Annotasjon av navngitte entiteter i finans: Å bygge intelligens inn i NLP for bankvirksomhet
Grunnlaget for intelligent behandling av finansielle data ligger i entitetskommentarer av høy kvalitet. Denne omfattende veiledningen utforsker hvordan presisjonsmerking av navn, organisasjoner, pengeverdier og datoer forvandler ustrukturerte finansdokumenter til strukturert intelligens som driver neste generasjons bank- og finanstjenester.
Innholdsfortegnelse
Forståelse av NER-annotasjon i finansielle sammenhenger
NER-annotasjon (Named Entity Recognition) innen finans innebærer omhyggelig merking av ustrukturerte tekstdata for å identifisere og kategorisere viktige enheter som organisasjoner, personer, pengeverdier, datoer og finansielle instrumenter. I motsetning til generell tekstannotering krever NER i finanssektoren spesialiserte tilnærminger som tar hensyn til den unike terminologien, formateringskonvensjonene og de regulatoriske hensynene som er knyttet til bank- og finanstjenester.
Effektiv NER i finanssektoren har stor innvirkning på virksomheten. Finansinstitusjoner behandler millioner av dokumenter hvert år, fra lovpålagte innleveringer og forskningsrapporter til kundekommunikasjon og transaksjonsregistre. Ifølge bransjeundersøkelser rapporterer finansinstitusjoner som implementerer NER-drevne systemer, om opptil 65 % reduksjon i dokumentbehandlingstid og 42 % reduksjon i samsvarsrelaterte feil. For risikostyringsapplikasjoner har NER-forbedrede overvåkingssystemer vist seg å gi opptil 58 % bedre evne til å oppdage potensielt problematiske enheter eller relasjoner i dokumenter.
Enhetsidentifikasjon
Grunnlaget for økonomisk NER begynner med presis entitetsidentifisering - det vil si å finne ut hvilke deler av teksten som representerer navngitte entiteter. Denne prosessen innebærer tokenisering (oppdeling av tekst i ord), del-av-tale-tagging og kontekstuell analyse for å identifisere potensielle enhetsgrenser. For finansdokumenter omfatter dette ofte uregelmessig formatering, som forkortelser av firmanavn, alfanumeriske koder og spesialisert notasjon.
Enhetsklassifisering
Når enhetene er identifisert, må de klassifiseres i passende kategorier. Standard entitetstyper som PERSON, ORGANISASJON og STED suppleres med finansspesifikke kategorier som VALUTA, FINANSIELT_INSTRUMENT, KONTO_NUMMER, TRANSAKSJONSTYPE og REGULATORISK_ORGANISASJON. Avansert annotering innebærer hierarkisk klassifisering på flere nivåer for å fange opp både brede kategorier og spesifikke undertyper.
Anmerkning om relasjon
Avansert finansiell NER går lenger enn å identifisere isolerte enheter, og fanger også opp relasjoner mellom dem. Dette omfatter blant annet eierskapsrelasjoner (selskap A eier datterselskap B), transaksjonsrelasjoner (enhet X betalte beløp Y til enhet Z) og tidsmessige assosiasjoner (kontrakt A utløper på dato B). Disse relasjonsannotasjonene gir en kritisk kontekst for finansielle analyser og beslutningstaking nedstrøms.
Berikelse av attributter
Omfattende NER-annotering av finansdata omfatter også berikelse av entiteter med relevante attributter. For eksempel kan et selskapsnavn annoteres med attributter som bransjesektor, markedsverdi eller regulatorisk status. Disse attributtene øker nytteverdien av de ekstraherte entitetene ved å gi ytterligere dimensjonalitet for analyse, filtrering og kategorisering i finansielle applikasjoner.
For finansinstitusjoner som implementerer NLP-systemer, har kvaliteten på entitetskommenteringen direkte innvirkning på forretningsresultatene. Modeller som er trent opp på nøyaktig annoterte finansdata, oppnår en nøyaktighetsgrad på 92-95 % for entitetsgjenkjenning, sammenlignet med 75-80 % for systemer som er trent opp på generelle datasett. Denne forbedringen gir seg direkte utslag i redusert compliancerisiko, bedre kundeservice og mer nøyaktige økonomiske analyser.
