-
-
Over ons
AI voor de bank- en fintechsector · Trainingsdatadiensten
Annotatie, gegevensverzameling en conversationele AI-data voor bankafschriften, KYC-documenten en transacties — onder SOC 2, ISO 27001 en PCI DSS Level 1, met een nauwkeurigheid van 95%.
Het annoteren en verzamelen van financiële gegevens is het complete proces van het verzamelen, labelen en valideren van bank- en fintechgegevens — transacties, bankafschriften, KYC-documenten, facturen, SEC-documenten, spraakopnames en klantinteracties — zodat machine learning-modellen fraude kunnen detecteren, compliance kunnen automatiseren en documenten met de vereiste nauwkeurigheid kunnen verwerken.
Industrie:
AI-chatbots in de financiële dienstverlening zullen tegen 2023 $862 miljoen aan menselijke arbeidsuren hebben bespaard.
Industrie:
Volgens berichten zal de waarde van AI in de financiële dienstverlening in 2030 rond de 79 miljard dollar bedragen.
In de komende jaren zullen AI-aangedreven chatbots-interacties met 3,150% groeien.
Fintech is een sector waar de nauwkeurigheid van resultaten en output een enorme invloed heeft op het welzijn van mensen en bedrijven. Daarom heeft uw fintech-merk de meest relevante en op maat gemaakte datasets nodig voor AI-training. Wij bieden conversationele AI, data-annotatie en dataverzamelingsdiensten voor diverse demografische groepen en marktsegmenten, zodat u de meest geavanceerde fintech-applicatie kunt lanceren.
Op maat gemaakte verzameling en sourcing van trainingsdata voor de bank- en fintechsector: transactiegegevens, audio-opnames van callcenters, meertalige spraak, documentafbeeldingen en synthetische financiële documenten. Shaip levert datasets met toestemming van de betrokken partijen, afkomstig uit verschillende geografische gebieden, en een kant-en-klare catalogus met datasets van bankafschriften, loonstroken, cheques en facturen, onder ISO 27001- en SOC 2-controles.
Op maat gemaakte verzameling en sourcing van trainingsdata voor de bank- en fintechsector: transactiegegevens, audio-opnames van callcenters, meertalige spraak, documentafbeeldingen en synthetische financiële documenten. Shaip levert datasets met toestemming van de betrokken partijen, afkomstig uit verschillende geografische gebieden, en een kant-en-klare catalogus met datasets van bankafschriften, loonstroken, cheques en facturen, onder ISO 27001- en SOC 2-controles.
Begrenzingskaders, Named Entity Recognition (NER) en sleutel-waardelabeling op bankafschriften, loonstroken, facturen, SEC-documenten, leningaanvragen en belastingformulieren. Gebruikt voor het trainen van intelligente documentverwerkingsmodellen (IDP) en OCR-modellen — de annotatoren van Shaip labelen datums, bedragen, rekeningnummers, handtekeningen en clausulegrenzen met een nauwkeurigheid van 95%.
Annotatie van identiteitskaarten, paspoorten, rijbewijzen en selfie-verificatieframes voor KYC-automatisering en onboardingmodellen. Inclusief gezichtsherkenning, documenttypeclassificatie en indicatoren voor vervalsing — geannoteerd in PII-gecontroleerde omgevingen die voldoen aan de AVG en SOC 2-normen.
Sequentie- en anomalielabeling op transactiegegevens: kaartbetalingen, ACH, overboekingen en rekeninggedrag. Traint modellen voor fraudedetectie, AML (anti-witwaspraktijken) en chargebacks — Shaip-annotators labelen fraudetypologieën, signalen van witwassen en patronen van synthetische identiteiten.
Named-entity recognition, sentimentanalyse, intentieclassificatie en het creëren van vraag-antwoordparen op basis van financiële documenten, transcripten van winstpresentaties, wettelijke documenten, nieuwsfeeds en klantenservicelogboeken. Gebruikt voor het finetunen van LLM-modellen, financiële chatbots en marktsentimentmodellen.
Met onze hoogwaardige trainingsgegevens kunt u uw machine learning-modules wonderen laten doen.
Geannoteerde transactiegeschiedenissen, leningaanvragen en gegevens van kredietbureaus worden gebruikt om modellen voor kredietrisico en wanbetalingsvoorspelling op te stellen voor leningen aan particulieren en het mkb.
Gelabelde fraudetypologieën (card-not-present, synthetische identiteit, structuring, account takeover) trainen realtime fraude- en AML-modellen voor digitale banken en betalingsverwerkers.
Aantekeningen bij identiteitsdocumenten, vergelijkingen tussen selfies en vervalsingen, en indicatoren voor vervalsing trainen onboardingprocessen die handmatige KYC-controles verminderen door aanvragen met een laag risico uit de wachtrij te verwijderen.
