La transparence et la confidentialité n'ont pas à être des compromis. En intégrant des métadonnées standardisées, des notations, des cadres de risque et en exploitant des écosystèmes d'apprentissage fédéré comme T-RIZE, on peut générer des insights partagés sur la performance des actifs tout en préservant la souveraineté des données sur l'ensemble du Canton.