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
01
Les données financières ne peuvent pas fuiter
Les portefeuilles, flux de transactions, stratégies de trading et analyses M&A comportent une responsabilité réglementaire et une valeur concurrentielle.
02
L’IA cloud crée des angles morts d’audit
Si un fournisseur, un opérateur ou un hôte partagé peut inspecter le workload, les équipes de conformité ne peuvent pas traiter l’exécution du modèle comme privée.
03
Les modèles de risque nécessitent de la collaboration
Les banques, les fonds et les équipes de paiement veulent de meilleurs modèles, mais le partage des données brutes concentre les lignes les plus sensibles en un seul endroit.
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 sur dstack
Les données scellées restent à la source · le modèle voyage · l’approbation multi-propriétaires valide chaque libération de clé
Scellement à la source
Chaque propriétaire exécute un CLI local de sealing : HKDF(kms_root_pubkey, analysis_app_id, analysis_compose_hash, owner_id). Chiffre le jeu de données, publie le ciphertext. Les propriétaires n’envoient jamais de plaintext ni de clés. Modifiez la recette → la clé ne correspond plus.
use cases from the report
Where finance needs confidential compute.
Analyse de portefeuille avec inférence privée
Exécutez des analyses de recommandation, d’adéquation et d’exposition pendant que les actifs clients restent dans un runtime mesuré.
Détection de fraude sur les données de transaction
Utiliser des signaux de paiement plus riches sans déplacer les données du titulaire de carte ou du compte dans une frontière standard d’IA cloud.
Modélisation des risques interinstitutionnels
Permettez à plusieurs propriétaires de données de co-approuver un build d’analyse, puis calculez des résultats de risque partagés sans exposer les registres sources.
report
IA financière privée
Vidéo de bienvenue du fondateur
16 s
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