FICO recibe 12 patentes utilizadas en FICO Platform para operativizar la toma de decisiones en tiempo real y mejorar la experiencia del cliente  

Las nuevas patentes de FICO se enfocan en operativizar la IA, la toma de decisiones digitales y la gobernanza de los modelos de blockchain. Las tecnologías patentadas son parte de FICO® Platform y otras soluciones

  • FICO ha recibido 12 patentes en IA, decisiones digitales y gobernanza de modelos de blockchain.
  • Las nuevas patentes demuestran una innovación y creación de propiedad intelectual única en la industria que ayuda a las empresas a tomar decisiones más acertadas y responsables.
  • Hasta la fecha, el portafolio de patentes de FICO consiste en 213 patentes activas y 80 solicitudes de patentes adicionales presentadas y pendientes.
  • Durante más de tres décadas, FICO ha construido una cultura de innovación para desarrollar propiedad intelectual única en operativización de IA, gobernanza de modelos y aplicaciones de machine learning.

Ciudad de México, 26 de abril de 2023.- La compañía global de software analítico, FICO (NYSE: FICO), ha recibido 12 patentes relacionadas con la toma de decisiones digitales en las áreas de gobernanza de modelos de blockchain, inteligencia artificial (IA) y tecnología de machine learning. La cultura de innovación de FICO y su posición líder en soluciones de IA brindan la capacidad de operativizar las experiencias del cliente y los resultados de negocio a escala y de manera oportuna. Estas innovaciones son parte de FICO® Platform y otras soluciones de FICO.

“FICO ha sido pionero e innovador global en la industria específica de la IA y machine learning por más de tres décadas”, dijo Scott Zoldi, director de Analítica (CAO) de FICO. “Hemos construido una cultura de innovación para desarrollar propiedad intelectual única en operativización de IA, gobernanza de modelos y aplicaciones de machine learning. Nuestros adelantos en IA y machine learning mejoran la operativización de capacidades de IA responsable, lo cual, a su vez, permite a las empresas en todo el mundo tomar mejores decisiones, incrementar los ingresos y brindar experiencias de cliente más gratificantes” añadió. 

Las nuevas patentes de FICO son:

