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Firma
KI im Banken- und Fintech-Bereich · Trainingsdatendienste
Annotation, Datenerfassung und dialogbasierte KI-Daten für Kontoauszüge, KYC-Dokumente und Transaktionen – gemäß SOC 2, ISO 27001 und PCI DSS Level 1, mit einer Genauigkeit von 95%.
Die Annotation und Sammlung von Finanzdaten ist der durchgängige Prozess der Beschaffung, Kennzeichnung und Validierung von Bank- und Fintech-Daten – Transaktionen, Kontoauszüge, KYC-Dokumente, Rechnungen, SEC-Einreichungen, Sprachaufzeichnungen und Kundeninteraktionen –, damit Modelle des maschinellen Lernens Betrug erkennen, die Einhaltung von Vorschriften automatisieren und Dokumente mit produktionsreifer Genauigkeit verarbeiten können.
Industrie:
KI-Chatbots im Finanzdienstleistungssektor werden bis zum Jahr 2023 862 Millionen menschliche Arbeitsstunden eingespart haben.
Industrie:
Laut Berichten wird der Wert von KI im Finanzdienstleistungssektor bis zum Jahr 2030 auf rund 79 Milliarden US-Dollar geschätzt.
In den nächsten Jahren werden die Interaktionen mit KI-gestützten Chatbots um 3,150 % zunehmen.
Im Fintech-Bereich hat die Präzision von Ergebnissen und Leistungen einen enormen Einfluss auf den Lebensunterhalt von Menschen und Unternehmen. Deshalb benötigt Ihre Fintech-Marke die relevantesten und maßgeschneiderten Datensätze für das KI-Training. Wir bieten Ihnen dialogbasierte KI, Datenannotation und Datenerfassungsdienste für verschiedene demografische Gruppen und Marktsegmente, damit Sie eine hochmoderne Fintech-Anwendung entwickeln können.
Kundenspezifische Erfassung und Beschaffung von Trainingsdaten für Banken und Fintech-Unternehmen: Transaktionsdatensätze, Audioaufzeichnungen aus Callcentern, mehrsprachige Sprachaufnahmen, Dokumentenbilder und synthetische Finanzdokumente. Shaip liefert freigegebene, geografisch breit gefächerte Datensätze sowie einen sofort verfügbaren Katalog mit Kontoauszügen, Gehaltsabrechnungen, Schecks und Rechnungen – gemäß ISO 27001 und SOC 2.
Kundenspezifische Erfassung und Beschaffung von Trainingsdaten für Banken und Fintech-Unternehmen: Transaktionsdatensätze, Audioaufzeichnungen aus Callcentern, mehrsprachige Sprachaufnahmen, Dokumentenbilder und synthetische Finanzdokumente. Shaip liefert freigegebene, geografisch breit gefächerte Datensätze sowie einen sofort verfügbaren Katalog mit Kontoauszügen, Gehaltsabrechnungen, Schecks und Rechnungen – gemäß ISO 27001 und SOC 2.
Begrenzungsrahmen, Named Entity Recognition (NER) und Schlüssel-Wert-Kennzeichnung von Kontoauszügen, Gehaltsabrechnungen, Rechnungen, SEC-Einreichungen, Kreditanträgen und Steuerformularen. Wird zum Trainieren intelligenter Dokumentenverarbeitungs- (IDP) und OCR-Modelle verwendet – Shaips Annotatoren kennzeichnen Datumsangaben, Beträge, Kontonummern, Unterschriften und Klauselgrenzen mit einer Genauigkeit von 95 %.
Annotation von Personalausweisen, Reisepässen, Führerscheinen und Selfie-Verifizierungsrahmen für KYC-Automatisierung und Onboarding-Modelle. Beinhaltet Gesichtserkennung, Dokumentenklassifizierung und Fälschungsindikatoren – annotiert in PII-kontrollierten Umgebungen gemäß DSGVO und SOC 2.
Sequenz- und Anomalieerkennung von Transaktionsdaten: Kartenzahlungen, ACH-Überweisungen, Banküberweisungen und Kontoverhalten. Trainiert Modelle zur Betrugserkennung, Geldwäschebekämpfung und Rückbuchungen – Shaip-Annotatoren kennzeichnen Betrugstypen, Geldwäschesignale und Muster synthetischer Identitäten.
Named-Entity-Erkennung, Stimmungsanalyse, Intention-Klassifizierung und Erstellung von Frage-Antwort-Paaren in Finanzdokumenten, Transkripten von Telefonkonferenzen zu Geschäftsergebnissen, regulatorischen Meldungen, Newsfeeds und Kundensupport-Protokollen. Einsatzgebiete: Feinabstimmung von LLM-Modellen, Finanz-Chatbots und Marktstimmungsmodelle.
Mit unseren hochwertigen Trainingsdaten können Sie Ihre Machine-Learning-Module Wunder wirken lassen.
Annotierte Transaktionshistorien, Kreditanträge und Auskunfteienabfragen dienen zum Trainieren von Kreditrisiko- und Ausfallprognosemodellen für die Kreditvergabe an Privatkunden und KMU.
Angegebene Betrugstypen (Zahlungen ohne Kartenpräsenz, synthetische Identität, Strukturierung, Kontoübernahme) dienen dem Training von Echtzeit-Betrugs- und AML-Modellen für digitale Banken und Zahlungsabwickler.
Annotierte Ausweisdokumente, Selfie-Abgleichpaare und Fälschungsindikatoren trainieren Onboarding-Prozesse, die die manuelle KYC-Prüfung reduzieren, indem sie risikoarme Anträge aus der Warteschlange entfernen.
