사기 인텔리전스는 공유하고, 원본 거래는 0건 공유합니다.
경쟁 관계의 금융기관들이 거래 데이터를 단 한 건도 내주지 않고 공동 사기 탐지 인텔리전스를 학습합니다. 검사관이 모델에 문제를 제기하면, 방어적인 메모가 아니라 재현 가능한 암호학적 증거를 꺼내면 됩니다.
검사관이 보는 것이 곧 플랫폼이 증명한 것입니다.
증명된 평가·벤치마크 단계가 검사관이 요구하는 모델 문서를 만들어냅니다 — 운영의 부산물로서.
변조 감지형 감사 로그가 감사 추적 요건을 충족합니다. 접근 권한이 있는 감사인은 누구든 독립적으로 검증합니다.
원본 거래는 기관 밖으로 나가지 않습니다. 보안 집계가 개별 업데이트를 판독 불가 상태로 유지합니다.
데이터를 모으지 않는 기관 간 그래프 학습 — 기여는 증명되고, 고객 데이터는 공유되지 않습니다.
경쟁하는 기관들. 하나의 공동 모델. 데이터 공유는 없습니다.
각 은행은 로컬에서 학습하고, 경계 밖으로 나가는 것은 증명된 모델 업데이트뿐입니다. 보안 집계는 어떤 단일 업데이트도 읽을 수 없는 상태로 이를 결합합니다 — STEAV조차 읽을 수 없습니다.
적용 영역
은행 현장의 활용처
귀사의 클라우드 경계 안에서.
CID는 귀사의 클라우드 계정 안에서 네이티브로 실행됩니다. 고객 거래, 모델 가중치, 핵심 로직은 STEAV의 인프라에 닿지 않습니다.
완전한 네트워크 격리. 고객 기록은 언제나 귀사의 규제 경계 안에 머뭅니다.
자체 GPU를 운영하는 기관을 위한 호스티드·자체 관리 옵션을 제공합니다.
첫 파이프라인 실행까지 4–6주. 첫 프로덕션 연합 학습까지 8–12주.
검사관이 받는 것은 주장이 아니라 증거입니다.
검사 대응 바인더를 짜 맞추는 일을 멈추십시오. STEAV는 공동 모델 파이프라인의 불변하고 검증 가능한 증명을 실시간으로 생성합니다 — 엔지니어링 부담 없이, 검사관이 필요로 하는 바로 그것을 제공합니다.
사기 탐지 워크플로 하나를 정의하고 귀사 클라우드에 환경을 구축합니다.
검사관에게 그대로 제출할 수 있는 서명된 실행 기록.
실행할 때마다 증거를 생성하는 실전 기관 간 학습.