不正インテリジェンスは共有する。生の取引は1件も共有しない。
競合する金融機関同士が、取引データを一切引き渡すことなく、共同の不正検知インテリジェンスを学習します。検査官がモデルに疑義を呈したときも、防戦一方のメモではなく、再現可能な暗号学的エビデンスをその場で提示できます。
検査官が見るものは、プラットフォームが証明したもの。
証明付きの評価・ベンチマークステージが、検査官の求めるモデル文書を生成します。運用の副産物として。
改ざん検知可能な監査ログが、監査証跡要件を満たします。アクセス権を持つ監査人なら、誰でも独立に検証できます。
生の取引データは金融機関の外に出ません。セキュアアグリゲーションが、個々の更新を読み取り不能に保ちます。
データをプールしない、機関横断のグラフ学習。貢献は証明可能、顧客データの共有はゼロ。
競合する機関。ひとつの共有モデル。共有データはゼロ。
各行はローカルで学習し、境界の外に出るのは証明済みのモデル更新だけ。セキュアアグリゲーションは、どの更新も単体では読めない形で統合します。STEAVにさえ読めません。
適用領域
銀行での活用シーン
自社クラウド境界の、内側で。
CIDはお客様のクラウドアカウントの中でネイティブに稼働します。顧客の取引データも、モデルの重みも、コアロジックも、STEAVのインフラに触れることはありません。
完全なネットワーク隔離。顧客記録は常に、規制対象の境界の内側に留まります。
自社でGPU群を運用する機関のために、ホスティング型とセルフマネージド型の選択肢を用意しています。
初回パイプライン実行まで4〜6週間。本番の連合学習まで8〜12週間。
検査官に渡すのは、主張ではなくエビデンス。
検査対応バインダーの組み立て作業は、もう終わりにしましょう。STEAVは共有モデルパイプラインの改ざん不可能で検証可能な証明をリアルタイムに生成し、エンジニアリングの負担なしに、検査官が必要とするものをそのまま提供します。
不正検知ワークフローをひとつ特定し、貴社のクラウド内に環境を立ち上げます。
検査官にそのまま手渡せる、署名付きの実行記録。
稼働する機関横断の学習が、実行のたびにエビデンスを生成します。