У 2023 році Кальяні Рамадургам об'єднала зусилля з Аші Агравалом, колишнім програмістом з Affirm, щоб запустити Kobalt Labs. Їхня місія? Впровадження інфраструктури відповідності в еру машинного навчання.



Цей крок відображає ширшу зміну в тому, як фінансові технології та проекти Web3 справляються з регуляторними викликами. Оскільки автоматизація та штучний інтелект перетворюють фінансові системи, потреба в інструментах для дотримання норм, які відповідають сучасним вимогам, стала критично важливою. Замість того, щоб покладатися на традиційні, ручні процеси, Kobalt Labs займає позицію на перетині дотримання норм та передових технологій — допомагаючи платформам масштабуватися без шкоди для регуляторних стандартів.

Це цікава гра на проблему, з якою зіткнулися багато платформ блокчейн та криптовалют: як підтримувати відповідність інституційним стандартам, працюючи в швидко змінюваній екосистемі.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
  • Нагородити
  • 6
  • Репост
  • Поділіться
Прокоментувати
0/400
AirdropHarvestervip
· 2025-12-24 13:36
Автоматизація відповідності вже давно мала бути запроваджена, регулювання та інновації не є взаємовиключними речами
Переглянути оригіналвідповісти на0
FlashLoanLarryvip
· 2025-12-22 00:30
чесно кажучи, підхід «комплаєнс як інфраструктура» насправді є справжнім способом вилучення вартості тут. більшість розробників все ще сприймають це як податок, не усвідомлюючи, що базові точки, зекономлені на регуляторних тертях, складаються за часом циклів капіталу. цікаво, чи їхні моделі машинного навчання насправді вловлюють вразливості протоколу раніше, ніж аудитори, чи це просто... театралізоване масштабування 🤔
Переглянути оригіналвідповісти на0
GigaBrainAnonvip
· 2025-12-22 00:27
чесно кажучи, це дійсно підхід до вирішення проблем, автоматизація комплаєнсу давно мала відбутися.
Переглянути оригіналвідповісти на0
just_here_for_vibesvip
· 2025-12-22 00:21
Відповідність автоматизація в цьому напрямку давно мала бути реалізована, традиційні аудиторські процеси дійсно набридли.
Переглянути оригіналвідповісти на0
LiquidityWitchvip
· 2025-12-22 00:20
ні, але це насправді той спелл дотримання, якого ми всі чекали... регуляції на основі ML? це просто перетворення бюрократичного хаосу на справжній захист альфа фр фр
Переглянути оригіналвідповісти на0
DeFiDoctorvip
· 2025-12-22 00:08
Записи відвідувань показують, що такі проекти з від відповідності зазвичай є "профілактичним лікуванням", але насправді реалізувати їх дуже мало. Участь інженерів з Affirm дійсно є плюсом, але мене більше хвилює — яка їхня точність та відгук у фактичному розпізнаванні ризиків? Лише мати AI-структуру недостатньо.
Переглянути оригіналвідповісти на0
  • Закріпити