Mielőtt saját céget alapított, Kalyani Ramadurgam az Apple-nél dolgozott, ahol az volt a feladata, hogy biztosítsa, hogy a terrorizmus figyelőlistáin szereplő személyek ne használhassák az Apple Pay-t. Ez komoly, nagy kockázattal járó munka volt. De ami a legjobban meglepte, az az, ahogyan ez megtörtént. Még a világ egyik legfejlettebb technológiai vállalatánál is a megfelelés – a pénzügyi törvények és szabályozások követésének folyamata – még mindig lassú, manuális és fájdalmasan elavult volt. „Ez azt jelenti, hogy nemcsak több száz, hanem több ezer oldalas dokumentumot kell elolvasni” – mondja a Forbes szerint. A csapatok le voltak borulva. „A szervezetek csak a problémára koncentráltak.”Ez az élmény megragadt benne. Helyet szerzett a Forbes 30 Under 30 USA 2026-os pénzügyben. 2023-ban Ramdurgam Ashi Agarwal-lal, az Affirm korábbi szoftvermérnökével közösen megalapította a Cobalt Labs-t, hogy a megfelelést bevezesse a gépi tanulás korszakába. Az ötletük egyszerű volt, de ambiciózus: mesterséges intelligencia segítségével végezzék el azokat a nehéz tehereket, amelyekbe az emberek belemerültek.A Cobalt mesterséges intelligencia modelljei hatalmas mennyiségű dokumentumot szitálnak át, hogy segítsenek a bankoknak és pénzintézeteknek üzleti partnereik ellenőrzésében. A rendszer ellenőrzi, hogy a cégek betartják-e a fontos szabályokat – például a szankcionált országokból érkező pénzátutalások leállítását vagy a biztonsági incidensek azonnali feltárását –, amelyek elvégzése a csapatoknak korábban hetekig vagy hónapokig tartott.Ez a megközelítés már egyre nagyobb teret hódít. A Cobalt Labs 13 millió dollár finanszírozást gyűjtött össze, és jelenleg több mint 20 ügyféllel dolgozik együtt, köztük a Celtic Bankkal és a gyorsan növekvő fintech céggel, a Bilttel.Ramdurgam számára a kobalt többről szól, mint a hatékonyságról. Egy olyan rendszer korszerűsítéséről van szó, amely védi a pénzügyi világot – anélkül, hogy felzaklatná azokat az embereket, akik felelősek a rendszer megfelelőségének megőrzéséért.