  1. “Efficient Association of Related Entities” (Asociación eficiente de entidades relacionadas) – Consiste en identificar y rastrear las asociaciones entre entidades relacionadas en un ambiente informático distribuido para determinar rápidamente las asociaciones entre las entidades conocidas por estar involucradas en fraudes.
  2. “Blockchain for Data and Model Governance” (Blockchain para la gobernanza de modelos y datos) – Representa el concepto de un libro contable compartido que se utiliza para determinar el origen del desarrollo, operación y monitoreo de los modelos de machine learning de manera inmutable. La solución y la metodología subyacente aplican el uso de un estándar de desarrollo de modelos corporativos para asegurar el cumplimiento de prácticas de IA responsable por parte de las organizaciones.  
  3. “Providing Insights About Dynamic Machine Learning Models” (Proporcionar perspectivas sobre los modelos dinámicos de machine learning) – Abarca el uso de indicadores visuales de características y datos de entrenamiento, junto con explicaciones globales o locales, para proporcionar un resumen más amplio del comportamiento de los modelos de machine learning.    
  4. “Managing Missing Values in Datasets For Machine Learning Models” (Gestión de los valores faltantes para los modelos de machine learning) — Se enfoca en los datos con valores faltantes, los valores atribuidos y las razones por las que pueden faltar datos. Esta innovación se utiliza para el desarrollo de modelos analíticos en ambientes donde la calidad de los datos es dudosa. 
  5. “Facial Recognition for User Authentication” (Reconocimiento facial para autenticación del usuario) – Consiste en el uso de reconocimiento facial continuo con el propósito de brindar acceso seguro al contenido electrónico o a los sistemas. Las características faciales del usuario se escanean constantemente para detectar movimientos faciales que indiquen la presencia del usuario, a diferencia de las representaciones estáticas.   
  6. “Deployment of Self-Contained Decision Logic” (Implementación de lógica de decisiones autocontenida) – Abarca la generación de código ejecutable asociado con la lógica de decisiones y lo hace susceptible para almacenarlo en un repositorio.
  7. “Devices And Methods for Efficient Execution of Rules Using Pre-Compiled Directed Acyclic Graphs” (Dispositivos y métodos para la ejecución eficiente de reglas mediante gráficos acíclicos dirigidos previamente compilados) — Consiste en transformar de manera óptima las reglas empresariales en código ejecutable para una rápida ejecución.   
  8. “Systems and Methods for Scalable, Adaptive, Real Time Personalized Offers Generation” (Sistemas y métodos para generar ofertas personalizadas escalables y adaptables en tiempo real) – Realiza mejoras a las ofertas hiperpersonalizadas mediante la actualización de los perfiles del usuario en tiempo real con cada nueva transacción o evento, lo que genera una puntuación de afinidad para cada usuario con base en el perfil actualizado.
  9. “Density Based Confidence Measures of Neural Networks for Reliable Predictions” (Medidas de confianza basadas en densidad de redes neuronales para predicciones fiables) – Presenta innovaciones en la asignación de estimaciones de confianza a las predicciones, permitiendo incrementar la confianza de los profesionales en el modelo. Esta innovación abre nuevas aplicaciones en las que conocer la certeza de las predicciones es de vital importancia para la implementación de una IA responsable.   
  10. “Efficient Value Lookup In A Set Of Scalar Intervals” (Búsqueda eficiente de valores en una serie de intervalos escalares) – Abarca mejoras para clasificar y comparar los intervalos escalares para determinar las superposiciones y tomar decisiones más aceleradas.   
  11. “Entity Resolution Based on Character String Frequency Analysis” (Resolución de entidades basada en el análisis de la frecuencia de las cadenas de caracteres) – Consiste en la generación de puntuaciones de similitudes entre uno o más pares de cadenas de caracteres con base en grados de colectividad o singularidad, lo que genera una puntuación de similitud.
  12. “Advanced Learning System for Detection and Prevention of Money Laundering” (Sistema de aprendizaje avanzado para la detección y prevención de lavado de dinero) — Abarca la detección automática de lavado de dinero a través de la hiperpersonalización del comportamiento vinculado a entidades reconocidas como peligrosas. Esta innovación se utiliza para crear puntuaciones de amenazas de lavado de dinero que ayudan a detectarlo y detenerlo. 

Hasta la fecha, el portafolio de patentes de FICO consiste en 213 patentes activas y con 80 solicitudes de patentes adicionales presentadas y pendientes de aprobación.

Acerca de FICO

FICO (NYSE: FICO) impulsa las decisiones que ayudan a las personas y negocios de todo el mundo a prosperar. Fundada en 1956, la compañía es pionera en el uso de la analítica predictiva y la ciencia de datos para mejorar las decisiones operativas. FICO cuenta con 208 patentes estadounidenses y extranjeras de tecnologías que aumentan la rentabilidad, la satisfacción del cliente y el crecimiento de las empresas en las industrias de servicios financieros, telecomunicaciones, salud y venta minorista, entre muchas otras. Con las soluciones de FICO, empresas en más de 120 países realizan un sinfín de actividades: desde proteger 2.600 millones de tarjetas de pago contra el fraude y ayudar a las personas a obtener crédito hasta asegurar que millones de autos de alquiler se encuentren en el lugar correcto en el momento adecuado.

