Marble ulaže 6,5 milijuna eura u AI koji mora objasniti svaku odluku

Francuski Marble 29. rujna 2026. prikupio je 6,5 milijuna eura u rundi serije A koju vodi Smartfin, prema izvještaju The Paypersa. U rundi sudjeluje ADNEXUS, a potporu su povećali raniji ulagači Passion Capital, 42Capital i Hexa. Time je ukupno financiranje Marblea dosegnulo 9 milijuna eura.

U objavi Marblea tvrtka navodi da njezina platforma već radi u produkciji kod više od 100 banaka i fintech tvrtki u više od 25 zemalja. Prikupljeni kapital namjerava uložiti u AI koji priprema provjere transakcija i slučajeve za istragu, dok analitičar pregledava prijavu sumnjive aktivnosti prije podnošenja. Za banku je pritom ključno može li rekonstruirati put od upozorenja do ljudske odluke.

Tko stoji iza ulaganja u Marble

Smartfin predvodi rundu, a novi sudionik ADNEXUS ulaže uz fondove koji su već podupirali Marble. Njihov interes proizlazi iz mogućnosti da se ponavljajući dio provjera prijevara i pranja novca obavi softverom, bez uklanjanja odgovornosti stručnjaka koji zaključuje slučaj. To je poslovna pretpostavka ulaganja: broj institucija koje koriste proizvod pokazuje da za njega postoji potražnja, ali sam po sebi ne pokazuje koliko se brzo ili točno obrađuje pojedino upozorenje.

U Sesamersovu prikazu runde među ranijim se ulagačima pojavljuje i TSIC, koji izostaje iz popisa u Marbleovoj objavi; Smartfinov partner Saumitra Dubey ondje Marble opisuje kao „the structurally differentiated, modern financial crime operating system for mid-market banks and fintechs”. Zato popis koji je objavila tvrtka daje čvršću osnovu za sastav ove runde, dok TSIC ostaje dodatno ime iz novinskog prikaza. Dubeyjeva formulacija ujedno otkriva ambiciju ulagača: ciljaju na sustav kroz koji bi banke vodile više povezanih provjera, a ne samo na alat za izdvojeni korak.

Što automatizacija radi nakon upozorenja

Marble povezuje izradu pravila za otkrivanje rizika, razvrstavanje upozorenja, istragu slučaja i pripremu prijave sumnjive aktivnosti. Kada pravilo označi transakciju, posao analitičara tek počinje: mora utvrditi što je pokrenulo upozorenje, povezati relevantne podatke i odlučiti traži li slučaj daljnju obradu. Platforma bi mu trebala pripremiti taj kontekst prije nego što otvori predmet, kako vrijeme ne bi trošio na ponavljanje istih administrativnih koraka.

Tvrtka dio AI funkcija opisuje kao smjer daljnjeg razvoja, osobito stvaranje pravila i razvrstavanje upozorenja. Priprema predmeta i nacrta prijave opisana je kao dio njezina radnog tijeka, uz pregled analitičara prije podnošenja. Ta razlika u statusu važna je financijskim institucijama: najavljeni opseg automatizacije ne govori koliko je pojedini postupak već uključen u njihovu instalaciju ni kakav učinak postiže u stvarnim predmetima.

Upozorenje pritom nije nalaz prijevare ili pranja novca. Pravilo može izdvojiti aktivnost koja traži objašnjenje, a istraga zatim može pokazati da je transakcija opravdana ili da zahtijeva prijavu. Vrijednost pripremljenog predmeta ovisi o tome jesu li podaci potpuni i može li analitičar vidjeti zašto je određeni slučaj dobio prednost. Bez tih podataka brža priprema može samo premjestiti posao na kasniju ljudsku provjeru.

Od otvorenog koda do traga pojedine odluke

Marble ističe otvoreni kod jezgre i mogućnost praćenja promjena pravila. To instituciji daje uvid u logiku sustava i način na koji se pravila mogu mijenjati, što je bitno kada se obrazac prijevare promijeni ili se prilagodi procjena rizika. No kod i povijest izmjena nisu cijela priča o pojedinačnoj odluci: za njezinu rekonstrukciju trebaju i podaci koji su tada obrađeni, primijenjena verzija pravila te zapis postupaka AI sustava i analitičara.

Objašnjivost zato ima vrlo konkretno značenje. Ako automatizacija upozorenje označi kao prioritetno, mora biti moguće povezati tu oznaku s ulaznim podacima i razlogom zbog kojeg je predmet izdvojen. Ako pripremi nacrt prijave, treba ostati vidljivo što je predložila, što je čovjek izmijenio i tko je odobrio završni korak. Marble tvrdi da se promjene pravila mogu pratiti, ali objava o rundi ne daje usporediv prikaz takva traga iz pojedinačnih korisničkih institucija.

Za hrvatsku banku ili fintech tvrtku to je pitanje nadzora nad vlastitim postupkom, a ne samo svojstvo dobavljačeva softvera. Ista platforma može raditi s drukčijim pravilima, podacima i ovlastima u različitim institucijama. Stoga se stvarna objašnjivost vidi na konkretnom slučaju: može li interna revizija naknadno sastaviti slijed od transakcije i upozorenja do konačne odluke, prema konfiguraciji koja je vrijedila u trenutku obrade.

Lokalna instalacija i granice pristupa podacima

Marble nudi postavljanje sustava na infrastrukturu financijske institucije. Takva mogućnost bankama je važna jer provjere uključuju osjetljive podatke o klijentima, plaćanjima i transakcijama. Tvrtka također navodi da njezini AI agenti smiju pristupati samo podacima za koje imaju dopuštenje. To opisuje predviđeni model pristupa; stvarna razina kontrole ovisi o tome kako su sustav, integracije i ovlasti postavljeni kod korisnika.

Lokalna instalacija sama ne objašnjava gdje se izvršava svaka AI funkcija ni gdje završava zapis o njezinu radu. Instituciji su zato bitni granica pristupa podacima, mogućnost pregleda promjena pravila i čuvanje zapisa potrebnih za naknadnu reviziju. Upravo će prikaz tih svojstava na stvarnim instalacijama pokazati koliko se Marbleovo obećanje o odluci koju je moguće objasniti može održati u svakodnevnom radu banaka.

Pročitajte i:

• FintechOS prikuplja 28 milijuna dolara — dio kapitala ipak je dug
• ABP ulaže 250 milijuna eura: europski scaleup fond dobiva mirovinski kapital
• Noxtua dobiva više od 100 milijuna eura — Zagreb je među šest ureda