Viktige utfordringer i NER-annotering av finansregnskap
Til tross for de betydelige fordelene er det flere store utfordringer knyttet til å lage effektive NER-kommentarer for finansdokumenter, og disse må løses for å få opplæringsdata av høy kvalitet:
Kompleks finansiell terminologi
Finansdokumenter inneholder svært spesialisert terminologi som kan være utfordrende å kommentere på en konsekvent måte. Bransjespesifikk sjargong, navn på finansielle produkter, tekniske termer og forkortelser krever kommentatorer med domenekompetanse. Terminologien utvikler seg kontinuerlig i takt med nye finansielle instrumenter og endringer i regelverket, noe som krever regelmessige oppdateringer av annoteringsretningslinjene. Finansinstitusjoner utvikler ofte egendefinerte entitetstaksonomier for å fange opp den nyanserte terminologien som er unik for deres forretningsområder.
Tvetydighet og referanseløsning
Finansielle enheter opptrer ofte i flere former i samme dokument - fulle juridiske navn, forkortelser, tickersymboler og uformelle referanser. For eksempel kan "JPM", "J.P. Morgan", "JPMorgan Chase & Co." og "banken" alle referere til den samme enheten. Annotasjonssystemer må etablere protokoller for konsekvent håndtering av disse variasjonene og knytte dem til en kanonisk entitet. Oppløsning av entiteter på tvers av dokumenter gjør det enda mer komplisert når entiteter må spores på tvers av flere relaterte dokumenter.
Håndtering av sensitiv informasjon
Finansielle dokumenter inneholder ofte sensitiv informasjon som er underlagt lovpålagte krav. Personlig identifiserbar informasjon (PII), kontonumre og konfidensielle finansielle data krever spesiell håndtering under annotasjonsprosessen. Arbeidsflyten for annotering må omfatte egnede sikkerhetstiltak, for eksempel datamaskering, rollebaserte tilgangskontroller og sikre behandlingsmiljøer. Overholdelse av regelverk som GDPR, CCPA og bransjespesifikke krav gjør annoteringsprosessen enda mer kompleks.
Hensyn til overholdelse av regelverk
NER-kommentarer for finanssektoren må være i tråd med lovpålagte krav som er spesifikke for ulike finanssektorer. For eksempel krever identifisering av navngitte enheter i lovpålagte registreringer at man følger lovpålagte taksonomier og rapporteringsstandarder. Sanksjonerte enheter og politisk eksponerte personer (PEP-er) krever spesiell håndtering og presis annotering for å støtte compliance-screening. Retningslinjene for annotasjon må oppdateres jevnlig for å gjenspeile utviklingen i de ulike jurisdiksjonenes regulatoriske krav.
Dokumentformatets kompleksitet
Finansdokumenter kommer i ulike formater - strukturerte tabeller, halvstrukturerte skjemaer, ustrukturert tekst og blandede formater - som alle krever ulike annoteringsmetoder. Tabeller og strukturerte data byr på spesielle utfordringer når det gjelder entitetsannotasjon, ettersom entiteter kan strekke seg over flere celler eller kreve kontekst fra overskrifter. PDF-dokumenter, som fortsatt er vanlige i finanssektoren, gjør det enda mer komplekst med potensielle problemer med tekstuttrekk som påvirker kvaliteten på annoteringen. Flersidige dokumenter krever sammenhengende annotasjon på tvers av sidegrensene.
Krav til domenekompetanse
Finansiell NER-annotering krever spesialisert domenekunnskap som går utover generell språkforståelse. Annotatørene må forstå finansielle konsepter, bransjespesifikk terminologi og regulatoriske kontekster for å kunne gjøre nøyaktige vurderinger av entiteter. Det kan være behov for fageksperter fra ulike finanssektorer (bank, investering, forsikring) for ulike dokumenttyper. Dette kompetansekravet har stor innvirkning på sammensetningen av annotasjonsteam, opplæringsbehov og kvalitetssikringsprosesser.
"Den virkelige verdien av NER i finansverdenen ligger ikke bare i å identifisere enheter, men også i å forstå konteksten og relasjonene mellom dem. Et firmanavn er meningsfylt, men når man vet at det er en motpart i en verdifull transaksjon, blir det satt inn i et risikorammeverk som styrer forretningsbeslutningene."
