IA para banca y tecnología financiera · Servicios de datos de formación
Anotación, recopilación de datos y datos de IA conversacional para extractos bancarios, documentos KYC y transacciones, conforme a las normas SOC 2, ISO 27001 y PCI DSS Nivel 1, con una precisión del 95 %.
La anotación y recopilación de datos financieros es el proceso integral de obtención, etiquetado y validación de datos bancarios y de tecnología financiera (transacciones, extractos bancarios, documentos KYC, facturas, presentaciones ante la SEC, grabaciones de voz e interacciones con clientes) para que los modelos de aprendizaje automático puedan detectar fraudes, automatizar el cumplimiento normativo y procesar documentos con la precisión necesaria para la producción.
Industria:
Los chatbots de IA en el espacio de servicios financieros se habrán ahorrado $ 862 millones horas humanas para el año 2023.
Industria:
Según los informes, la inteligencia artificial en el espacio de los servicios financieros se valorará en alrededor de $ 79bn por el año 2030.
En los próximos años, las interacciones de los chatbots con inteligencia artificial crecerán en un 3,150%.
Fintech es un espacio donde la precisión de los resultados y los productos influye enormemente en el sustento de las personas y las empresas. Es por eso que su marca fintech necesita los conjuntos de datos más relevantes y personalizados para fines de capacitación en IA. Ofrecemos servicios de inteligencia artificial conversacional, anotación de datos y recopilación en una variedad de segmentos demográficos y de mercado para permitirle lanzar la aplicación fintech más sofisticada.
Recopilación y obtención personalizada de datos de formación para el sector bancario y fintech: registros de transacciones, grabaciones de audio de centros de llamadas, voz multilingüe, imágenes de documentos y documentos financieros sintéticos. Shaip envía conjuntos de datos geográficamente diversos y con autorización previa, además de un catálogo predefinido de extractos bancarios, nóminas, cheques y facturas, bajo los controles ISO 27001 y SOC 2.
Recopilación y obtención personalizada de datos de formación para el sector bancario y fintech: registros de transacciones, grabaciones de audio de centros de llamadas, voz multilingüe, imágenes de documentos y documentos financieros sintéticos. Shaip envía conjuntos de datos geográficamente diversos y con autorización previa, además de un catálogo predefinido de extractos bancarios, nóminas, cheques y facturas, bajo los controles ISO 27001 y SOC 2.
Etiquetado de cuadros delimitadores, reconocimiento de entidades nombradas (NER) y pares clave-valor en extractos bancarios, nóminas, facturas, documentos presentados ante la SEC, solicitudes de préstamos y formularios fiscales. Se utiliza para entrenar modelos de procesamiento inteligente de documentos (IDP) y reconocimiento óptico de caracteres (OCR). Los anotadores de Shaip etiquetan fechas, importes, números de cuenta, firmas y límites de cláusulas con una precisión del 95 %.
Anotación de documentos de identidad, pasaportes, permisos de conducir y marcos de verificación por selfie para la automatización de KYC y modelos de incorporación de clientes. Incluye validación por reconocimiento facial, clasificación por tipo de documento e indicadores de falsificación, anotados en entornos controlados de información personal identificable (PII) conforme al RGPD y SOC 2.
Etiquetado de secuencias y anomalías en datos transaccionales: pagos con tarjeta, ACH, transferencias bancarias y comportamiento de cuentas. Entrena modelos de detección de fraude, AML y contracargos: los anotadores de Shaip etiquetan tipologías de fraude, señales de lavado de dinero y patrones de identidad sintética.
Reconocimiento de entidades nombradas, análisis de sentimientos, clasificación de intenciones y creación de pares de preguntas y respuestas en documentos financieros, transcripciones de conferencias sobre resultados, presentaciones regulatorias, noticias y registros de atención al cliente. Se utiliza para el ajuste fino de modelos de lógica descriptiva (LLM), chatbots financieros y modelos de análisis de sentimiento del mercado.
Con nuestros datos de entrenamiento de alta calidad, puede dejar que sus módulos de aprendizaje automático hagan maravillas.
Los historiales de transacciones anotados, las solicitudes de préstamos y las consultas a las agencias de crédito sirven de base para modelos de predicción de riesgo crediticio e impago para préstamos minoristas y a pymes.
Las tipologías de fraude etiquetadas (transacciones sin tarjeta presente, identidad sintética, estructuración, usurpación de cuenta) entrenan modelos de fraude y AML en tiempo real para bancos digitales y procesadores de pagos.
Los documentos de identidad anotados, los pares de selfies coincidentes y los indicadores de falsificación entrenan los flujos de incorporación que reducen la revisión manual de KYC al eliminar las solicitudes de bajo riesgo de la cola.
