Partior, une startup de règlement transfrontalier basée sur la blockchain, a obtenu un financement de plusieurs millions auprès d'un pool d'investisseurs pour élargir ses offres de paiement.
Partior, une startup de règlement transfrontalier de blockchain basée à Singapour, a levé 60 millions de dollars dans le cadre d'un cycle de financement de série B dirigé par Peak XV Partners (anciennement Sequoia India & Southeast Asia) pour redoubler d'efforts pour lutter contre la fragmentation des liquidités.
Outre Peak XV, le cycle a également été soutenu par Jump Trading, Valor Capital et des actionnaires existants tels que Temasek Holdings, JPMorgan et Standard Chartered, selon un rapport de Bloomberg.
Les recettes devraient aider la startup incubée par le gouvernement de Singapour à élargir ses offres de règlement en proposant de nouvelles solutions telles que les swaps de change intrajournaliers, les pensions de devises et la livraison contre paiements en titres. La valorisation de la startup suite au dernier financement reste confidentielle.
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Fondé en 2021 dans le cadre du projet Ubin dirigé par l'Autorité monétaire de Singapour avec la participation de Temasek, DBS et JPMorgan, Partior vise à rationaliser les paiements et règlements internationaux à l'aide de la technologie blockchain. À la mi-mai, Standard Chartered a annoncé la réussite de ses transactions transfrontalières libellées en euros entre Hong Kong et Singapour via Partior.
À la mi-février, JPMorgan a publié les résultats d'une enquête menée auprès de plus de 4 000 traders institutionnels.
L'enquête a révélé une baisse significative de la confiance dans les cas d'utilisation de la blockchain parmi les grands investisseurs, puisque seulement 7 % des personnes interrogées considèrent la blockchain comme une technologie prometteuse au cours des trois prochaines années, soit une forte baisse par rapport aux 25 % signalés en 2022. Malgré cette baisse, la blockchain reste se classe troisième en termes de prospects, après l'intégration d'API (13 %) et l'intelligence artificielle/machine learning (61 %).
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