Beste praksis for økonomisk NER-annotering
Utvikling av robuste taksonomier for finansielle enheter
Å lage omfattende, domenespesifikke entitetstaksonomier er avgjørende for konsistent og verdifull økonomisk NER:
Hierarkisk entitetsklassifisering
Utvikle taksonomier på flere nivåer som fanger opp både brede enhetskategorier og spesifikke undertyper. I stedet for en enkel "ORGANISASJON"-type kan finansielle taksonomier for eksempel inneholde undertyper som "BANK", "INVESTMENT_FIRM", "FORSIKRINGSSELSKAP" og "REGULATORY_AGENCY". Denne hierarkiske tilnærmingen muliggjør både aggregering av enheter på høyt nivå og spesifikk filtrering av enheter basert på krav til brukstilfeller.
Klassifisering av finansielle instrumenter
Lag detaljerte taksonomier for finansielle instrumenter som fanger opp mangfoldet av produkter i moderne finans. Kategoriene kan omfatte "EQUITY", "FIXED_INCOME", "DERIVATIVE", "FUND" og andre, hver med relevante undertyper. Når det gjelder overholdelse av regelverk, bør disse taksonomiene være i tråd med offisielle klassifiseringssystemer som CFI (Classification of Financial Instruments) eller ISIN (International Securities Identification Number).
Monetære og numeriske enhetsstandarder
Etablere klare retningslinjer for hvordan pengeverdier, prosenter, datoer og andre numeriske enheter skal kommenteres. Definer hvordan du skal håndtere ulike valutanotasjoner, tallformater (f.eks. tusenskilletegn, desimaltegn) og omtrentlige verdier. Lag spesifikke protokoller for kommentering av intervaller, sammenlignende verdier (f.eks. "økt med 15 %") og komplekse pengeuttrykk (f.eks. "tilsvarende £5M GBP").
Regulatoriske og compliance-orienterte enheter
Utvikle entitetstyper som spesifikt støtter brukstilfeller for overholdelse av regelverk. Disse kan omfatte "SANCTIONED_ENTITY", "POLITICALLY_EXPOSED_PERSON", "REGULATORY_CITATION" og "COMPLIANCE_REQUIREMENT". For globale finansinstitusjoner bør disse taksonomiene ta hensyn til forskjeller i regelverk på tvers av jurisdiksjoner, samtidig som de opprettholder konsekvente annotasjonsprinsipper.
Rammeverk for kvalitetssikring av annotasjoner
For å sikre nøyaktighet og konsistens i annoteringen kreves det sofistikerte kvalitetskontrollprosesser:
- Flertrinns annotasjonsprosess: Implementer en sekvensiell annotasjonsprosess der de første annotasjonene gjennomgår flere gjennomgangstrinn. For eksempel et tretrinns system med primærkommentatorer, domeneeksperter og spesialister på endelig kvalitetssikring. Denne tilnærmingen skaper en gradvis forbedring av annotasjonskvaliteten og konsistensen.
- Protokoller for enighet mellom annotatorer: Etabler formelle metoder for å måle enighet mellom annotatorer og løse uoverensstemmelser. Bruk mål som Cohens Kappa- eller F1-score for å kvantifisere graden av enighet, med definerte terskelverdier for akseptabel variasjon. Opprett tydelige eskaleringsveier for å løse utfordrende tilfeller der det er konsekvent uenighet mellom annotatørene.
- Regelmessige kalibreringsøkter: Gjennomfør regelmessige kalibreringsworkshoper der annotatørene i fellesskap går gjennom utfordrende eksempler og forbedrer annoteringsretningslinjene basert på felles innsikt. Disse øktene bidrar til konsensus om vanskelige tilfeller og bidrar til å utvikle annoteringsstandardene etter hvert som nye dokumenttyper eller variasjoner av entiteter dukker opp.
- Validering av referansedatasett: Opprett valideringssett med gullstandard som er annotert av senioreksperter, og som annotasjonskvaliteten regelmessig kan vurderes opp mot. Bruk disse referansene til å identifisere systematiske problemer i annotasjonsprosessen, oppdage avdrift blant annotatørene og kvantifisere forbedringer i annotasjonskvaliteten over tid.
Finansielle NER-annoteringsverktøy og -teknologier
NER-annotasjon av finansielle dokumenter krever spesialiserte verktøy med funksjoner som er utviklet for komplekse finansielle dokumenter:
Integrering av finansiell kunnskapsbase
Avanserte annotasjonsplattformer inneholder finansielle kunnskapsbaser som hjelper annotatørene med å gjenkjenne entiteter. Disse ressursene kan omfatte selskapsregistre, databaser over finansielle instrumenter og lister over regulatoriske enheter. Hos Your Personal AI integreres annoteringsverktøyene våre med ledende finansielle databaser for å foreslå potensielle entitetsmatcher og opprettholde konsistens på tvers av store dokumentsamlinger.
