A trading floor, rows of multi-monitor desks facing a curved video wall of market charts

Finans

Svindeldeteksjon på tvers av banker krever felles modelltrening, men juristene avviser deling av rå transaksjoner. Hvert treningsbidrag er kryptografisk bevist.

Book en demo
Oversikt

Felles svindelinnsikt. Null rå transaksjoner delt.

Konkurrerende institusjoner trener felles svindelinnsikt uten å gi fra seg en eneste transaksjon. Når tilsynet utfordrer modellen, henter teamet ditt fram reproduserbare, kryptografiske bevis – ikke et forsvarsnotat.

0Rå transaksjoner delt

Svindelsignal på tvers av banker beregnes med sikker aggregering – ingen samlet transaksjonsdata, noensinne.

4Rammeverk kartlagt

Attesterte kjøringsprotokoller bygget for gjennomganger etter FFIEC, FinCEN, NYDFS 500 og GLBA.

0Lesbarhet i oppdateringene

Enkeltoppdateringer av modellen forblir kryptografisk uleselige – også for STEAV.

4–6 ukerTil første attesterte kjøring

En signert utførelsesprotokoll klar for tilsyn allerede i den første engasjementssyklusen.

Klar for tilsyn

Det tilsynet ser, er det plattformen har bevist.

Dette erstatter ikke rammeverket ditt for modellrisiko. Rammeverket avgjør hvilken dokumentasjon en validering trenger; CID produserer den automatisk. Arbeidet som vanligvis går med til å sette sammen historikken til en modell for en valideringssyklus, skjer i stedet under byggingen.

FFIEC · SR 11-7 modellrisiko

Attesterte evaluerings- og benchmarksteg produserer modelldokumentasjonen tilsynet ber om – som et biprodukt av å kjøre.

NYDFS Part 500

Den manipulasjonssikre revisjonsloggen støtter kravene til revisjonsspor. Enhver revisor med tilgang kan kontrollere den uavhengig.

GLBA

Rå transaksjoner forlater aldri institusjonen. Sikker aggregering holder enkeltoppdateringene uleselige.

FinCEN · AML

Graflæring på tvers av institusjoner uten å slå sammen data: hvert bidrag registreres, og ingen kundedata deles.

Sikker aggregering

Konkurrerende institusjoner. Én felles modell. Ingen delte data.

Hver bank trener lokalt; bare modelloppdateringer forlater perimeteret. Sikker aggregering kombinerer dem uten at noen enkeltoppdatering kan leses, ikke engang av STEAV.

Føderasjon / liveAggregerer
Institusjoner
9
Rå poster delt
0
Oppdatering lesbar
Ingen
Registrerte bidrag
100%

Der det gjelder

Slik brukes det i bankene

Bruksområder
Svindeldeteksjon på tvers av bankerFelles svindelsignal på tvers av institusjoner uten en eneste delt transaksjon.
Kredittvurdering for grupper uten banktilgangBredere signal fra flere institusjoner, med rettferdighetsmål du kan vise en tilsynsmyndighet.
AML-grafanalyse · dokumentbasert KYCDeteksjon på nettverksnivå på tvers av institusjoner uten å samle kundedata i én pott.
Anbefalt driftsmodellSikker BYOC

Innenfor din egen skyperimeter.

CID kjører nativt inne i dine egne skykontoer. Kundetransaksjoner, modellvekter og kjernelogikk berører aldri infrastrukturen til STEAV.

Datasuverenitet

Absolutt nettverksisolasjon. Kundedata blir alltid værende innenfor din regulerte perimeter.

Infrastruktur

Både driftede og selvadministrerte GPU-alternativer er tilgjengelige for institusjoner som drifter sine egne maskinparker.

Bli partner

Første pipeline-kjøring på 4–6 uker. Første føderasjon i produksjon på 8–12.

Kjør et pilotprosjekt
Samarbeid med oss

Tilsynet får bevis, ikke påstander.

Slutt å sette sammen tilsynsmapper. STEAV registrerer hvert steg i de felles modellpipelinene dine mens de kjører, og gir tilsynet det de trenger uten ekstra utviklingsarbeid.

Dette inngår i en pilot
✓Et dedikert miljø innenfor din egen skyperimeter
✓Din første kryptografisk signerte utførelsesprotokoll
✓En tilsynsklar eksport av bevis til en reell gjennomgang
✓En navngitt STEAV-ingeniør helt fram til produksjonssetting
UKE 0
Kartlegging

Vi kartlegger én arbeidsflyt for svindel og setter opp et miljø i skyen din.

UKE 4–6
Første attesterte kjøring

En signert utførelsesprotokoll du kan gi rett til tilsynet.

UKE 8–12
Føderasjon i produksjon

Live trening på tvers av institusjoner som produserer bevis ved hver kjøring.