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Appen é uma empresa multinacional australiana que fornece dados de alta qualidade para aplicações de aprendizado de máquina e inteligência artificial. Eles oferecem vários serviços, como anotação de dados, coleta de dados, transcrição e tradução para ajudar as organizações a melhorar seus sistemas e algoritmos de IA.
No cenário competitivo de serviços de dados para IA e ML, garantir a integridade dos dados, a confiança do cliente e a conformidade regulatória é essencial para manter uma posição de liderança. Nosso desafio neste projeto envolveu refinar o processo de registro do anotador e implementar medidas antifraude robustas para melhorar importantes KPIs de negócios e reduzir custos de infraestrutura em nuvem.
35M
Registros processados por hora
Ao integrar tecnologia de ponta de big data para processamento de dados, aumentamos o número de eventos e parâmetros analisados, reduzindo o tempo em 30%.
1M
Em economia anual
Estimado logo após o lançamento do novo recurso, incluindo apenas infraestrutura em nuvem e economia de engenharia.
5+
Anos de parceria
Parceria de desenvolvimento de software nearshore de sucesso que abrange mais de 5 anos com vários projetos entregues.
01. Aprofundando nosso entendimento de contexto, personas e problema
Colaboramos com as áreas de negócios do cliente para entender melhor as fontes de dados e o fluxo de informações. Identificamos potenciais eventos de fraude ao longo do processo e definimos mecanismos de classificação.
Entender o contexto de negócios e as necessidades é crucial para propor a arquitetura mais adequada. Neste caso, a solução precisava incorporar detecção de fraude em tempo real e ser capaz de processar milhões de registros por hora.
— Claudio Vasconcelos
Tech Lead @ Novatics
02. Co-criando possíveis soluções e selecionando a melhor estratégia
Trabalhamos juntos com o cliente para desenvolver uma arquitetura que pudesse suportar um grande volume de dados e atender a outros requisitos técnicos e funcionais. Além disso, pesquisamos, treinamos, testamos e selecionamos os modelos de IA mais adequados para a classificação de eventos fraudulentos.
03. Implementando a solução de forma iterativa e incremental
Entregamos uma solução de qualificação e previsão baseada em aprendizado de máquina usando Kafka e Spark que otimiza o processo anti-fraude, entregando alertas em tempo real.
“A Novatics ajudou a equipe de ciência de dados a prevenir fraudes construindo a infraestrutura necessária e fornecendo orientações sobre as melhores práticas para engenharia de dados relacionada à detecção de fraude.“
— Phoebe Liu
Data Scientist @ Appen
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A Novatics é uma empresa de consultoria especializada em design e desenvolvimento de software. Apoiamos empresas globalmente na entrega de projetos inovadores dentro do prazo e do orçamento.
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