AI ด้านการธนาคารและฟินเทค · บริการข้อมูลสำหรับการฝึกอบรม
การระบุข้อมูล การรวบรวมข้อมูล และข้อมูล AI สำหรับการสนทนาสำหรับงบการเงินของธนาคาร เอกสาร KYC และธุรกรรมต่างๆ — ภายใต้มาตรฐาน SOC 2, ISO 27001 และ PCI DSS ระดับ 1 ด้วยความแม่นยำ 95%
การติดป้ายกำกับและการรวบรวมข้อมูลทางการเงินเป็นกระบวนการแบบครบวงจรในการจัดหา ติดป้ายกำกับ และตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลด้านการธนาคารและเทคโนโลยีทางการเงิน เช่น ธุรกรรม ใบแจ้งยอดบัญชีธนาคาร เอกสาร KYC ใบแจ้งหนี้ เอกสารที่ยื่นต่อ SEC บันทึกเสียง และการปฏิสัมพันธ์กับลูกค้า เพื่อให้แบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องสามารถตรวจจับการฉ้อโกง ทำให้การปฏิบัติตามกฎระเบียบเป็นไปโดยอัตโนมัติ และประมวลผลเอกสารด้วยความแม่นยำในระดับการผลิต
อุตสาหกรรม:
แชทบอท AI ในพื้นที่บริการทางการเงินจะช่วยประหยัดได้ 862 ล้านเหรียญ ชั่วโมงของมนุษย์ภายในปี 2023
อุตสาหกรรม:
ตามรายงาน AI ในพื้นที่บริการทางการเงินจะมีมูลค่าประมาณ $ 79bn ภายในปี 2030
ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า การโต้ตอบแชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะเติบโตขึ้น 3,150%
Fintech เป็นพื้นที่หนึ่งที่ความแม่นยำของผลลัพธ์และผลลัพธ์มีอิทธิพลอย่างมากต่อการดำรงชีวิตของผู้คนและธุรกิจ นั่นคือเหตุผลที่แบรนด์ฟินเทคของคุณต้องการชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องและปรับแต่งให้เหมาะสมที่สุดสำหรับวัตถุประสงค์ในการฝึกอบรม AI เราให้บริการ AI เชิงสนทนา การทำหมายเหตุประกอบข้อมูล และการเก็บรวบรวมข้อมูลในกลุ่มประชากรและตลาดที่หลากหลาย เพื่อให้คุณเปิดตัวแอปพลิเคชั่น Fintech ที่ซับซ้อนที่สุดได้
การรวบรวมและจัดหาข้อมูลสำหรับการฝึกอบรมด้านการธนาคารและเทคโนโลยีทางการเงินแบบกำหนดเอง: บันทึกธุรกรรม บันทึกเสียงศูนย์บริการลูกค้า เสียงพูดหลายภาษา รูปภาพเอกสาร และเอกสารทางการเงินจำลอง Shaip จัดส่งชุดข้อมูลที่ได้รับความยินยอมและกระจายอยู่ตามภูมิภาคต่างๆ รวมถึงแคตตาล็อกชุดข้อมูลสำเร็จรูปของใบแจ้งยอดบัญชีธนาคาร สลิปเงินเดือน เช็ค และใบแจ้งหนี้ ภายใต้การควบคุมมาตรฐาน ISO 27001 และ SOC 2
การรวบรวมและจัดหาข้อมูลสำหรับการฝึกอบรมด้านการธนาคารและเทคโนโลยีทางการเงินแบบกำหนดเอง: บันทึกธุรกรรม บันทึกเสียงศูนย์บริการลูกค้า เสียงพูดหลายภาษา รูปภาพเอกสาร และเอกสารทางการเงินจำลอง Shaip จัดส่งชุดข้อมูลที่ได้รับความยินยอมและกระจายอยู่ตามภูมิภาคต่างๆ รวมถึงแคตตาล็อกชุดข้อมูลสำเร็จรูปของใบแจ้งยอดบัญชีธนาคาร สลิปเงินเดือน เช็ค และใบแจ้งหนี้ ภายใต้การควบคุมมาตรฐาน ISO 27001 และ SOC 2
