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
金融数据不会泄露
投资组合、交易流、交易策略以及并购分析都具有监管责任和竞争价值。
02
云 AI 会制造审计缺口
如果提供方、运营方或共享主机能够检查工作负载，合规团队就不能将该模型运行视为隐私。
03
风险模型需要协作
银行、基金和支付团队希望获得更好的模型，但原始数据共享会把最敏感的记录集中到同一处。
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.
dstack 上的 Compute-to-Data
封存数据留在源头 · 模型随处运行 · 多方审批控制每次密钥释放
源头封装
每个所有者都运行本地封存 CLI：HKDF(kms_root_pubkey, analysis_app_id, analysis_compose_hash, owner_id)。加密数据集并发布密文。所有者从不发送明文或密钥。修改配方 → 密钥不再匹配。
use cases from the report
Where finance needs confidential compute.
使用隐私推理进行投资组合分析
在客户持仓保持在已度量运行时内的同时，执行推荐、适配性和暴露分析。
交易数据上的欺诈检测
在不将持卡人或账户数据迁移到标准云 AI 边界的情况下，使用更丰富的支付信号。
跨机构风险建模
允许多个数据所有者共同批准一个分析构建，然后在不暴露源账本的情况下计算共享风险输出。
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