Chatlogs met gelabelde intenties en meertalige spraakdatasets worden gebruikt om conversationele AI te trainen voor retailbankieren, klachtenafhandeling en IVR-zelfservice.
Aan de hand van clausules gekoppelde regelgevingsdocumenten (SEC, FINRA, RBI, FCA) en contractgegevens worden RegTech-modellen getraind voor het monitoren van naleving en het analyseren van openbaarmakingen.
Met sentimentlabels voorziene transcripten van winstcijfers, financieel nieuws en berichten op sociale media worden modellen getraind voor het genereren van handelssignalen, merkbewaking en aandelenonderzoek.
Toegewijde en getrainde teams:
De hoogste procesefficiëntie wordt gegarandeerd met:
Het gepatenteerde platform biedt voordelen:
Wereldwijde pool van meer dan 500 gekwalificeerde annotatoren met expertise in de financiële en bancaire sector.
Een krachtig platform dat verschillende soorten annotaties ondersteunt
Minimaal 95% nauwkeurigheid gegarandeerd voor superieure kwaliteit
Wereldwijde projecten in meer dan 60 landen
SLA's op ondernemingsniveau
Best-in-class real-life rijgegevenssets
Het annoteren en verzamelen van financiële gegevens is het complete proces van het verzamelen, labelen en valideren van bank- en fintechgegevens — transacties, bankafschriften, KYC-documenten, facturen, SEC-documenten, leningaanvragen, spraakopnames en klantinteracties — zodat machine learning-modellen patronen kunnen herkennen, fraude kunnen opsporen, compliance kunnen automatiseren en documenten met de vereiste nauwkeurigheid kunnen verwerken.
Shaip biedt beide opties. Banken en fintech AI-teams kunnen hun eigen data aanleveren voor annotatie, of Shaip de opdracht geven om nieuwe trainingsdata te verzamelen – audio-opnames, meertalige spraak, documentafbeeldingen, KYC-voorbeelden en transactiegegevens – in meer dan 100 talen en geografische gebieden. Shaip biedt ook licenties voor kant-en-klare bankdatasets (bankafschriften, loonstroken, cheques, facturen, belastingdocumenten) via haar datacatalogus.
Shaip verwerkt gestructureerde en ongestructureerde financiële gegevens: transacties, bankafschriften, loonstroken, facturen, cheques, SEC-documenten, leningaanvragen, KYC-documenten, identiteitskaarten, salarisoverzichten, financieel nieuws, wettelijke documenten, klantenservicelogboeken en spraakopnamen. De verwerkingsmethoden omvatten tekst-NER, OCR, bounding box-analyse, key-value-analyse, sentimentanalyse, intentieanalyse, audiotranscriptie en meertalige spraakregistratie.
Shaip biedt aangepaste annotatie en labeling voor bankafschriften, SEC-documenten, leningaanvragen, loonstroken, belastingformulieren, facturen en contracten – met behulp van bounding box-, NER-, key-value- en tabelstructuurannotatie. De annotatie draait op het eigen platform van Shaip onder SOC 2-, ISO 27001- en PCI DSS Level 1-controles, met door NDA's gebonden, financieel geschoolde annotatoren en geïsoleerde klantomgevingen.
Shaip hanteert een nauwkeurigheidsminimum van 95% via een 6 Sigma-kwaliteitsborgingsproces met toegangspoorten, uitgevoerd door gecertificeerde Black Belts. De workflow omvat kalibratierondes met gouden standaardgegevens, het bijhouden van overeenstemming tussen annotatoren (IAA), meerfasige steekproefaudits en een continue feedbackloop voor verbetering. Nauwkeurigheidsdoelstellingen worden per project vastgesteld en gerapporteerd in opleveringsoverzichten.
Ja. Shaip voert KYC- en identiteitsdocumentannotatie uit — identiteitskaarten, paspoorten, rijbewijzen, selfie-verificatieframes en vervalsingsindicatoren — in geïsoleerde omgevingen met annotatoren die gebonden zijn aan een geheimhoudingsverklaring, op rollen gebaseerde toegang en auditlogboeken. De workflows zijn afgestemd op SOC 2, ISO 27001 en, waar van toepassing, de AVG en CCPA. Shaip kan annotatoren ook rechtstreeks in de tool van de klant integreren wanneer gegevens de klantomgeving niet mogen verlaten.
Shaip verzamelt, transcribeert en annoteert spraak- en tekstgegevens in meer dan 100 talen en dialecten, waaronder alle belangrijke Europese, Indische, Zuidoost-Aziatische, Midden-Oosterse en Afrikaanse talen. Het team heeft meertalige datasets geleverd voor chatbots in de banksector, spraakgestuurde IVR-systemen en analyses voor callcenters, waarbij de taalkundige kwaliteitscontrole is uitgevoerd door moedertaalsprekers.
