SubsidieMeestersFederated Learning for Finance And ConTrole (FACT)
Het project ontwikkelt een decentrale machine learning-softwareoplossing om de financiële boekhouding te verbeteren door uitzonderingen te clusteren en controle te vereenvoudigen, zonder gevoelige data te delen.
Projectdetails
Inleiding
De voorgenomen ontwikkeling is een softwareoplossing waarmee de financiële boekhouding van klanten sterk kan worden verbeterd.
Oplossing
De oplossing die op haalbaarheid wordt onderzocht, is een decentraal machine learning-model (federated learning) dat vanuit alle uitzonderingen een relatief klein aantal groepen en kernoorzaken afleidt (FACT, Federated Learning for Finance And ConTrole). Hierdoor heeft een klant een relatief klein aantal stappen te zetten om de volledige controle te hebben; het oplossen van de uitzonderingen is namelijk teruggebracht tot enkele acties voor iedere groep.
Bijdrage aan KIA
De activiteiten in dit project dragen bij aan KIA 5. Sleuteltechnologieën, Digital Technologies: Artificiële Intelligentie (AI).
Inzichten en Clustertechnieken
Door de inzichten van de machine learning-modellen te delen, zonder dat er daadwerkelijk (bedrijfsgevoelige) informatie wordt gedeeld tussen klanten, kunnen betere clustertechnieken worden toegepast om vergelijkbare patronen te vinden.
Financiële details & Tijdlijn
Financiële details
| Subsidiebedrag | € 20.000 |
Tijdlijn
| Startdatum | Onbekend |
| Einddatum | Onbekend |
| Subsidiejaar | 2023 |
Partners & Locaties
Projectpartners
- Actuals B.V.penvoerder
Land(en)
Vergelijkbare projecten binnen MIT Haalbaarheid
| Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
|---|---|---|---|---|
Know Your Customer platformIndica NL.B.V. onderzoekt de haalbaarheid van het verrijken van bestaande software voor data-analyse voor gebruik in het KYC-proces. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2021 | Details |
Generiek Learning FrameworkHet project onderzoekt de haalbaarheid van AI/ML-technologie voor het persoonlijk aanbieden van educatieve content binnen apps. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2022 | Details |
HAALBAARHEIDSONDERZOEK ONTWIKKELING PROJECT LINK (MACHINE LEARNING)Het project onderzoekt de haalbaarheid van Machine Learning voor het verbeteren van bedrijfs- en IT-architecturen en het aantrekken van nieuwe gebruikers in de Enterprise Architectuur software. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2022 | Details |
Data driven inkoop frameworkHet project onderzoekt de haalbaarheid van een gelaagd ML/AI-model voor een SaaS-systeem dat dynamische, op gebruikersinput gebaseerde, domein-agnostische (inkoop)enquêtes in het Nederlands genereert. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2022 | Details |
LetsOpp AI PlatformHet project onderzoekt de haalbaarheid van een AI-platform dat met NLP deelnemersinformatie uit groepssessies verzamelt, interpreteert en categoriseert, en automatisch vragen genereert. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2021 | Details |
Know Your Customer platform
Indica NL.B.V. onderzoekt de haalbaarheid van het verrijken van bestaande software voor data-analyse voor gebruik in het KYC-proces.
Generiek Learning Framework
Het project onderzoekt de haalbaarheid van AI/ML-technologie voor het persoonlijk aanbieden van educatieve content binnen apps.
HAALBAARHEIDSONDERZOEK ONTWIKKELING PROJECT LINK (MACHINE LEARNING)
Het project onderzoekt de haalbaarheid van Machine Learning voor het verbeteren van bedrijfs- en IT-architecturen en het aantrekken van nieuwe gebruikers in de Enterprise Architectuur software.
Data driven inkoop framework
Het project onderzoekt de haalbaarheid van een gelaagd ML/AI-model voor een SaaS-systeem dat dynamische, op gebruikersinput gebaseerde, domein-agnostische (inkoop)enquêtes in het Nederlands genereert.
LetsOpp AI Platform
Het project onderzoekt de haalbaarheid van een AI-platform dat met NLP deelnemersinformatie uit groepssessies verzamelt, interpreteert en categoriseert, en automatisch vragen genereert.
Vergelijkbare projecten uit andere regelingen
| Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
|---|---|---|---|---|
ReFactReFact integreert fysieke en virtuele werelden in een uniforme digitale context, waardoor realtime datamining en verbeterde besluitvorming mogelijk worden voor klanten. | Mkb-innovati... | € 200.000 | 2016 | Details |
Synthetiseren en verrijken van data voor datagedreven beleidsimplementatiesSyntho en Stichting AHTI ontwikkelen een gebruiksvriendelijk softwareplatform dat privacygevoelige gegevens tussen gemeenten veilig deelt en verrijkt, om datagedreven beleid en realtime inzichten te verbeteren. | Mkb-innovati... | € 237.065 | 2022 | Details |
Control for Deep and Federated LearningCoDeFeL aims to enhance machine learning methods through control theory, developing efficient ResNet architectures and federated learning techniques for applications in digital medicine and recommendations. | ERC Advanced... | € 2.499.224 | 2024 | Details |
GIFT Generic Image and document Forensics ToolkitGIFT ontwikkelt een AI-gestuurde toolkit voor document- en beeldforensische analyses om manipulatie en fraude te detecteren, met focus op schaalbaarheid en gebruiksvriendelijkheid. | Mkb-innovati... | € 193.600 | 2021 | Details |
ReFact
ReFact integreert fysieke en virtuele werelden in een uniforme digitale context, waardoor realtime datamining en verbeterde besluitvorming mogelijk worden voor klanten.
Synthetiseren en verrijken van data voor datagedreven beleidsimplementaties
Syntho en Stichting AHTI ontwikkelen een gebruiksvriendelijk softwareplatform dat privacygevoelige gegevens tussen gemeenten veilig deelt en verrijkt, om datagedreven beleid en realtime inzichten te verbeteren.
Control for Deep and Federated Learning
CoDeFeL aims to enhance machine learning methods through control theory, developing efficient ResNet architectures and federated learning techniques for applications in digital medicine and recommendations.
GIFT Generic Image and document Forensics Toolkit
GIFT ontwikkelt een AI-gestuurde toolkit voor document- en beeldforensische analyses om manipulatie en fraude te detecteren, met focus op schaalbaarheid en gebruiksvriendelijkheid.