Nous simplifions la préparation et la labellisation des données dans les Services Financiers
L'intelligence artificielle est devenue un outil de plus en plus courant dans le secteur de la banque et de l'assurance (gestion des comptes, détection de fraude, expérience personnalisée). L’IA permet de gagner du temps et d’améliorer l’efficacité de vos processus bancaires ou assurantiels.
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Vous travaillez dans les services financiers (banque / assurance) ?
Nous avons sourcé et labellisé des centaines de milliers d'images et textes (annotation de transactions) dans les métiers de la banque et de l’assurance. Ces données peuvent être utilisées pour concevoir des chatbots, pour répondre rapidement aux questions des clients et leur fournir des conseils financiers ou les aider à trouver les produits d'assurance ou les comptes bancaires qui conviennent le mieux à leurs besoins.
Détection de transactions frauduleuses
En combinant l’analyse de données et l'apprentissage automatique (Machine Learning), il est possible de détecter les transactions frauduleuses et les comportements inhabituels sur les comptes bancaires. Les banques peuvent construire des produits leur permettant d’analyser en temps réel les transactions effectuées sur les comptes de leurs clients et détecter les activités suspectes. Cela peut aider à prévenir les fraudes et à protéger les comptes de leurs clients !
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Conseil personnalisé grâce aux chatbots
Les chatbots se sont démocratisés. Ils sont de plus en plus utilisés pour répondre rapidement aux questions des clients et leur fournir des conseils financiers ou des informations sur les produits bancaires. Cela peut aider les banques à améliorer l'expérience client et à réduire leurs coûts.
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Systèmes de recommandation
L’IA permet de construire des systèmes de recommandation pour aider les clients à trouver les produits bancaires qui conviennent le mieux à leurs besoins. En analysant les données financières et les comportements en ligne des clients, les banques peuvent recommander des comptes, des cartes de crédit ou des prêts qui répondent aux besoins et aux objectifs financiers de chacun.
Pourquoi choisir Innovatiana ?
Une externalisation qui a du sens et de l’impact
Nous revendiquons un modèle d’outsourcing éthique pour l'intelligence artificielle. Nous refusons le crowdsourcing proposé par la plupart de nos concurrents. Nous investissons dans la formation et le développement de nos salariés malgaches pour garantir un upskilling et une continuité des équipes qui travaillent sur les Use Cases de nos clients.
Une externalisation éthique
Nous refusons les pratiques dites de "crowdsourcing" : nous créons des emplois stables et valorisés pour vous proposer une externalisation qui a du sens et de l’impact ainsi qu’une transparence quant à l’origine des données utilisées pour l’IA.
Un modèle inclusif
Nous recrutons notre propre équipe à Madagascar et nous la formons aux techniques de traitement de données et de labellisation pour l'IA. Nous leur offrons un salaire équitable, de bonnes conditions de travail et des possibilités d'évolution de carrière.
Un management de proximité
Toutes les tâches qui nous sont confiées sont pilotées par un Manager anglophone et francophone : votre interlocuteur privilégié. Il mobilise une équipe de Data Labelers pour répondre à vos objectifs et vous propose une échéance réaliste.
Des tarifs compétitifs
Nous proposons des conditions flexibles, pour un pricing adapté à vos enjeux et à vos moyens. Nous facturons à la tâche (exemple : "labelliser 50'000 images avec des bounding boxes") : pas d'abonnement, pas de frais de mise en service.
Nos clients nous font confiance
Nous accompagnons banques et assurances dans le respect des contraintes réglementaires. Notre proposition de valeur est compatible avec les exigences éthiques en matière de préparation des données (EBA, AI Act, ...).
Nos Data Labelers accompagnent nos clients des services financiers dans leurs processus de KYC ou d'annotation d'états financiers. Il peut s'agir d'annoter des factures pour automatiser des réconciliations comptables, par exemple.
Nous avons mis en place des processus semi-automatiques : nos Data Labelers interviennent 2 fois par mois pour nos clients afin de contrôler les résultats d'une IA consistant à annoter des centaines de milliers de transactions bancaires.
Alimentez vos modèles IA avec des données d'entraînement de haute qualité !
