Ця стаття представляє безпечний підхід федеративного навчання для спільного виявлення шахрайства в декількох фінансових установах без обміну конфіденційними даними клієнтів. Агрегуючи оновлення моделі замість необроблених даних, система значно підвищує точність моделей виявлення шахрайства, зберігаючи конфіденційність даних та відповідаючи суворим регуляторним вимогам у фінансовому секторі.