Clausematch

Компания

Содержание

Конечные собственники

История

2022: Привлечение $10,8 млн

В августе 2022 года стало известно об инвестировании $10,8 млн в Clausematch. Раунд финансирования стартапа, развивающего технологии для финансового рынка, прошел под руководством фондов Lytical Ventures и Flashpoint.

Clausematch заявила, что полученное финансирование будет использовано для активизации деятельности в США и инвестиций в свои продукты. В общей сложности Clausematch уже привлекла около $20 млн.

Clausematch в 2012 году основали Евгений Лиходед и Андрей Докучаев. Компания разрабатывает платформу для организации рабочего процесса и совместной работы, предназначенную для оптимизации управления политиками и нормативными изменениями в организации. Платформа компании использует машинное обучение, чтобы помочь отделам нормативно-правового регулирования, юридическим, финансовым, операционным и отделам рисков в автоматизации оценки воздействия, оптимизации внедрения нормативных изменений и совместной работы над документами, позволяя клиентам стандартизировать и автоматизировать внутренние процессы и рабочие процессы между командами, снизить затраты, ускорить внедрение и обеспечить соответствие требованиям.

Команда Clausematch

Решение Clausematch по управлению политиками и соответствию нормативным требованиям, как утверждается, получило быстрое распространение, поскольку клиенты стремятся управлять изменениями в нормативно-правовой базе. Компания сообщает о более чем 180 тыс. пользователей, что более чем в 2 раза превышает ее клиентскую базу в 2021 году. Платформу используют многие крупные банки.

Евгений Лиходед, основатель и генеральный директор Clausematch, прокомментировал:

«
Мы вышли на рынок США и увидели значительный спрос на наше решение в секторе финансовых услуг. Благодаря этому раунду финансирования мы увеличиваем наши продажи и маркетинговые усилия на американском и европейском рынках. Кроме того, мы продолжаем инвестировать в наши технические возможности для автоматизации рабочих процессов по нормативно-правовому соответствию и применения наших моделей data science к материалам по нормативно-правовому соответствию, поскольку одна из самых больших проблем, с которыми сталкиваются компании с жестким регулированием, - это поспевание за объемом нормативных изменений.[1]
»

Примечания


СМ. ТАКЖЕ (1)