การติดป้ายกำกับขอบเขต (bounding-box), การระบุชื่อเฉพาะ (NER) และการจับคู่ค่า (key-value labeling) บนเอกสารทางการเงิน เช่น ใบแจ้งยอดเงินเดือน ใบแจ้งหนี้ เอกสารยื่นต่อ SEC ใบสมัครสินเชื่อ และแบบฟอร์มภาษี ใช้ในการฝึกฝนโมเดลการประมวลผลเอกสารอัจฉริยะ (IDP) และ OCR โดยตัวติดป้ายกำกับของ Shaip สามารถติดแท็กวันที่ จำนวนเงิน หมายเลขบัญชี ลายเซ็น และขอบเขตของข้อความได้อย่างแม่นยำถึง 95%
การใส่คำอธิบายประกอบลงในบัตรประจำตัวประชาชน หนังสือเดินทาง ใบขับขี่ และกรอบยืนยันตัวตนด้วยภาพเซลฟี่ สำหรับระบบอัตโนมัติ KYC และโมเดลการลงทะเบียนลูกค้าใหม่ รวมถึงการตรวจสอบความตรงกันของใบหน้า การจำแนกประเภทเอกสาร และตัวบ่งชี้การปลอมแปลง โดยใส่คำอธิบายประกอบภายใต้สภาพแวดล้อมที่มีการควบคุมข้อมูลส่วนบุคคล (PII) ตามข้อกำหนด GDPR และ SOC 2
การติดป้ายลำดับและความผิดปกติในข้อมูลธุรกรรม: การชำระเงินด้วยบัตร, ACH, การโอนเงินผ่านธนาคาร และพฤติกรรมบัญชี ฝึกฝนโมเดลตรวจจับการฉ้อโกง, AML และการเรียกคืนเงิน — ตัวระบุ Shaip จะติดแท็กประเภทการฉ้อโกง สัญญาณการฟอกเงิน และรูปแบบเอกลักษณ์สังเคราะห์
การระบุเอนทิตีชื่อเฉพาะ การวิเคราะห์ความรู้สึก การจำแนกเจตนา และการสร้างคู่คำถามและคำตอบในเอกสารทางการเงิน บันทึกการประชุมรายงานผลประกอบการ เอกสารการยื่นต่อหน่วยงานกำกับดูแล ข่าวสาร และบันทึกการสนับสนุนลูกค้า ใช้สำหรับการปรับแต่ง LLM แชทบอททางการเงิน และแบบจำลองความรู้สึกของตลาด
ด้วยข้อมูลการฝึกอบรมคุณภาพสูงของเรา คุณสามารถปล่อยให้โมดูลแมชชีนเลิร์นนิงทำสิ่งมหัศจรรย์ได้
ประวัติการทำธุรกรรมที่มีคำอธิบายประกอบ ใบสมัครสินเชื่อ และข้อมูลจากสำนักเครดิตต่างๆ ช่วยฝึกฝนแบบจำลองการประเมินความเสี่ยงด้านเครดิตและการคาดการณ์การผิดนัดชำระหนี้ สำหรับการให้สินเชื่อรายย่อยและ SME
การกำหนดประเภทการฉ้อโกง (เช่น การฉ้อโกงโดยไม่ใช้บัตร การใช้ตัวตนปลอม การจัดโครงสร้างธุรกรรม การเข้ายึดบัญชี) จะช่วยฝึกฝนโมเดลการตรวจจับการฉ้อโกงและการป้องกันการฟอกเงินแบบเรียลไทม์สำหรับธนาคารดิจิทัลและผู้ประมวลผลการชำระเงิน
เอกสารประจำตัวที่มีคำอธิบายประกอบ คู่ภาพเซลฟี่ที่ตรงกัน และตัวบ่งชี้การปลอมแปลง ช่วยฝึกฝนกระบวนการรับสมัครงานที่ลดการตรวจสอบ KYC ด้วยตนเอง โดยการคัดกรองใบสมัครที่มีความเสี่ยงต่ำออกจากคิว
