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Process IA · Fintech

Automatiser l'extraction des données de contrats avec l'IA · Fintech

Extraction automatique des données de contrats appliquée à le secteur de la fintech : Atlas part de vos cas réels, prouve la valeur, puis industrialise avec les garde-fous nécessaires.

Enjeux IA · Fintech

L'IA appliquée à le secteur de la fintech

Les fintechs doivent industrialiser des parcours 100% digitaux et passer à l'échelle rapidement, avec des équipes réduites, tout en respectant les exigences d'agrément et de lutte contre la fraude des acteurs régulés.

  • Onboarding instantané et vérification d'identité automatisée
  • Moteurs de scoring et de décision de crédit en temps réel
  • Support client multicanal piloté par IA générative
  • Surveillance des transactions et conformité automatisée

Diminution de 50% du coût d'acquisition par client grâce à l'automatisation de l'onboarding et du support.

Notre réponse

Extraction automatique des données de contrats — concrètement

Concrètement, l'extraction automatique des données de contrats ne se résume pas à un outil : dans le secteur de la fintech, elle doit s'intégrer à vos processus, vos données et vos contraintes de conformité.

Extraction des parties, dates d'effet et d'échéance

Déployé progressivement, du prototype au passage à l'échelle.

Identification des montants, pénalités et conditions de renouvellement

Sécurisé, traçable et conforme à l'AI Act dès la conception.

Repérage des clauses de résiliation et de reconduction tacite

Sans dépendance à un éditeur ou à un cloud particulier.

Alimentation d'un référentiel de contrats consultable

Mis en œuvre avec vos équipes et mesuré en production.

Notre méthode

Du cadrage à la valeur en production.

01 — Cadrer

Qualifier le besoin autour de l'extraction automatique des données de contrats pour le secteur de la fintech, fixer la cible de valeur et les garde-fous.

02 — Prototyper

Prouver la valeur sur données réelles, évaluation rigoureuse, décision go / no-go factuelle.

03 — Industrialiser

Mise en production : MLOps / LLMOps, sécurité, conformité AI Act, monitoring et qualité.

04 — Mettre à l'échelle

Diffuser les usages, mesurer l'impact, former les équipes et transmettre l'autonomie.

−80%
de temps d'analyse contractuelle
×2
de capacité traitée
+30%
de productivité
4-6 sem.
jusqu'au 1ᵉʳ prototype
Questions fréquentes

Vos questions, nos réponses.

Oui, le modèle est entraîné à reconnaître des structures variées et signale les passages incertains pour relecture humaine.

Oui, les dates extraites alimentent un système d'alertes automatiques pour anticiper renouvellements et renégociations.

Atlas combine une connaissance des enjeux de le secteur de la fintech et une exécution IA indépendante : L'IA identifie et extrait les clauses, dates clés et engagements des contrats pour alimenter un référentiel exploitable. Les équipes juridiques et achats gagnent en visibilité sur leurs obligations. Chaque mission est mesurée à sa valeur en production.

Parlons de l'extraction automatique des données de contrats.

Un échange de 30 minutes pour cadrer l'extraction automatique des données de contrats pour le secteur de la fintech et chiffrer la valeur atteignable.

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