핀테크에서 바운딩 박스 주석은 서명, 계좌 번호, 거래 세부 정보와 같은 재무 문서의 주요 요소를 식별하고 강조 표시하는 데 사용됩니다.이를 통해 AI 모델은 자동화된 금융 운영을 위해 중요한 정보를 효율적으로 처리, 분류 및 추출할 수 있습니다.
Unitlab은 PDF, 양식, 인보이스, 명세서, 텍스트, 이미지, 오디오, 영상과 연결된 멀티모달 금융 기록을 지원합니다.
예. 문서 워크플로는 네이티브 PDF 검토, OCR 필드, 레이아웃 영역, 표, 텍스트 엔티티, 분류, 속성, 관계를 지원합니다.
예. NLP와 정보 추출을 위해 엔티티, 중첩 스팬, 관계, 의도, 감성, 문서 분류를 라벨링할 수 있습니다.
오디오 워크플로는 전사, 화자 분리, 시간 구간, 사운드 이벤트, 동기화된 전사 검토를 지원합니다.
온톨로지, 필수 속성, 관계, 지침, 검토 단계로 문서, 텍스트, 오디오, 이미지의 라벨을 표준화할 수 있습니다.
금융 데이터를 검색, 필터링, 중복 제거, 균형 조정, 버전 관리하고 선택한 데이터를 어노테이션과 QA로 보낼 수 있습니다.
검토자 역할, 이슈, 재작업, 승인, 어노테이션 이력, 데이터셋 버전으로 추적 가능한 품질 운영을 지원합니다.
예. 금융 데이터, 모델, 워크플로를 통제된 인프라 내부에 유지해야 하는 조직을 위해 온프레미스 배포를 제공합니다.
예. BYO 모델 워크플로는 도메인별 사전 라벨링과 관리형 어노테이션 루프의 사람 검토를 지원합니다.
