머신 러닝: GLEIF와 Sociovestix Labs에서 개발한 새로운 오픈 소스 도구를 통해 모든 조직이 자동으로 법인 서식을 파악하고 표준화할 수 있습니다

J.P. Morgan은 새로운 머신 러닝 도구를 성공적으로 테스트했으며 현재 데이터 파이프라인에서의 통합을 평가하고 있습니다

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본인은 본 개인정보 보호정책을 읽고 이해한 후 동의한다는 것을 확인합니다. 본인이 입력하고 클릭한 데이터는 소셜 네트워크 소유자에게 전송되어 해당 소유자가 이를 저장하고 전자적으로 처리할 수 있다는 것을 확인합니다.

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개방적이고 정확한 관련 법인 식별 데이터의 가용성을 전 세계적으로 높이겠다는 약속에 따라, Global Legal Entity Identifier Foundation(GLEIF)은 Sociovestix Labs와 협력하여 법인의 특정 법적 서식을 인식하고 그에 해당하는 법인 서식(ELF) 코드 할당을 자동화하는 머신 러닝 도구를 개발했습니다. '법인 서식(ELF) 코드 목록'은 ISO 표준 20275 '금융 서비스 - 법인 서식(ELF)'을 기반으로 하며, 각 법인 서식에 4자로 구성된 고유한 영숫자 코드를 할당합니다.

법인의 서식은 조직 신원을 검증하고 심사할 때 중요한 구성 요소입니다. 하지만 관할 지역 내 및 관할 지역 간 존재하는 법인 서식이 매우 다양하여 대규모 조직이 구조화된 데이터로 법인 서식을 확인하는 것이 어려워졌습니다. 200만 개 이상의 기록을 보유한 GLEIF의 법인식별기호(LEI) 데이터베이스에 대해 교육을 받은 새로운 도구를 사용하면 은행, 투자 회사, 기업, 정부 및 기타 대규모 조직이 마스터 데이터를 소급하여 분석하고, 법적 이름의 비구조화된 텍스트에서 법인 서식을 추출하고, ISO 20275 표준에 따라 각 그룹에 ELF 코드를 균일하게 적용할 수 있습니다.

최고 수준의 글로벌 은행, J.P. Morgan은 새로운 도구를 성공적으로 테스트했으며 현재 데이터 파이프라인에서의 통합을 평가하고 있습니다.

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