Bank- och Fintech-AI · Utbildningsdatatjänster
Annotering, datainsamling och konversationsbaserad AI-data för bankutdrag, KYC-dokument och transaktioner – enligt SOC 2, ISO 27001 och PCI DSS nivå 1, med 95 % noggrannhet.
Annotering och insamling av finansiella data är den kompletta processen för att inhämta, märka och validera bank- och fintech-data – transaktioner, kontoutdrag, KYC-dokument, fakturor, SEC-anmälningar, röstinspelningar och kundinteraktioner – så att maskininlärningsmodeller kan upptäcka bedrägerier, automatisera efterlevnad och bearbeta dokument med produktionsnoggrannhet.
Bransch:
AI-chattrobotar inom finanssektorn kommer att ha sparat 862 miljoner dollar i mänskliga timmar fram till år 2023.
Bransch:
Enligt rapporter kommer AI inom finanssektorn att värderas till cirka 79 miljarder dollar år 2030.
Under de närmaste åren kommer AI-drivna chatbots-interaktioner att växa med 3,150 XNUMX%.
Fintech är ett område där precisionen i resultat och output oerhört påverkar människors och företags försörjning. Det är därför ditt fintech-varumärke behöver de mest relevanta och skräddarsydda datamängderna för AI-utbildningsändamål. Vi erbjuder konversationsbaserad AI, dataannotering och insamlingstjänster över en rad demografiska grupper och marknadssegment för att göra det möjligt för dig att lansera den mest sofistikerade fintech-applikationen.
Anpassad insamling och sourcing av bank- och fintech-utbildningsdata: transaktionsregister, ljudinspelningar från callcenter, flerspråkigt tal, dokumentbilder och syntetiska finansiella dokument. Shaip levererar samtycksgodkända, geografiskt olika datamängder – plus en färdig katalog med bankutdrag, lönespecifikationer, checkar och fakturadatumängder – enligt ISO 27001- och SOC 2-kontroller.
Anpassad insamling och sourcing av bank- och fintech-utbildningsdata: transaktionsregister, ljudinspelningar från callcenter, flerspråkigt tal, dokumentbilder och syntetiska finansiella dokument. Shaip levererar samtycksgodkända, geografiskt olika datamängder – plus en färdig katalog med bankutdrag, lönespecifikationer, checkar och fakturadatumängder – enligt ISO 27001- och SOC 2-kontroller.
Bounding-box-, NER- och nyckelvärdesmärkning på kontoutdrag, lönespecifikationer, fakturor, SEC-anmälningar, låneansökningar och skatteblanketter. Används för att träna intelligent dokumentbehandling (IDP) och OCR-modeller — Shaips annotatorer taggar datum, belopp, kontonummer, signaturer och klausulgränser med 95 % noggrannhet.
Annotering av ID-kort, pass, körkort och selfie-verifieringsramar för KYC-automation och onboarding-modeller. Inkluderar validering av ansiktsmatchning, klassificering av dokumenttyp och förfalskningsindikatorer – annoterade under PII-kontrollerade miljöer anpassade till GDPR och SOC 2.
Sekvens- och anomalimärkning av transaktionsdata: kortbetalningar, ACH, banköverföringar och kontobeteende. Tränar modeller för bedrägeriupptäckt, AML och chargeback — Shaip-annotatorer taggar bedrägerityper, penningtvättssignaler och syntetiska identitetsmönster.
Identifiering av namngivna enheter, sentimentanalys, avsiktsklassificering och skapande av Q&A-par för finansiella dokument, transkriptioner av resultatsamtal, regulatoriska anmälningar, nyhetsflöden och kundsupportloggar. Används för finjustering av LLM, finansiella chattrobotar och modeller för marknadssentiment.
Med våra högkvalitativa utbildningsdata kan du låta dina maskininlärningsmoduler göra underverk.
Annoterade transaktionshistoriker, låneansökningar och byrårapporter utbildar kreditrisk- och fallissemangsprognosmodeller för utlåning till privatpersoner och små och medelstora företag.
Märkta bedrägeritypologier (kort ej närvarande, syntetisk identitet, strukturering, kontoövertagande) tränar bedrägeri- och penningtvättsmodeller i realtid för digitala banker och betalningsleverantörer.
Annoterade ID-dokument, selfie-matchningspar och förfalskningsindikatorer tränar onboarding-flöden som minskar manuell KYC-granskning genom att ta bort lågriskapplikationer från kön.