Los registros de chat con etiquetas de intención y los conjuntos de datos de voz multilingües se utilizan para entrenar la IA conversacional en la banca minorista, el enrutamiento de quejas y el autoservicio IVR.
Los documentos regulatorios etiquetados con cláusulas (SEC, FINRA, RBI, FCA) y los datos contractuales sirven de base para modelos RegTech destinados al monitoreo del cumplimiento y al análisis de la divulgación.
Las transcripciones de resultados financieros, las noticias financieras y las publicaciones en redes sociales, etiquetadas según su nivel de sentimiento, se utilizan para entrenar modelos que generan señales de negociación, monitorización de marcas e investigación de acciones.
Equipos dedicados y capacitados:
La mayor eficiencia del proceso está asegurada con:
La plataforma patentada ofrece beneficios:
Red global de más de 500 anotadores verificados con formación en el sector financiero y bancario.
Una plataforma poderosa que admite diferentes tipos de anotaciones.
Precisión mínima del 95% garantizada para una calidad superior
Proyectos globales en más de 60 países
SLA de nivel empresarial
Los mejores conjuntos de datos de conducción en la vida real de su clase
La anotación y recopilación de datos financieros es el proceso integral de obtención, etiquetado y validación de datos bancarios y de tecnología financiera (transacciones, extractos bancarios, documentos KYC, facturas, presentaciones ante la SEC, solicitudes de préstamos, grabaciones de voz e interacciones con clientes) para que los modelos de aprendizaje automático puedan reconocer patrones, detectar fraudes, automatizar el cumplimiento normativo y procesar documentos con la precisión necesaria para la producción.
Shaip ofrece ambas opciones. Los bancos y los equipos de IA de fintech pueden entregar sus propios datos solo para su anotación, o bien encargar a Shaip la búsqueda y recopilación de nuevos datos de entrenamiento (grabaciones de audio, voz multilingüe, imágenes de documentos, muestras de KYC y registros de transacciones) en más de 100 idiomas y en diversas regiones geográficas. Shaip también licencia conjuntos de datos bancarios listos para usar (extractos bancarios, nóminas, cheques, facturas, documentos fiscales) a través de su catálogo de datos.
Shaip gestiona datos financieros estructurados y no estructurados: transacciones, extractos bancarios, nóminas, facturas, cheques, informes a la SEC, solicitudes de préstamos, documentos KYC, tarjetas de identificación, transcripciones de ingresos, noticias financieras, informes regulatorios, registros de atención al cliente y grabaciones de voz. Entre sus funcionalidades se incluyen el reconocimiento de entidades nombradas (NER) de texto, el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), el análisis de cuadros delimitadores, el análisis de pares clave-valor, el análisis de sentimientos e intenciones, la transcripción de audio y la recopilación de voz multilingüe.
Shaip ofrece anotaciones y etiquetado personalizados para extractos bancarios, documentos presentados ante la SEC, solicitudes de préstamos, nóminas, formularios fiscales, facturas y contratos, utilizando anotaciones de cuadros delimitadores, reconocimiento de entidades nombradas (NER), clave-valor y estructura de tablas. Las anotaciones se ejecutan en la plataforma propietaria de Shaip bajo los controles SOC 2, ISO 27001 y PCI DSS Nivel 1, con anotadores capacitados en finanzas y sujetos a acuerdos de confidencialidad (NDA), y entornos de cliente aislados.
Shaip garantiza un nivel mínimo de precisión del 95 % mediante un proceso de control de calidad por etapas Seis Sigma, a cargo de Black Belts certificados. El flujo de trabajo incluye rondas de calibración con datos de referencia, seguimiento de la concordancia entre anotadores (IAA), auditorías de muestras en varias etapas y un ciclo de retroalimentación para la mejora continua. Los objetivos de precisión se acuerdan para cada proyecto y se incluyen en los resúmenes de entrega.
Sí. Shaip realiza la verificación de identidad (KYC) y la anotación de documentos de identidad (tarjetas de identificación, pasaportes, permisos de conducir, marcos de verificación por selfie e indicadores de falsificación) en entornos aislados con anotadores sujetos a acuerdos de confidencialidad, acceso basado en roles y registros de auditoría. Los flujos de trabajo cumplen con las normas SOC 2, ISO 27001 y, cuando corresponda, con el RGPD y la CCPA. Shaip también puede integrar anotadores directamente en la herramienta del cliente cuando los datos no pueden salir de su entorno.
Shaip recopila, transcribe y anota datos de voz y texto en más de 100 idiomas y dialectos, incluyendo las principales lenguas europeas, índicas, del sudeste asiático, de Oriente Medio y africanas. El equipo ha distribuido conjuntos de datos multilingües para chatbots bancarios, sistemas IVR de voz y análisis de centros de llamadas, con control de calidad lingüístico realizado por hablantes nativos.
