No início de sua carreira, Will Lawrence trabalhou na equipe de produtos do Facebook com foco no combate à lavagem de dinheiro. O ex-presidente do PayPal, David Marcus, foi contratado para ajudar a impulsionar as iniciativas de pagamentos em toda a empresa, inclusive por meio do lançamento do WhatsApp na Índia e no Brasil. Mas Lawrence aprendeu rapidamente que o principal obstáculo era o trabalho de conformidade decididamente pouco atraente de garantir que o produto aderisse às disposições locais de “conheça seu cliente” e à prevenção de fraudes.
Depois de trabalhar na equipe de conformidade da empresa de infraestrutura de stablecoin Paxos, Lawrence decidiu aproveitar a onda da IA generativa e entrar em um dos primeiros lotes do Y Combinator após o lançamento do ChatGPT. Sua tese era que as operações de combate à lavagem de dinheiro e de conformidade com o conhecimento do cliente seriam um dos casos de uso inovadores para a aplicação de IA a serviços financeiros. A aposta de Lawrence revelou-se presciente. Menos de três anos depois, sua startup Bretton AI (anteriormente chamada de Greenlite) está anunciando sua rodada de financiamento Série B de US$ 75 milhões liderada pela Sapphire Ventures, com a participação de seu patrocinador inicial e Série A Greylock, juntamente com Thomson Reuters Ventures e Citi Ventures.
Lawrence diz que o mundo do monitoramento financeiro tem duas camadas. A primeira é a redução de riscos, que pode ser resolvida com um aprendizado de máquina mais rudimentar. Em outras palavras, se um usuário começar a enviar US$ 50 milhões por dia, um sistema deverá facilmente perceber que isso requer uma investigação mais aprofundada. A segunda camada, a remediação de riscos, é mais complicada. É aí que ocorre a complexa investigação para descobrir o histórico das partes envolvidas em transações suspeitas e se elas violam as políticas internas de risco de uma empresa – e onde Bretton está focado.
À medida que a IA torna cada vez mais o software comoditizador (e potencialmente torna obsoletos um número incontável de startups de SaaS e empresas públicas), o diretor-gerente da Sapphire, Rajeev Dham, disse que a sensibilidade de um produto como o Bretton, que precisa ser vendido na infraestrutura de confiança de grandes instituições financeiras, “parece mais protegido”. Seth Rosenberg, sócio geral da Greylock, acrescentou que, em vez de usar o Anthropic para desenvolver seus próprios aplicativos, um banco como o JPMorgan poderia se beneficiar com a contratação de terceiros. “Quando as empresas de compliance alcançam escala, às vezes elas podem ficar mais inteligentes porque estão vendo dados de todo o setor”, disse ele. Por enquanto, Bretton concentrou-se em empresas de serviços financeiros como seus clientes, desde startups de fintech como Mercury, Ramp, Robinhood e Coinbase, bem como vários bancos regionais comunitários.
Os serviços financeiros têm sido uma arena espinhosa para empresas verticais de IA. Um sistema de IA instável no desenvolvimento ou design de software pode levar a um bug. Os riscos são maiores nas finanças, mas a dificuldade faz parte da missão.
“O mais fácil é vender IA de marketing”, brincou Lawrence. “O difícil é resolver coisas que realmente importam.”
Leo Schwartz
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E-mail:leo.schwartz@fortune.com
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Esta história foi originalmente apresentada em Fortune.com
