידי מנכ"ל אנדי בת'ורום ו- CTO מייקל אברמצ'יל-k. Abramchyk ניסיון של יותר מ-15 שנה בבניית מערכות בינה מלאכותית ואוטומציה בקנה מידה גדול, והוא מוביל צוות הנדסה הפרוס ברחבי ארצות הברית ואירופה.

מה זה מאותת לגבי עתיד טכנולוגיית התאימות

בינה מלאכותית של RiskFront גיוס כספים מדגיש שינוי רחב יותר שמתחולל בתוכנה ארגונית. מענה לארועים, כמו תחומים תפעוליים רבים, מוגבל זה מכבר על ידי קנה מידה ליניארי: נפח גדול יותר דורש יותר אנשים. בינה מלאכותית סוכנתית מאתגרת הנחה זו על ידי הצגת מערכות שיכולות לבצע באופן עצמאי סוגי עבודה שלמים.

אם מודל זה יוכיח את עצמו כיעיל, הוא עשוי לעצב מחדש את האופן שבו ארגונים חושבים על יכולת ציות. במקום לראות פעולות סיכון כמרכז עלות הולך וגדל, חברות עשויות להתחיל להתייחס אליהן כאל מערכות ניתנות להרחבה שבהן מומחיות אנושית מיושמת באופן סלקטיבי ואסטרטגי.

באופן רחב יותר, גישה זו משקפת התבגרות של בינה מלאכותית בתעשיות מפוקחות. המיקוד הוא מעבר לניסויים והרחבה לעבר מערכות ברמת ייצור הניתנות לביקורת, מאובטחות ומתוכננות לפעול במסגרת אילוצי העולם האמיתי. ככל שהפשיעה הפיננסית ממשיכה להתפתח, טכנולוגיות שיכולות להסתגל במהירות המכונה - תוך שמירה על בני אדם מעודכנים היטב - צפויות להפוך לחלק יסודי בתשתית הציות המודרנית.