在2023年,Kalyani Ramadurgam与前Affirm软件工程师Ashi Agrawal合作推出了Kobalt Labs。他们的使命?将合规基础设施带入机器学习时代。



这一举措反映了金融科技和Web3项目在应对监管挑战方面的更广泛转变。随着自动化和人工智能重塑金融系统,满足合规需求的工具已变得至关重要。Kobalt Labs并不依赖传统的手动流程,而是将自己定位于合规与先进技术的交汇点——帮助平台在不牺牲监管标准的情况下实现规模化。

这是对许多区块链和加密平台所面临问题的有趣探讨:在快速发展的生态系统中,如何保持机构级合规性。
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资深空投收割机vip
· 2025-12-24 13:36
合规自动化这事儿早该有人搞了,监管和创新不是非此即彼啊
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FlashLoanLarryvip
· 2025-12-22 00:30
说实话,合规作为基础设施的角度其实是这里真正的价值提取点。大多数建设者仍然将其视为一种税收,没有意识到在监管摩擦上节省的基点在资本周期中是如何复利的。好奇他们的机器学习模型是否真的能在审计师之前捕捉到协议漏洞,还是仅仅... 表演性的可扩展性剧场 🤔
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GigaBrainAnonvip
· 2025-12-22 00:27
ngl这才是解决问题的思路,compliance自动化早该来了
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just_here_for_vibesvip
· 2025-12-22 00:21
合规自动化这个方向早该有人做了,传统审计流程真的烦死了
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LiquidityWitchvip
· 2025-12-22 00:20
不过,这实际上是我们一直在等待的合规法术……使用机器学习驱动的监管?这简直是将官僚混乱转化为真正的阿尔法保护,真的。
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DeFi医生vip
· 2025-12-22 00:08
看诊记录显示,这类合规基建项目往往是"预防性治疗",但真正能落地的少之又少。Affirm出身的工程师参与确实加分,不过我更关心的是——他们的模型在实际风险识别上的precision和recall是多少?光有AI框架远远不够。
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