Finextor Logo

Finextor: Privacy-Preserving Ethical Finance Agent

Detect fraud across institutions, ensure compliance, and evaluate ESG risks with transparent AI reasoning.

Try Demo

The Challenge

Financial institutions struggle to share transaction data for joint fraud detection due to privacy constraints. Traditional systems often lack transparent reasoning and ESG evaluation.

สถาบันการเงินไม่สามารถแชร์ข้อมูลลูกค้าเพื่อวิเคราะห์ร่วมกัน ทำให้ตรวจจับทุจริตข้ามองค์กรได้ยาก และขาดความโปร่งใสด้านเหตุผลและการประเมิน ESG

Our Solution

Finextor combines cutting-edge privacy technologies with explainable AI to revolutionize financial analysis

  • Federated Graph Neural Network

    Cross-institution fraud detection without sharing raw data

  • Real-time Regulatory Compliance

    Retrieval using RAG techniques (e.g., ก.ล.ต. / ธปท. documents)

  • Chain-of-Thought Reasoning

    Step-by-step explanation for each analysis

  • Open-Source ESG Scoring

    Transparent metrics for sustainability and ethics

  • Privacy Guardrails

    Differential Privacy and secure aggregation

Privacy

Data never leaves your institution

AI Analysis

Advanced fraud detection

Compliance

Real-time regulation checks

ESG

Ethical scoring

Key Features

Comprehensive tools for ethical financial analysis

Federated Learning Nodes

Decentralized model updates across institutions without data sharing

Compliance Retrieval

Access up-to-date regulations from multiple sources

Explainable AI Reasoning

Clear bullet-point chain-of-thought explanations

ESG Evaluation

Transparent risk scores for sustainability and ethics

Interactive Dashboard

Live demo of transaction analysis with visual insights

Modular Architecture

Easy to extend with new features and integrations

How It Works

Finextor's transparent process for ethical financial analysis

  1. User submits transaction data via web form

    ข้อมูลธุรกรรมถูกส่งผ่านแบบฟอร์มเว็บ

  2. Frontend sends request to backend API

    ส่วนติดต่อผู้ใช้ส่งคำขอไปยัง API บริการหลังบ้าน

  3. Backend runs local inference or federated simulation for fraud detection

    ระบบหลังบ้านทำการประมวลผลในเครื่องหรือจำลองแบบกระจายเพื่อตรวจจับการทุจริต

  4. Retrieve relevant regulatory excerpts via RAG

    ดึงข้อบังคับที่เกี่ยวข้องผ่านเทคนิค RAG

  5. Run LLM Chain-of-Thought reasoning combining fraud, compliance, and ESG modules

    ประมวลผลด้วยเหตุผลแบบขั้นตอนโดยรวมโมดูลการทุจริต, การปฏิบัติตามกฎระเบียบ และ ESG

  6. Return results: fraud score, compliance status, ESG rating, and detailed explanations

    ส่งผลลัพธ์: คะแนนการทุจริต, สถานะการปฏิบัติตาม, คะแนน ESG และคำอธิบายโดยละเอียด

  7. Display results on interactive dashboard with visuals

    แสดงผลบนแดชบอร์ดแบบโต้ตอบพร้อมภาพประกอบ

User Input

Processing

Results

Live Demo

Enter sample transaction details to see AI analysis instantly

Transaction Details

Analysis Results

Fraud Risk Score

High

Multiple red flags detected in transaction pattern

Compliance Status

Warning

Transaction requires additional verification per ก.ล.ต. regulation 2565/04

ESG Rating

B+

Moderate ESG risk due to recipient's industry sector

Technology Stack

Cutting-edge technologies powering Finextor

React

FastAPI

PyTorch GNN

TensorFlow

Hugging Face

FAISS

OS-Climate

Docker

Roadmap

Our development journey ahead

Q3 2024

Prototype Development

Core federated learning framework

Q4 2024

Integration RAG & CoT

Regulatory retrieval and reasoning modules

Q1 2025

Dashboard & Deployment

Interactive UI and cloud deployment

Q2 2025

Hackathon Demo & Pitch

Ethical Finance Hackathon presentation

Get In Touch

Contact us to learn more about Finextor

Contact Information

Supported By

SCBX
SCB10X
AIAT

Send us a message

Made with DeepSite LogoDeepSite - 🧬 Remix