Intentionsmärkta chattloggar och flerspråkiga taldataset tränar konversations-AI för banktjänster inom privatkunder, klagomålshantering och självbetjäning av IVR.
Klausulmärkta regulatoriska anmälningar (SEC, FINRA, RBI, FCA) och kontraktsdata tränar RegTech-modeller för efterlevnadsövervakning och analys av offentliggörande.
Sentimentmärkta resultatutskrifter, finansiella nyheter och inlägg på sociala medier tränar modeller för handelssignaler, varumärkesövervakning och aktieanalys.
Dedikerade och utbildade team:
Högsta processeffektivitet säkerställs med:
Den patenterade plattformen erbjuder fördelar:
Global pool med över 500 000 granskade kommentatorer med utbildning inom finans- och bankområdet
En kraftfull plattform som stöder olika typer av kommentarer
Minsta 95% noggrannhet garanteras för överlägsen kvalitet
Globala projekt i över 60 länder
SLA: er av företagsklass
Klassens bästa datauppsättningar i verkliga livet
Annotering och insamling av finansiella data är den kompletta processen för att inhämta, märka och validera bank- och fintech-data – transaktioner, kontoutdrag, KYC-dokument, fakturor, SEC-anmälningar, låneansökningar, röstinspelningar och kundinteraktioner – så att maskininlärningsmodeller kan känna igen mönster, upptäcka bedrägerier, automatisera efterlevnad och bearbeta dokument med produktionsnoggrannhet.
Shaip erbjuder båda. Banker och fintech AI-team kan lämna över sina egna data endast för annotering, eller ge Shaip i uppdrag att skaffa och samla in ny utbildningsdata – ljudinspelningar, flerspråkigt tal, dokumentbilder, KYC-exempel och transaktionsregister – på över 100 språk och geografiska områden. Shaip licensierar även färdiga bankdataset (kontoutdrag, lönespecifikationer, checkar, fakturor, skattedokument) genom sin datakatalog.
Shaip hanterar strukturerad och ostrukturerad finansiell data: transaktioner, kontoutdrag, lönespecifikationer, fakturor, checkar, SEC-anmälningar, låneansökningar, KYC-dokument, ID-kort, inkomstutdrag, finansiella nyheter, regulatoriska anmälningar, kundsupportloggar och röstinspelningar. Metoderna inkluderar text-NER, OCR, avgränsningsbox, nyckelvärde, sentiment, avsikt, ljudtranskription och flerspråkig talinsamling.
Shaip tillhandahåller anpassade annoteringar och etiketter för bankutdrag, SEC-anmälningar, låneansökningar, lönespecifikationer, skatteblanketter, fakturor och kontrakt – med hjälp av annoteringar för avgränsningsboxar, NER, nyckelvärden och tabellstrukturer. Annoteringarna körs på Shaips egenutvecklade plattform under SOC 2-, ISO 27001- och PCI DSS nivå 1-kontroller, med NDA-bundna finansutbildade annoterare och isolerade klientmiljöer.
Shaip upprätthåller en noggrannhet på 95 % genom en 6 Sigma stage-gate QA-process som drivs av certifierade Black Belts. Arbetsflödet inkluderar kalibreringsrundor mot guldstandarddata, spårning av inter-annotator agreements (IAA), flerstegsrevisioner av stickprov och en feedback-loop för kontinuerlig förbättring. Noggrannhetsmål avtalas per projekt och rapporteras i leveranssammanfattningar.
Ja. Shaip kör KYC och annotering av identitetsdokument – ID-kort, pass, körkort, selfie-verifieringsramar och förfalskningsindikatorer – i isolerade miljöer med sekretessavtalsbundna annoterare, rollbaserad åtkomst och granskningsloggar. Arbetsflöden är anpassade till SOC 2, ISO 27001 och där så är tillämpligt GDPR och CCPA. Shaip kan också bädda in annoterare direkt i klientens verktyg när data inte kan lämna klientmiljön.
Shaip samlar in, transkriberar och kommenterar tal- och textdata på fler än 100 språk och dialekter, inklusive alla större europeiska, indiska, sydostasiatiska, mellanöstern- och afrikanska språk. Teamet har levererat flerspråkiga datamängder för bankchattrobotar, röst-IVR och callcenteranalyser, med språklig kvalitetssäkring utförd av modersmålstalare.