Kontekstuell entitetsoppløsning
Avanserte annoteringsverktøy tilbyr kontekstuell entitetsoppløsning som hjelper annotatørene med å koble sammen entitetsomtaler på tvers av dokumenter eller koble forkortede referanser til deres kanoniske former. Disse systemene vedlikeholder grafer for entitetssammenhenvisninger som sikrer konsistens i entitetsidentifikasjonen og muliggjør relasjonskartlegging mellom entiteter som kan være nevnt langt fra hverandre i dokumentsamlingene.
Sikre annoteringsmiljøer
Annotering av finansielle dokumenter krever robuste sikkerhetskontroller, særlig når det dreier seg om sensitiv kundeinformasjon eller konfidensielle finansielle data. Moderne annotasjonsplattformer tilbyr funksjoner som ende-til-ende-kryptering, rollebaserte tilgangskontroller, datamaskeringsfunksjoner og sikre alternativer for skybasert eller lokal distribusjon. Disse sikkerhetsfunksjonene sikrer at regelverket overholdes, samtidig som de muliggjør effektive arbeidsflyter for annotasjon.
Automatisert forhåndsannotasjon
For å effektivisere annoteringen har ledende plattformer automatiserte forhåndsannoteringsfunksjoner som foreslår entitetskoder basert på eksisterende modeller eller mønstermatching. Menneskelige annotatører går deretter gjennom og korrigerer disse forslagene, noe som øker gjennomstrømningen betydelig samtidig som kvaliteten opprettholdes. Etter hvert som annoteringen skrider frem, lærer disse systemene av korrigeringer for å forbedre forslagene sine over tid.
Industrielle anvendelser av finansiell NER-annotering
NER-annotasjon av høy kvalitet muliggjør transformative bruksområder i hele finansbransjen:
Risikovurdering og overvåking av samsvar
Finansinstitusjoner bruker NER til å automatisere risikovurderinger ved å identifisere og overvåke bekymringsfulle enheter i dokumenter. Systemer som er opplært på annoterte data av høy kvalitet, kan automatisk flagge omtale av sanksjonerte enheter, politisk eksponerte personer eller selskaper med negativ regulatorisk historikk. Ledende implementeringer har vist 40 % reduksjon i falske positiver sammenlignet med søkeordbaserte tilnærminger, slik at compliance-teamene kan fokusere på reelle risikoer i stedet for falske alarmer.
Automatisert finansiell forskning og analyse
Investeringsselskaper utnytter NER til å trekke ut nøkkelinformasjon fra finansrapporter, nyheter og forskningsdokumenter. NER-drevne systemer kan automatisk identifisere selskaper, finansielle nøkkeltall, markedstrender og økonomiske indikatorer, noe som gjør det mulig for analytikere å behandle langt mer informasjon enn med manuelle metoder. Disse systemene oppnår en nøyaktighet på 85-90 % når det gjelder å trekke ut viktige økonomiske nøkkeltall fra resultatrapporter, noe som gir betydelig raskere arbeidsflyt og avdekker innsikt som ellers ville blitt oversett.
Automatisering av kundeservice
Banker og leverandører av finansielle tjenester bruker NER til å forbedre kundeservicen ved hjelp av intelligent dokumentforståelse. NER-drevne chatboter og virtuelle assistenter kan trekke ut entiteter fra kundespørsmål og dokumenter, noe som gjør det mulig å gi mer nøyaktige svar på spørsmål om kontoer, transaksjoner og finansielle produkter. Systemer som er trent på godt annoterte finansielle samtaler, viser opptil 35 % bedre svarprosent ved første kontakt sammenlignet med konvensjonelle søkeordbaserte tilnærminger.
Transaksjonsovervåking og oppdagelse av svindel
Finansinstitusjoner kan forbedre oppdagelsen av svindel ved å bruke NER til å trekke ut enheter fra transaksjonshistorier og kommunikasjonskanaler. Ved å identifisere enkeltpersoner, organisasjoner og uvanlige transaksjonsmønstre i ustrukturert tekst kan disse systemene oppdage potensielt bedragersk aktivitet som kan unndra seg tradisjonell regelbasert overvåking. NER-forbedrede systemer for svindeloppdagelse har vist seg å gi opptil 55 % bedre evne til å identifisere mistenkelige transaksjoner, samtidig som falske positiver reduseres med ca. 35 %.
