Erfolgsgeschichten
Finanz- dienstleistungen solution

Private financial AI with audit-ready proof.

Confidential compute lets financial teams use cloud AI for analysis, fraud detection, and collaborative risk modeling while sensitive inputs stay sealed and every run can be audited.

sealed analysis

portfolio
risk model
fraud AI
receipt

01

Finanzdaten dürfen nicht abfließen

Portfolios, Transaktionsströme, Handelsstrategien und M&A-Analysen tragen regulatorische Haftung und Wettbewerbswert.

02

Cloud-KI erzeugt Audit-Lücken

Wenn ein Anbieter, Operator oder gemeinsam genutzter Host den Workload einsehen kann, können Compliance-Teams den Modelllauf nicht als privat behandeln.

03

Risikomodelle brauchen Zusammenarbeit

Banken, Fonds und Zahlungsteams wollen bessere Modelle, aber das Teilen von Rohdaten konzentriert die sensibelsten Zeilen an einem Ort.

solution mockup

Compute travels to the financial data. The data does not travel to the operator.

Reusing the private-data solution mockup: each owner seals data locally, the approved analysis runs inside a CVM, KMS releases keys only after attestation, and the output is signed for audit.

Compute-to-Data auf dstack

Versiegelte Daten bleiben am Ursprung · das Modell reist · Freigaben durch mehrere Eigentümer für jeden Schlüssel-Release

1
Schritt 1 / 5

Versiegelung an der Quelle

Jeder Eigentümer führt ein lokales Sealing-CLI aus: HKDF(kms_root_pubkey, analysis_app_id, analysis_compose_hash, owner_id). Verschlüsselt den Datensatz und veröffentlicht Ciphertext. Eigentümer senden niemals Klartext oder Schlüssel. Rezept ändern → Schlüssel passt nicht mehr.

With dstack: Gestohlener Ciphertext ist nutzlos. Der Wrap-Key wird nur innerhalb einer attestierten CVM neu abgeleitet, deren Compose-Hash übereinstimmt.

use cases from the report

Where finance needs confidential compute.

01

Portfolioanalyse mit privater Inferenz

Empfehlungs-, Eignungs- und Expositionsanalysen ausführen, während Kundenbestände in einer gemessenen Laufzeit bleiben.

02

Betrugserkennung bei Transaktionsdaten

Nutze reichhaltigere Zahlungssignale, ohne Karteninhaber- oder Kontodaten in eine Standard-Cloud-KI-Grenze zu verschieben.

03

Risikomodellierung über Institutionen hinweg

Lassen Sie mehrere Dateninhaber einen Analyse-Build gemeinsam genehmigen und berechnen Sie dann gemeinsame Risikoausgaben, ohne Quell-Register offenzulegen.

report

Private Financial AI

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