2023年に、カリャニ・ラマドゥルガムは、アファームの元ソフトウェアエンジニアであるアシ・アグラワルと提携し、コバルト・ラボを立ち上げました。彼らの使命は? 機械学習の時代にコンプライアンスインフラをもたらすことです。



この動きは、フィンテックやWeb3プロジェクトが規制上の課題に対処する方法のより広範な変化を反映しています。自動化とAIが金融システムを再構築する中で、迅速に対応できるコンプライアンスツールの必要性が重要になっています。従来の手動プロセスに依存するのではなく、Kobalt Labsはコンプライアンスと先進技術の交差点に自らを位置付け、プラットフォームが規制基準を犠牲にすることなくスケールアップできるよう支援しています。

多くのブロックチェーンおよび暗号プラットフォームが苦しんでいる問題に対する興味深いアプローチです。それは、急速に進化するエコシステムの中で、機関レベルのコンプライアンスを維持する方法です。
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FlashLoanLarryvip
· 19時間前
正直に言うと、コンプライアンス・アズ・インフラストラクチャーの視点は、ここでの本当の価値抽出のプレイです。ほとんどのビルダーはまだそれを税金のように扱っていて、規制の摩擦で節約されるベーシスポイントが資本サイクルを通じて複利的に増加することに気づいていません。彼らの機械学習モデルが実際に監査人の前にプロトコルの脆弱性をキャッチするのか、それとも単なる…パフォーマティブなスケーラビリティシアターなのか、興味があります🤔
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GigaBrainAnonvip
· 19時間前
正直なところ、これが問題解決のアプローチです。コンプライアンスの自動化は早く来るべきでした。
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just_here_for_vibesvip
· 19時間前
コンプライアンス自動化という方向は早く誰かがやるべきだった。従来の監査プロセスは本当にうんざりだ。
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LiquidityWitchvip
· 19時間前
いや、でもこれは私たちが待っていたコンプライアンスの呪文だよ…MLによる規制?それは実際のアルファ保護に向けて官僚的な混乱を変換しているだけだ、本当に本当に。
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DeFiDoctorvip
· 19時間前
診察記録によれば、この種のコンプライアンス基盤プロジェクトは往々にして「予防的治療」であるが、実際に実現可能なものはごくわずかである。Affirm出身のエンジニアが参加しているのは確かにプラス要素だが、私がより関心を持っているのは——彼らのモデルが実際のリスク識別においてどれほどのprecisionとrecallを持っているのかということである。AIフレームワークだけでは全く不十分である。
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