Mithilfe von mit Absichten versehenen Chatprotokollen und mehrsprachigen Sprachdatensätzen wird dialogbasierte KI für das Retail-Banking, die Bearbeitung von Beschwerden und den IVR-Selbstbedienungsprozess trainiert.
Mit Klauseln versehene regulatorische Meldungen (SEC, FINRA, RBI, FCA) und Vertragsdaten werden trainiert, um RegTech-Modelle für die Überwachung der Einhaltung von Vorschriften und die Analyse der Offenlegung zu nutzen.
Sentiment-markierte Gewinnmitteilungen, Finanznachrichten und Social-Media-Beiträge dienen zum Trainieren von Modellen für Handelssignale, Markenüberwachung und Aktienanalyse.
Engagierte und geschulte Teams:
Höchste Prozesseffizienz wird gewährleistet durch:
Die patentierte Plattform bietet Vorteile:
Weltweiter Pool von über 500 geprüften Annotatoren mit Erfahrung im Finanz- und Bankwesen
Eine leistungsstarke Plattform, die verschiedene Arten von Anmerkungen unterstützt
Mindestens 95 % Genauigkeit für höchste Qualität gewährleistet
Globale Projekte in über 60 Ländern
SLAs der Enterprise-Klasse
Erstklassige reale Fahrdatensätze
Die Annotation und Sammlung von Finanzdaten ist der durchgängige Prozess der Beschaffung, Kennzeichnung und Validierung von Bank- und Fintech-Daten – Transaktionen, Kontoauszüge, KYC-Dokumente, Rechnungen, SEC-Einreichungen, Kreditanträge, Sprachaufzeichnungen und Kundeninteraktionen –, damit Modelle des maschinellen Lernens Muster erkennen, Betrug aufdecken, die Einhaltung von Vorschriften automatisieren und Dokumente mit produktionsreifer Genauigkeit verarbeiten können.
Shaip bietet beides. Banken und KI-Teams von Fintech-Unternehmen können ihre eigenen Daten zur Annotation bereitstellen oder Shaip mit der Beschaffung und Sammlung neuer Trainingsdaten beauftragen – Audioaufnahmen, mehrsprachige Sprachaufnahmen, Dokumentenbilder, KYC-Beispiele und Transaktionsdatensätze – in über 100 Sprachen und Zielregionen. Shaip lizenziert außerdem vorgefertigte Bankdatensätze (Kontoauszüge, Gehaltsabrechnungen, Schecks, Rechnungen, Steuerdokumente) über seinen Datenkatalog.
Shaip verarbeitet strukturierte und unstrukturierte Finanzdaten: Transaktionen, Kontoauszüge, Gehaltsabrechnungen, Rechnungen, Schecks, SEC-Einreichungen, Kreditanträge, KYC-Dokumente, Ausweise, Verdienstnachweise, Finanznachrichten, behördliche Meldungen, Kundendienstprotokolle und Sprachaufnahmen. Zu den Analysemethoden gehören Texterkennung (NER), OCR, Bounding-Box-Analyse, Key-Value-Analyse, Stimmungsanalyse, Intent-Analyse, Audiotranskription und mehrsprachige Spracherfassung.
Shaip bietet individuelle Annotationen und Beschriftungen für Kontoauszüge, SEC-Einreichungen, Kreditanträge, Gehaltsabrechnungen, Steuerformulare, Rechnungen und Verträge – mittels Bounding-Box-, NER-, Key-Value- und Tabellenstruktur-Annotationen. Die Annotationen erfolgen auf Shaips proprietärer Plattform unter Einhaltung der Kontrollen von SOC 2, ISO 27001 und PCI DSS Level 1. Die Annotatoren unterliegen einer Geheimhaltungsvereinbarung und sind im Finanzbereich geschult. Die Client-Umgebungen sind isoliert.
Shaip gewährleistet eine Mindestgenauigkeit von 95 % durch einen Six-Sigma-Qualitätssicherungsprozess mit stufenweiser Steuerung, der von zertifizierten Black Belts durchgeführt wird. Der Workflow umfasst Kalibrierungsrunden anhand von Goldstandarddaten, die Überwachung der Inter-Annotator-Übereinstimmung (IAA), mehrstufige Stichprobenprüfungen und einen kontinuierlichen Verbesserungsprozess. Genauigkeitsziele werden projektbezogen vereinbart und in den Lieferzusammenfassungen dokumentiert.
Ja. Shaip führt KYC- und Identitätsdokumentenannotationen – Personalausweise, Reisepässe, Führerscheine, Selfie-Verifizierungsrahmen und Fälschungsindikatoren – in isolierten Umgebungen mit NDA-gebundenen Annotatoren, rollenbasierter Zugriffskontrolle und Audit-Logs durch. Die Workflows entsprechen SOC 2, ISO 27001 und, wo anwendbar, DSGVO und CCPA. Shaip kann Annotatoren auch direkt in das Tool des Kunden einbetten, wenn die Daten die Kundenumgebung nicht verlassen dürfen.
Shaip sammelt, transkribiert und annotiert Sprach- und Textdaten in über 100 Sprachen und Dialekten, darunter alle wichtigen europäischen, indischen, südostasiatischen, nahöstlichen und afrikanischen Sprachen. Das Team hat mehrsprachige Datensätze für Banking-Chatbots, Sprachdialogsysteme und Callcenter-Analysen entwickelt, deren sprachliche Qualitätssicherung von Muttersprachlern durchgeführt wurde.
