Services d'annotation des données financières pour la détection des fraudes, les modèles de risque et l'intelligence documentaire

Les institutions financières s'appuient sur des annotations de données précises et conformes pour créer des systèmes d'IA destinés à la détection des fraudes, à la notation des risques, à l'automatisation des audits, à l'intelligence documentaire et aux prévisions financières. Étant donné que les ensembles de données financières contiennent des informations sensibles et des structures de documents complexes, la qualité et la cohérence des annotations sont essentielles aux performances du modèle. DataVLab fournit des services d'annotation de données financières qui soutiennent les banques, les startups fintech, les compagnies d'assurance, les plateformes d'investissement et les fournisseurs de technologies réglementaires.

Nos flux de travail couvrent les données financières structurées et non structurées, y compris les transactions, les relevés, les factures, les documents KYC, les contrats, les journaux de support client et le contenu extrait par OCR. Nous annotons les modèles transactionnels, les indicateurs de fraude, les catégories de risque, les entités nommées, les termes financiers, les types de clauses, les structures de tableaux et les indicateurs de validation.

Pour l'intelligence documentaire, nous prenons en charge les cadres de délimitation, l'étiquetage des zones, la détection des signatures, la classification au niveau des pages, la création de liens entre entités, l'extraction de tableaux et l'interprétation de l'écriture manuscrite si nécessaire. Le contrôle qualité comprend des examens multicouches, des vérifications d'anomalies, la validation des schémas et une notation de cohérence entre les segments de données financières.

Des équipes d'annotation et des plateformes sécurisées réservées à l'UE sont disponibles pour le respect de la vie privée, de la confidentialité et des contraintes réglementaires. Nos services d'annotation financière aident les équipes d'IA à améliorer la précision de la détection des fraudes, à automatiser les flux de travail financiers, à accélérer le traitement des documents et à prendre en charge des systèmes de renseignement financier conformes et évolutifs.