Succesverhalen
Financiële Diensten 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

Financiële data kan niet lekken

Portefeuilles, transactiefeeds, handelsstrategieën en M&A-analyse dragen regelgevingsaansprakelijkheid en concurrentiewaarde.

02

Cloud AI creëert auditgaten

Als een provider, operator of gedeelde host de workload kan inspecteren, kunnen compliance-teams de modelrun niet als privé behandelen.

03

Risicomodellen hebben samenwerking nodig

Banken, fondsen en betalingsteams willen betere modellen, maar het delen van ruwe data concentreert de meest gevoelige rijen op één plek.

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 op dstack

Verzegelde data blijft bij de bron · het model reist · goedkeuring van meerdere eigenaren gate elke sleutelvrijgave

1
Stap 1 / 5

Verzegeling bij de bron

Elke eigenaar draait een lokale sealing-CLI: HKDF(kms_root_pubkey, analysis_app_id, analysis_compose_hash, owner_id). Versleutelt de dataset en publiceert ciphertext. Eigenaren sturen nooit plaintext of sleutels. Wijzig het recept → de sleutel klopt niet meer.

With dstack: Gestolen ciphertext is nutteloos. De wrap key wordt alleen opnieuw afgeleid binnen een geattesteerde CVM waarvan de compose-hash overeenkomt.

use cases from the report

Where finance needs confidential compute.

01

Portefeuilleanalyse met private inferentie

Voer aanbevelings-, geschiktheids- en blootstellingsanalyses uit terwijl klantposities binnen een gemeten runtime blijven.

02

Fraudedetectie op transactiedata

Gebruik rijkere betalingssignalen zonder kaart- of accountgegevens in een standaard cloud-AI-grens te verplaatsen.

03

Risicomodellering tussen instellingen

Laat meerdere data-eigenaren een analyse-build mede goedkeuren en bereken daarna gedeelde risicouitkomsten zonder bron-ledgers bloot te geven.

report

Private financiële AI

PDF

Begin hier

Vertel ons wat je bouwt.

We reageren meestal vanaf [email protected].

Door te verzenden gaat u akkoord met onze Servicevoorwaarden en Privacybeleid.

Financial Services + AI: Private Financial AI - Success Story | Phala