Grifin

Grifin se asoció con Skim AI para crear modelos de IA que les permitieran clasificar las transacciones, relacionar los datos de las transacciones con las empresas públicas e identificar las filiales de las empresas públicas para realizar inversiones más pertinentes. 

Industria: Fintech

Casos prácticos

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Tecnología jurídica

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Relaciones públicas y comunicación

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Medios de comunicación

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Visión por ordenador

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¿Quiénes son Grifin?

Criptografía y cadena de bloques

Grifin es un servicio de inversión automática diseñado para ayudar a los clientes a invertir en los negocios que les interesan. La empresa automatiza la inversión en función de cuánto gasta el cliente en un determinado negocio, lo que facilita la inversión y la automatiza, pero manteniendo el control en manos de sus clientes. 

¿Cuál es su misión? Hacer que invertir sea divertido creando hábitos de inversión saludables.

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El reto

Grifin quería ampliar su red de inversiones potenciales para los usuarios. Querían identificar las filiales que pudiera tener una empresa más grande para ofrecer a los inversores más oportunidades de invertir en marcas que les interesaran. 

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El objetivo

El objetivo era poder identificar qué empresas más pequeñas son propiedad de empresas privadas más grandes y poder identificar qué empresas son relevantes para los usuarios de Grifin a partir de su historial de compras.

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La solución

El equipo de Skim AI creó un modelo generativo de IA para identificar qué empresas públicas poseen una filial. El equipo creó un modelo para ayudar a clasificar las transacciones con tarjeta de crédito y asignarlas con mayor precisión a una empresa pública. 

El equipo también creó una base de datos de empresas a partir de los archivos corporativos para resolver qué empresas públicas son propietarias de empresas más pequeñas. 

En conjunto, esto permitió a Grifin ofrecer a los usuarios oportunidades de inversión más relevantes.

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El proceso

Día 1: Contrato firmado.

Mes 1: Incorporación a la empresa.

Mes 2: Recopilación de ejemplos de empresas infrarrepresentadas para mejorar la precisión en la predicción de empresas menos representadas.

Mes 2-6: Implementación e iteración del MVP y comienzo de la creación de la base de datos de la empresa.

Cientos de personas confían en nosotros: desde emprendedores y nuevas empresas hasta grandes compañías.

El mejor equipo de IA está listo y esperando para ver cómo la IA y el ML pueden optimizar su negocio y ahorrarle decenas de horas de trabajo cada semana.

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