Gemeinsame Betrugserkennung. Null geteilte Rohtransaktionen.
Konkurrierende Institute trainieren gemeinsame Betrugserkennung, ohne eine einzige Transaktion preiszugeben. Stellt die Aufsicht das Modell infrage, zieht Ihr Team reproduzierbare, kryptografische Nachweise — kein defensives Memo.
Was der Prüfer sieht, hat die Plattform bewiesen.
Attestierte Eval- und Benchmark-Stufen erzeugen die Modelldokumentation, nach der Prüfer fragen — als Nebenprodukt des Betriebs.
Das manipulationssichere Audit-Log erfüllt die Anforderungen an Prüfpfade. Jeder Auditor mit Zugriff verifiziert unabhängig.
Rohtransaktionen verlassen das Institut nie. Sichere Aggregation hält einzelne Updates unlesbar.
Institutsübergreifendes Graph-Learning ohne Daten-Pooling — belegbarer Beitrag, keine geteilten Kundendaten.
Konkurrierende Institute. Ein gemeinsames Modell. Keine geteilten Daten.
Jede Bank trainiert lokal; nur belegte Modell-Updates verlassen den Perimeter. Sichere Aggregation kombiniert sie, ohne dass ein einzelnes Update lesbar wäre — selbst für STEAV.
Wo es zum Einsatz kommt
Wofür Banken es einsetzen
Innerhalb Ihres Cloud-Perimeters.
CID läuft nativ in Ihren Cloud-Accounts. Kundentransaktionen, Modellgewichte und Kernlogik berühren die Infrastruktur von STEAV nie.
Absolute Netzwerkisolation. Kundendaten bleiben jederzeit innerhalb Ihres regulierten Perimeters.
Gehostete und selbstverwaltete GPU-Optionen für Institute, die eigene Flotten betreiben.
Erster Pipeline-Lauf in 4–6 Wochen. Erste Produktiv-Föderation in 8–12.
Die Aufsicht bekommt Nachweise, keine Behauptungen.
Schluss mit dem Zusammenstellen von Prüfungsordnern. STEAV erzeugt unveränderliche, verifizierbare Beweise Ihrer gemeinsamen Modell-Pipelines in Echtzeit — genau das, was Prüfer brauchen, ohne den Engineering-Aufwand.
Wir kartieren einen Betrugs-Workflow und stellen eine Umgebung in Ihrer Cloud bereit.
Ein signierter Ausführungsnachweis, den Sie direkt dem Prüfer übergeben können.
Live-Training über Institute hinweg — mit Nachweisen bei jedem Lauf.