บันทึกการสนทนาที่มีการระบุเจตนาและชุดข้อมูลเสียงพูดหลายภาษาใช้ในการฝึกฝน AI สำหรับการสนทนาในธุรกิจธนาคารเพื่อรายย่อย การจัดการข้อร้องเรียน และบริการตนเองผ่านระบบ IVR
เอกสารการยื่นต่อหน่วยงานกำกับดูแล (SEC, FINRA, RBI, FCA) ที่มีการติดแท็กข้อกำหนด และข้อมูลสัญญา ถูกนำมาใช้ฝึกฝนโมเดล RegTech เพื่อการตรวจสอบการปฏิบัติตามกฎระเบียบและการวิเคราะห์การเปิดเผยข้อมูล
บทถอดเสียงผลประกอบการ ข่าวการเงิน และโพสต์บนโซเชียลมีเดียที่ติดป้ายกำกับอารมณ์ความรู้สึก ถูกนำมาใช้ฝึกฝนโมเดลเพื่อสร้างสัญญาณการซื้อขาย การติดตามแบรนด์ และการวิจัยหุ้น
ทีมงานที่ทุ่มเทและฝึกฝน:
มั่นใจได้ถึงประสิทธิภาพของกระบวนการสูงสุดด้วย:
แพลตฟอร์มที่ได้รับสิทธิบัตรให้ประโยชน์:
ฐานข้อมูลทั่วโลกที่มีผู้ให้คำอธิบายข้อมูลที่ผ่านการตรวจสอบแล้วกว่า 500 คน พร้อมความรู้และความเชี่ยวชาญในด้านการเงินและการธนาคาร
แพลตฟอร์มอันทรงพลังที่รองรับคำอธิบายประกอบประเภทต่างๆ
รับรองความถูกต้องขั้นต่ำ 95% เพื่อคุณภาพที่เหนือกว่า
โครงการระดับโลกในกว่า 60 ประเทศ
SLA ระดับองค์กร
ชุดข้อมูลการขับขี่ในชีวิตจริงที่ดีที่สุดในระดับเดียวกัน
การติดป้ายกำกับและการรวบรวมข้อมูลทางการเงินเป็นกระบวนการแบบครบวงจรในการจัดหา ติดป้ายกำกับ และตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลด้านการธนาคารและเทคโนโลยีทางการเงิน เช่น ธุรกรรม ใบแจ้งยอดบัญชีธนาคาร เอกสาร KYC ใบแจ้งหนี้ เอกสารที่ยื่นต่อ SEC ใบสมัครสินเชื่อ บันทึกเสียง และการปฏิสัมพันธ์กับลูกค้า เพื่อให้แบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องสามารถจดจำรูปแบบ ตรวจจับการฉ้อโกง ทำให้การปฏิบัติตามกฎระเบียบเป็นไปโดยอัตโนมัติ และประมวลผลเอกสารด้วยความแม่นยำในระดับการผลิต
Shaip ให้บริการทั้งสองแบบ ธนาคารและทีม AI ด้านฟินเทคสามารถส่งข้อมูลของตนเองให้ Shaip เพื่อทำการติดป้ายกำกับข้อมูลเท่านั้น หรือมอบหมายให้ Shaip จัดหาและรวบรวมข้อมูลฝึกอบรมใหม่ — บันทึกเสียง ข้อมูลเสียงหลายภาษา รูปภาพเอกสาร ตัวอย่าง KYC และบันทึกธุรกรรม — ในกว่า 100 ภาษาและพื้นที่เป้าหมาย นอกจากนี้ Shaip ยังให้สิทธิ์ใช้งานชุดข้อมูลธนาคารสำเร็จรูป (งบการเงิน ใบแจ้งเงินเดือน เช็ค ใบแจ้งหนี้ เอกสารภาษี) ผ่านแคตตาล็อกข้อมูลของ Shaip อีกด้วย
