Die Social-Analytics- und Handelsplattform LunarCrush gab heute bekannt, dass sie 5 Millionen Dollar in einer Serie-A-Finanzierung erhalten hat, was die Bewertung des Unternehmens auf 30 Millionen Dollar erhöht.
„Es geht darum, ein hochwertiges, langfristiges und solides Geschäft aufzubauen und sich nicht zu übernehmen“, sagte Joe Vezzani, Mitbegründer und CEO von LunarCrush, in einem Interview mit TCN. „Wir haben also einen Wendepunkt erreicht, an dem wir das Team vergrößern wollten.“
Die Serie A von LunarCrush wurde von Draper Round Table und Ince Capital geleitet. Weitere Investoren, die sich an der Runde beteiligten, waren Draper Associates, WWVentures, TRGC, Bitcoin Frontier Fund, Draper Goren Holm, Blockchain Founders Fund, Side Door Ventures, MoonPay, EMURGO, LBANK Labs, FUNFAIR Ventures und Techstars.
Das 2019 gestartete Unternehmen LunarCrush nutzt API und maschinelles Lernen, um Daten aus dem Internet und von Social-Media-Seiten, einschließlich Twitter, in ein einziges Dashboard zu ziehen und die Online-Stimmung zu messen. Vor kurzem hat LunarCrush über Kryptowährungen hinaus erweitert, um NFT und Aktienanalysen einzubeziehen.
Image: LunarCrush
Vezzani sagt, dass künstliche Intelligenz und ihre potenziellen Auswirkungen auf Web3 für das Team von LunarCrush von besonderem Interesse sind, da sie nach neuen Wegen suchen, die Technologie zu nutzen.
„Wir haben von Anfang an maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz eingesetzt“, so Vezzani. „Wir verwenden Dinge wie Google TensorFlow und ChatGPT von OpenAI und haben [die KI] auf verschiedene Social-Media-Posts trainiert, die für die Stimmung eingegangen sind, von bullish bis bearish, mit Schwerpunkt auf Finanzwerten. „
Im Krypto- und Aktienhandel wird die Stimmung von Anlegern gemessen, die bullish oder bearish gegenüber einem Vermögenswert oder dem Markt sind. „Bullish“ bezieht sich auf den Optimismus, dass eine Investition im Wert steigen wird, was zu einem positiven Ausblick führt. Umgekehrt impliziert „bearish“ eine pessimistische Sichtweise, die Erwartung eines Kursrückgangs und einen negativen Ausblick.
Eine Hürde, die LunarCrush laut Vezzani beim Training von KI-Modellen für Kryptowährungen und NFTs überwinden musste, war, dass die KI den Web3-Jargon nicht versteht.
Wenn man postet: „Ich wurde heute mit Dogecoin ruiniert“, und man buchstabiert es REKT; die natürliche Sprachverarbeitungsbibliothek buchstabiert ruiniert nicht auf diese Weise“, sagte er. „Also mussten wir unser System trainieren, um zu verstehen, dass es sich um ein negatives Sentiment handelt.“
Vezzani sagt, dass die neuen Mittel in den Aufbau des LunarCrush-Teams und in die Erweiterung des Umfangs der analytischen Operationen und der Benutzererfahrung fließen werden.
„Wir versuchen immer, die beste uns zur Verfügung stehende Technologie zu nutzen und dem Endnutzer ein besseres Erlebnis zu bieten als das, was derzeit auf dem Markt ist“, so Vezzani.
