FinKey développe sa propre IA

Lorsque nous avons créé FinKey, nous avions l’ambition de mettre en relation dirigeants d’entreprises, financeurs et conseillers en financement. Comment avons nous réalisé cette prouesse grâce à de l’intelligence artificielle ?

Notre FinTech est animée depuis le début par la volonté de faciliter l’accès au financement. Nous cherchons toujours à accompagner les projets à l’aide les interlocuteurs les plus adaptés. Afin d’y parvenir, nous avons fédéré un réseau de conseillers en financement. Les acteurs sont sélectionnés selon de leurs compétences métiers et sectorielles. Notre fibre technologique Fintech se retrouve dans notre plateforme intuitive pour rendre la procédure de recherche de financement la plus simple possible.

Aujourd’hui, nous sommes face à un tournant. Nous développons une Intelligence Artificielle (IA) pour diversifier notre offre et faciliter la décision managériale. Véritable outil d’aide à la décision pour le dirigeant et le financeur, notre technologie pense à tout. Elle aide notamment à diminuer la saisie pour se concentrer uniquement sur ce qui est vraiment important.

Notre innovation renforce également notre capacité de préconisation. Grâce à une étude des entreprises à grande échelle, nous sommes en mesure d’identifier les sociétés à potentiel de financement. Nous pouvons également déterminer le moment le plus opportun pour la recherche de fonds. N’attendez pas d’être au pied du mur pour vous lancer dans la quête de financeurs.

Nous avons utilisé et adapté les nouvelles technologies pour répondre à quatre desseins : le profilage des entreprises, la recherche de la concurrence, le profilage des financeurs et le profilage des conseillers en financement. Les quatre piliers se réalisent chronologiquement : lorsqu’un domaine est stable et scalable, nous avançons sur le domaine suivant.

Découvrez la nouvelle version de FinKey et en quoi l’Intelligence Artificielle (IA) peut améliorer votre quête de financement.

Étape 1 : Le profilage des entreprises

Pour définir une entreprise, nous nous concentrons sur la récupération des données publiques : l’Open Data remplit nos premiers ensembles.

Ces données intègrent ensuite une base construite par FinKey. Jusqu’à présent, nous avons enregistré 100 millions de documents. Nos outils Big Data nous permettent d’agréger de la donnée sur toutes les entreprises françaises, ce qui constitue notre marché.

Grâce à notre Lab R&D, nous sommes capables de compiler les informations de n’importe quelle entreprise. Notre technologie a été spécialement conçue pour valoriser un grand nombre de données. Ainsi, vous tirez le maximum de vos informations et capitalisez sur vos nouvelles connaissances.

Nous avons deux critères de sélection :

– Nous n’acceptons pas les personnes physiques (soit les microentreprises) puisqu’elles n’ont peu ou pas de besoin en financement.

– L’entreprise doit en être une. Elle doit être référencée au Greffe et déclarée.

Notre base de données est continuellement à mise jour puisque notre agrégation est quotidienne.

Ces documents sont importés dans une base de données graph. Nous y appliquons de l’Intelligence Artificielle (IA) pour lister les éléments clefs de chaque structure.

Une fois les profils terminés, nous pouvons observer le travail du graph qui met en évidence les relations entre entreprises grâce à de l’intelligence artificielle.

Étape 2 : la création d’un environnement

Nous entrons dans la seconde phase de notre plan : dessiner l’univers d’une entreprise accompagnée et définir sa situation. Pour se faire, nous essayons de comprendre le profil des données grâce à l’intelligence artificielle.

Notre donnée de base s’appelle “le document”. Nos algorithmes récupèrent et traduisent des données brutes ou inutilisables pour créer des listes de tokens. Tout élément confondu, nos modèles traitent actuellement 15 millions d’expressions.

Intervient ensuite un algorithme qui définit les unités grammaticales pour comprendre le sens du mot. Est-il un verbe, un mot, un adverbe ? Ce travail empirique nous aide à classer les données.

Etape 3 : le positionnement

Une fois les tokens standardisés, le réseau de neurones travaille itérativement pour les positionner sur un espace à plusieurs centaines de dimensions.

Via une traduction des mots en vecteur, notre modèle les interprète et devient capable de les exploiter. Il développe un champ lexical, crée des synonymes… La comparaison s’enrichit pour un résultat toujours plus précis.

Grâce à cette technologie, nous sommes capables de créer des clusters (groupes) à partir des documents. Nous comparons ensuite la fréquence d’apparition du même mot entre plusieurs documents. Cette comparaison nous permet de déterminer leur champ sémantique et les rassembler.

En résumé, nous rassemblons des documents, traduisons des données, comparons des tokens, créons des clusters et étudions les entités concernées.

Pourquoi créer notre propre algorithme alors qu’il existe des classifications publiques ? Si l’on pense au code NAF, celui-ci est aujourd’hui trop vaste. Il ne nous donne pas de l’information qualifiée pour de livrer un service qualitatif. La finalité de notre travail consiste à segmenter de manière très précise les informations et la codification actuelle nous limite.

Notre ambition

Nous avons à cœur de créer une solution performante, globale et intelligente via de l’intelligence artificielle. Pour cela, nous étendons notre concept au profilage de financeurs et de conseillers en financement.

Notre priorité concerne les financeurs. Dans une logique similaire au profilage d’entreprise, nous créons des « fiches d’identité » des financeurs. Notre activité concerne principalement des acteurs spécialisés. Nous les classons par domaine d’action pour connaître leur préférence. Nous nous efforçons aussi à trouver le bon financeur pour l’entreprise que nous accompagnons.

L’étape finale se porte sur le profilage des conseillers en financement. Nous classons ces experts métiers par profil de compétence et centre d’intérêt. Notre objectif ? Construire des dossiers qui seront automatiquement acceptés, puisqu’ils seront adressés à la bonne personne. Nous incluons plusieurs envies de l’expert : taille de l’entreprise, secteur, historique, projet…

Le profilage

Dans ces trois missions de profilage, nous nous appuyons sur le Big Data pour la récupération de données et le Deep Learning dans le traitement.

Notre objectif ? Construire les 3 profils pour automatiser et assurer les meilleures approches, quel que soit le volume de notre activité.

Notre mission est de créer la rencontre avec le meilleur interlocuteur, celui qui donnera vie aux projets innovants et encourageants. Grâce à notre propre technologie, nous sommes en mesure d’assurer une qualité de service optimale à n’importe quelle échelle. Nous croyons résolument à la technologie comme solution aux problèmes et nous efforçons de créer un environnement toujours plus riche.

Et FinKey, son avenir ? La version 2.0 de notre offre de service se concentre sur la préconisation. Unique dans l’écosystème, notre outil de préconisation sera destiné aux dirigeants pour les aider à intégrer leurs recherches de financement au meilleur moment dans le cycle de vie de l’entreprise. Sur-mesure, la solution s’adapte à chaque structure, analyse le niveau de maturité et compare la concurrence.

Parce que chaque projet mérite d’être concrétisé, FinKey vous donne les clés pour ouvrir toutes les portes du financement.