Shaip สามารถจัดการกับข้อมูลทางการเงินทั้งแบบมีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง ได้แก่ รายการธุรกรรม ใบแจ้งยอดบัญชีธนาคาร สลิปเงินเดือน ใบแจ้งหนี้ เช็ค เอกสารยื่นต่อ SEC ใบสมัครสินเชื่อ เอกสาร KYC บัตรประจำตัวประชาชน ใบสรุปรายได้ ข่าวสารทางการเงิน เอกสารยื่นต่อหน่วยงานกำกับดูแล บันทึกการสนับสนุนลูกค้า และบันทึกเสียง รูปแบบการประมวลผลประกอบด้วย การระบุชื่อเฉพาะของข้อความ (Text NER) การรู้จำอักขระด้วยแสง (OCR) การระบุขอบเขต การจับคู่คีย์และค่า การวิเคราะห์อารมณ์ การวิเคราะห์เจตนา การถอดเสียง และการรวบรวมข้อมูลเสียงหลายภาษา
Shaip ให้บริการการใส่คำอธิบายประกอบและการติดป้ายกำกับแบบกำหนดเองสำหรับงบการเงินของธนาคาร เอกสารที่ยื่นต่อ SEC ใบสมัครสินเชื่อ สลิปเงินเดือน แบบฟอร์มภาษี ใบแจ้งหนี้ และสัญญา โดยใช้การใส่คำอธิบายประกอบแบบกรอบสี่เหลี่ยม (bounding-box), NER, คีย์-ค่า (key-value) และโครงสร้างตาราง (table-structure) การใส่คำอธิบายประกอบทำงานบนแพลตฟอร์มที่เป็นกรรมสิทธิ์ของ Shaip ภายใต้การควบคุม SOC 2, ISO 27001 และ PCI DSS ระดับ 1 โดยมีผู้ใส่คำอธิบายประกอบที่ได้รับการฝึกอบรมด้านการเงินและผูกพันตามข้อตกลงการรักษาความลับ (NDA) และสภาพแวดล้อมของลูกค้าที่แยกต่างหาก
Shaip บังคับใช้มาตรฐานความแม่นยำขั้นต่ำ 95% ผ่านกระบวนการควบคุมคุณภาพแบบ 6 Sigma stage-gate ซึ่งดูแลโดยผู้เชี่ยวชาญระดับ Black Belt ที่ได้รับการรับรอง กระบวนการทำงานประกอบด้วยการสอบเทียบกับข้อมูลมาตรฐาน การติดตามความสอดคล้องระหว่างผู้ให้ข้อมูล (IAA) การตรวจสอบตัวอย่างหลายขั้นตอน และวงจรการให้ข้อเสนอแนะเพื่อการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง เป้าหมายความแม่นยำจะตกลงกันในแต่ละโครงการและรายงานในสรุปการส่งมอบงาน
ใช่แล้ว Shaip ดำเนินการตรวจสอบ KYC และการตรวจสอบเอกสารยืนยันตัวตน เช่น บัตรประชาชน หนังสือเดินทาง ใบขับขี่ กรอบรูปยืนยันตัวตนด้วยภาพเซลฟี่ และตัวบ่งชี้การปลอมแปลง ภายในสภาพแวดล้อมที่แยกต่างหาก โดยมีผู้ตรวจสอบที่ผูกพันตามข้อตกลงการรักษาความลับ การเข้าถึงตามบทบาท และบันทึกการตรวจสอบ กระบวนการทำงานสอดคล้องกับ SOC 2, ISO 27001 และ GDPR และ CCPA (หากเกี่ยวข้อง) นอกจากนี้ Shaip ยังสามารถฝังผู้ตรวจสอบลงในเครื่องมือของลูกค้าได้โดยตรง เมื่อข้อมูลไม่สามารถออกจากสภาพแวดล้อมของลูกค้าได้
Shaip รวบรวม ถอดเสียง และใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลเสียงและข้อความในภาษาและสำเนียงต่างๆ มากกว่า 100 ภาษา รวมถึงภาษาหลักๆ ในยุโรป อินเดีย เอเชียตะวันออกเฉียงใต้ ตะวันออกกลาง และแอฟริกา ทีมงานได้ส่งมอบชุดข้อมูลหลายภาษาสำหรับแชทบอทในธนาคาร ระบบตอบรับอัตโนมัติด้วยเสียง (IVR) และการวิเคราะห์ศูนย์บริการลูกค้า โดยมีผู้เชี่ยวชาญด้านภาษาเป็นผู้ตรวจสอบคุณภาพทางภาษา
