JWConsultancy
Case Study

WalkerFinance

RAG + ML-financieel systeem — automatisering over persoonlijke financiële data die alleen actie onderneemt als aantoonbaar beter dan bestaande regels.

Statistieken
2-gate
ML classifier
50+
human labels to activate
0.70
confidence floor
Probleem

Trustworthy automation over personal financial data — ML that earns its place.

Tech-stack
  • Multilingual RAG (sentence-transformers to pgvector)
  • Two-gate scikit-learn classifier (overrides rule engine only after 50+ human labels, beating baseline on 20% holdout, 0.70 confidence floor)
  • 5%-contamination IsolationForest
  • 95%-confidence OCR
  • Zero-trust: JWT, mTLS, default-deny RLS
Beperkingen

ML must be provably better than the existing rule engine before any override.

No silent failures.

Resultaat

ML that only acts when it is provably better than rules.

Iets soortgelijks bouwen?

Project starten