Identifisering av investeringsmuligheter
Investeringsfolk bruker NER til å identifisere nye investeringsmuligheter ved å overvåke nyheter, sosiale medier og bransjepublikasjoner for omtale av selskaper, teknologier og markedstrender. Systemer som er opplært i finansspesifikke taksonomier, kan spore stemningen knyttet til viktige enheter og varsle analytikere om viktige utviklingstrekk. Ledende kapitalforvaltningsselskaper rapporterer at NER-drevet identifisering av investeringsmuligheter har bidratt til å identifisere investeringsmuligheter 3-5 uker tidligere enn tradisjonelle analysemetoder.
Automatisering av regulatorisk arkivering
Finansinstitusjoner effektiviserer etterlevelse av regelverk ved hjelp av NER-drevet automatisering av arkiveringsprosesser. Disse systemene kan trekke ut relevante enheter fra interne dokumenter for å forhåndsutfylle skjemaer, verifisere at de er fullstendige i forhold til innleveringskravene og varsle om potensielle problemer med etterlevelse av regelverket. Organisasjoner som implementerer NER-basert automatisering for lovpålagte innleveringer, rapporterer om 60-70 % reduksjon i manuell gjennomgangstid og opptil 45 % færre innleveringsfeil, noe som reduserer compliancerisikoen betydelig.
Hos Your Personal AI tilbyr vi spesialiserte NER-annotasjonstjenester for hver av disse finansapplikasjonene, og vi samarbeider med domeneeksperter for å sikre at annotasjonene oppfyller de spesifikke kravene til ulike brukstilfeller innen bank- og finanstjenester.
Fremtidige trender innen NER-annotering av finansielle data
NER-annotasjon av finansielle data fortsetter å utvikle seg med nye teknologier og tilnærminger:
Multimodal NER
Neste generasjons NER for finansdokumenter omfatter ikke bare tekst, men også visuelle og strukturelle dokumentelementer. Multimodale tilnærminger analyserer dokumentlayout, tabeller, diagrammer, logoer og signaturer i tillegg til tekst for å skape en mer omfattende forståelse av finansdokumenter. Disse systemene kan identifisere enheter i komplekse tabellstrukturer, koble sammen tekstmeninger med visuelle fremstillinger og trekke ut informasjon fra diagrammer og grafer. Tidlige implementeringer viser 15-20 % bedre nøyaktighet i uttrekk av entiteter i komplekse finansdokumenter sammenlignet med rene tekstmetoder.
Deep Learning-tilnærminger for finansielle enheter
Det er i ferd med å vokse frem spesialiserte arkitekturer for dyp læring som er spesielt optimalisert for gjenkjenning av finansielle enheter. Disse modellene omfatter finansspesifikk forhåndstrening på store mengder finansdokumenter og spesialiserte oppmerksomhetsmekanismer som er tilpasset strukturen i finanstekster. De kan bedre håndtere de langtrekkende avhengighetene som er vanlige i finansdokumenter, og identifisere komplekse enhetsgrenser på en mer nøyaktig måte. Ledende NLP-forskerteam rapporterer om opptil 25 % forbedring i F1-score for gjenkjenning av finansielle enheter ved hjelp av disse spesialiserte arkitekturene.
Få-skudd-læring for sjeldne finansielle enheter
Nye teknikker for "few-shot"-læring tar for seg utfordringen med å annotere sjeldne finansielle enheter som kan ha begrenset med eksempler i opplæringsdata. Disse tilnærmingene gjør det mulig for modeller å lære nye enhetstyper fra bare en håndfull eksempler, noe som reduserer annoteringsbyrden for spesialiserte finansdomener betydelig. En modell kan for eksempel lære å gjenkjenne nye typer strukturerte finansielle produkter eller nye kryptovalutaenheter med bare 5-10 annoterte eksempler, i stedet for å kreve hundrevis av annoteringer.
Teknikker for domenetilpasning
Avanserte metoder for transfer learning og domenetilpasning muliggjør mer effektiv annotasjon for ulike finanssektorer. Disse teknikkene gjør det mulig å tilpasse modeller som er trent opp på ett finansområde (f.eks. forretningsbankvirksomhet), til bruk i et annet (f.eks. investeringsforvaltning eller forsikring) med minimalt behov for ytterligere annotasjon. Organisasjoner som implementerer disse tilnærmingene, rapporterer om opptil 70 % reduksjon i annotasjonskravene når de utvider NER-kapasiteten til nye finansielle domener.
