Simplificamos la preparación y el etiquetado de datos en los servicios financieros
La inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta cada vez más común en el sector bancario y de seguros (gestión de cuentas, detección de fraudes, experiencia personalizada). La IA ahorra tiempo y mejora la eficiencia de sus procesos bancarios o de seguros.
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¿Trabaja en servicios financieros (banca / seguros)?
Hemos obtenido y etiquetado cientos de miles de imágenes y textos (anotación de transacciones) en los sectores bancario y de seguros. Estos datos pueden utilizarse para diseñar chatbots que respondan rápidamente a las preguntas de los clientes y les proporcionen asesoramiento financiero o les ayuden a encontrar los productos de seguros o las cuentas bancarias que mejor se adapten a sus necesidades.
Detección de transacciones fraudulentas
Combinando el análisis de datos y el aprendizaje automático, es posible detectar transacciones fraudulentas y comportamientos inusuales en las cuentas bancarias. Los bancos pueden crear productos que les permitan analizar las transacciones en las cuentas de sus clientes en tiempo real y detectar actividades sospechosas. Esto puede ayudar a prevenir el fraude y proteger las cuentas de sus clientes.
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Asesoramiento personalizado gracias a los chatbots
Los chatbots se han democratizado. Se utilizan cada vez más para responder rápidamente a las preguntas de los clientes y proporcionarles asesoramiento financiero o información sobre productos bancarios. Esto puede ayudar a los bancos a mejorar la experiencia del cliente y reducir costes.
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Sistemas de recomendación
La IA permite crear sistemas de recomendación para ayudar a los clientes a encontrar los productos bancarios que mejor se adapten a sus necesidades. Analizando los datos financieros y el comportamiento en línea de los clientes, los bancos pueden recomendar cuentas, tarjetas de crédito o préstamos que satisfagan las necesidades y objetivos financieros individuales.
¿Por qué elegir Innovatiana?
Externalización con sentido e impacto
Exigimos un modeloético de externalización de la inteligencia artificial. Rechazamos el crowdsourcing propuesto por la mayoría de nuestros competidores. Invertimos en la formación y el desarrollo de nuestros empleados malgaches para garantizar la actualización y la continuidad de los equipos que trabajan en los casos de uso de nuestros clientes.
Externalización ética
Rechazamos las denominadas prácticasde "crowdsourcing": creamos puestos de trabajo estables y valorados para ofrecerle una subcontratación que tenga sentido e impacto, así como transparencia sobre el origen de los datos utilizados para la IA.
Un modelo integrador
Contratamos a nuestro propio equipo en Madagascar y les formamos en técnicas de procesamiento de datos y etiquetado para IA. Les ofrecemos un salario justo, buenas condiciones de trabajo y oportunidades de desarrollo profesional.
Gestión local
Todas las tareas que se nos confían están dirigidas por un Responsable francófono e inglés: su interlocutor privilegiado. Él o ella movilizará a un equipo de Data Labelers para cumplir sus objetivos y proponerle un plazo realista.
Tarifas competitivas
Ofrecemos condiciones flexibles, con precios adaptados a sus necesidades y recursos. Cobramos por trabajo (ejemplo: "etiquetar 50.000 imágenes con recuadros delimitadores"): sin suscripción ni costes de configuración.
Nuestros clientes confían en nosotros
Ayudamos a bancos y aseguradoras a cumplir las obligaciones reglamentarias. Nuestra propuesta de valor es compatible con los requisitos éticos para la preparación de datos (ABE, Ley de IA, etc.).
Nuestros etiquetadores de datos ayudan a nuestros clientes de servicios financieros en sus procesos de CSC o de anotación de estados financieros. Puede tratarse, por ejemplo, de anotar facturas para automatizar conciliaciones contables.
Hemos puesto en marcha procesos semiautomáticos: nuestros Data Labelers intervienen dos veces al mes para que nuestros clientes comprueben los resultados de una IA consistente en anotar cientos de miles de transacciones bancarias.
Alimente sus modelos de inteligencia artificial con datos de entrenamiento de alta calidad.
