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Comunicado de imprensa
Aprendizagem de Máquina: a nova ferramenta de código aberto desenvolvida pela GLEIF e pela Sociovestix Labs permite que organizações no mundo todo detectem e padronizem automaticamente as formas jurídicas
A J.P. Morgan testou com sucesso a nova ferramenta de aprendizagem de máquina e, atualmente, está avaliando sua integração no pipeline de dados
Em sintonia com seu compromisso em promover a disponibilidade de dados de identificação de entidade abertos, precisos e relevantes ao redor do mundo, a Global Legal Entity Identifier Foundation (GLEIF) tem colaborado com a Sociovestix Labs para criar uma ferramenta de aprendizagem de máquina que reconhece a forma jurídica específica de uma entidade e automatiza a atribuição de seu código correspondente de Forma Jurídica de Entidade. A “Lista de Códigos de Formas Jurídicas de Entidades” é baseada na norma ISO 20275 “Serviços Financeiros - Formas Jurídicas de Entidades” e atribui um código alfanumérico exclusivo de quatro caracteres para cada forma jurídica de entidade.
A forma jurídica de uma entidade é um componente crucial ao verificar e rastrear uma identidade organizacional. A ampla variedade de formas jurídicas de entidades que existem no âmbito e entre jurisdições, porém, tem tornado difícil para que organizações de grande porte capturem formas jurídicas como dados estruturados. A nova ferramenta, treinada no banco de dados de mais de dois milhões de registros do Identificador de Entidade Jurídica (LEI) da GLEIF, permitirá que bancos, sociedades de investimento, grandes empresas, governos e outras organizações de grande porte analisem de maneira retrospectiva seus dados mestre, extraiam a forma jurídica do texto não estruturado da razão social e apliquem de maneira uniforme um código ELF para cada tipo de entidade, em conformidade com a norma ISO 20275.
O banco global de nível 1, J.P. Morgan, testou com sucesso a nova ferramenta e, atualmente, está avaliando sua integração no pipeline de dados.
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