Personvernbevarende annoteringsmetoder
Etter hvert som personvernreglene blir strengere, tar finansinstitusjonene i bruk personvernbevarende NER-annoteringsmetoder. Disse inkluderer fødererte annotasjonssystemer som gjør det mulig for modeller å lære fra distribuerte data uten å sentralisere sensitiv informasjon, differensielle personvernteknikker som matematisk garanterer personvernet samtidig som de muliggjør annotasjon, og metoder for generering av syntetiske data som skaper realistiske, men kunstige finansdokumenter for annotasjon. Disse tilnærmingene hjelper organisasjoner med å balansere behovet for opplæringsdata av høy kvalitet med krav til personvern og samsvar.
Hos Your Personal AI investerer vi kontinuerlig i disse nye teknologiene for å sikre at våre finansielle NER-annoteringstjenester ligger i forkant, slik at kundene våre får tilgang til annoterte datasett av høyeste kvalitet for utvikling av neste generasjons finansielle NLP-systemer.
Konklusjon
NER-kommentarer av høy kvalitet utgjør det kritiske fundamentet som effektive finansielle NLP-systemer bygger på. Ved å ta tak i de unike utfordringene med finansdokumenter, implementere strenge annoteringsmetoder og utnytte ny teknologi kan organisasjoner skape AI-systemer som forstår det komplekse finansspråket med menneskelignende forståelse.
Virkningen av godt annoterte økonomiske enheter strekker seg gjennom hele organisasjonen - fra compliance-team som kan overvåke risiko på en mer effektiv måte, til investeringseksperter som får dypere innsikt fra store dokumentsamlinger. Riktig opplærte NER-modeller trekker ikke bare ut grunnleggende informasjon, men forstår virkelig enhetene som driver den økonomiske driften og beslutningene.
Etter hvert som finansspråket og -regelverket fortsetter å utvikle seg, vil de organisasjonene som investerer i høykvalitets annotasjonspraksis i dag, være best posisjonert til å utnytte neste generasjon intelligent finansiell språkforståelse. Fremtidens finansverden blir stadig mer automatisert og datadrevet - og det begynner med å lære kunstig intelligens å gjenkjenne de enhetene som danner grunnlaget for finansiell kommunikasjon.
Forvandle dine finansielle NLP-evner
Få eksperthjelp med dine behov for NER-annotasjon, og sett fart på organisasjonens reise mot intelligent behandling av finansielle dokumenter med opplæringsdata av høy kvalitet.
Utforsk NER-tjenestene våreDin personlige AI-ekspertise innen finansiell NER-kommentering
Your Personal AI (YPAI) tilbyr omfattende NER-annotasjonstjenester som er spesielt utviklet for bank- og finansapplikasjoner. Med et team av erfarne annotatorer som jobber sammen med eksperter på finansdomenet, leverer YPAI merkede datasett av høy kvalitet som fremskynder utviklingen av nøyaktige og pålitelige NLP-systemer for finans.
Spesialiseringer av entitetstyper
- Klassifisering av finansielle organisasjoner
- Identifisering av finansielle instrumenter
- Normalisering av pengeverdien
- Anerkjennelse av reguleringsenheter
- Anmerkning av konto- og transaksjonstype
Bruksområder i industrien
- Compliance-løsninger for bankvirksomhet
- Automatisering av investeringsanalyser
- Forbedring av finansiell kundeservice
- Oppdagelse og forebygging av svindel
- Optimalisering av lovpålagte innleveringer
Metoder for kvalitetssikring
- Arbeidsflyt for ekspertgjennomgang i flere trinn
- Måling av enighet mellom kommentatorene
- Verifisering av finansiell kunnskapsbase
- Omfattende rapportering av kvalitetsmålinger
- Regelmessig kalibrering og forbedring av annotasjoner
YPAIs NER-annotasjonstjenester gir en kritisk fordel for finansiell NLP-utvikling, noe som muliggjør raskere time-to-market med algoritmer av høyere kvalitet. Vårt ekspertteam forstår både de tekniske kravene til entitetsannotasjon og den forretningsmessige konteksten som disse AI-systemene til slutt skal brukes i.