Las nuevas patentes de FICO se enfocan en operativizar la IA, la toma de decisiones digitales y la gobernanza de los modelos de blockchain. Las tecnologías patentadas son parte de FICO® Platform y otras soluciones

  • FICO ha recibido 12 patentes en IA, decisiones digitales y gobernanza de modelos de blockchain.
  • Las nuevas patentes demuestran una innovación y creación de propiedad intelectual única en la industria que ayuda a las empresas a tomar decisiones más acertadas y responsables.
  • Hasta la fecha, el portafolio de patentes de FICO consiste en 213 patentes activas y 80 solicitudes de patentes adicionales presentadas y pendientes.
  • Durante más de tres décadas, FICO ha construido una cultura de innovación para desarrollar propiedad intelectual única en operativización de IA, gobernanza de modelos y aplicaciones de machine learning.

Ciudad de México, 26 de abril de 2023.- La compañía global de software analítico, FICO (NYSE: FICO), ha recibido 12 patentes relacionadas con la toma de decisiones digitales en las áreas de gobernanza de modelos de blockchain, inteligencia artificial (IA) y tecnología de machine learning. La cultura de innovación de FICO y su posición líder en soluciones de IA brindan la capacidad de operativizar las experiencias del cliente y los resultados de negocio a escala y de manera oportuna. Estas innovaciones son parte de FICO® Platform y otras soluciones de FICO.

“FICO ha sido pionero e innovador global en la industria específica de la IA y machine learning por más de tres décadas”, dijo Scott Zoldi, director de Analítica (CAO) de FICO. “Hemos construido una cultura de innovación para desarrollar propiedad intelectual única en operativización de IA, gobernanza de modelos y aplicaciones de machine learning. Nuestros adelantos en IA y machine learning mejoran la operativización de capacidades de IA responsable, lo cual, a su vez, permite a las empresas en todo el mundo tomar mejores decisiones, incrementar los ingresos y brindar experiencias de cliente más gratificantes” añadió. 

Las nuevas patentes de FICO son:

  1. “Efficient Association of Related Entities” (Asociación eficiente de entidades relacionadas) – Consiste en identificar y rastrear las asociaciones entre entidades relacionadas en un ambiente informático distribuido para determinar rápidamente las asociaciones entre las entidades conocidas por estar involucradas en fraudes.
  2. “Blockchain for Data and Model Governance” (Blockchain para la gobernanza de modelos y datos) – Representa el concepto de un libro contable compartido que se utiliza para determinar el origen del desarrollo, operación y monitoreo de los modelos de machine learning de manera inmutable. La solución y la metodología subyacente aplican el uso de un estándar de desarrollo de modelos corporativos para asegurar el cumplimiento de prácticas de IA responsable por parte de las organizaciones.  
  3. “Providing Insights About Dynamic Machine Learning Models” (Proporcionar perspectivas sobre los modelos dinámicos de machine learning) – Abarca el uso de indicadores visuales de características y datos de entrenamiento, junto con explicaciones globales o locales, para proporcionar un resumen más amplio del comportamiento de los modelos de machine learning.    
  4. “Managing Missing Values in Datasets For Machine Learning Models” (Gestión de los valores faltantes para los modelos de machine learning) — Se enfoca en los datos con valores faltantes, los valores atribuidos y las razones por las que pueden faltar datos. Esta innovación se utiliza para el desarrollo de modelos analíticos en ambientes donde la calidad de los datos es dudosa. 
  5. “Facial Recognition for User Authentication” (Reconocimiento facial para autenticación del usuario) – Consiste en el uso de reconocimiento facial continuo con el propósito de brindar acceso seguro al contenido electrónico o a los sistemas. Las características faciales del usuario se escanean constantemente para detectar movimientos faciales que indiquen la presencia del usuario, a diferencia de las representaciones estáticas.   
  6. “Deployment of Self-Contained Decision Logic” (Implementación de lógica de decisiones autocontenida) – Abarca la generación de código ejecutable asociado con la lógica de decisiones y lo hace susceptible para almacenarlo en un repositorio.
  7. “Devices And Methods for Efficient Execution of Rules Using Pre-Compiled Directed Acyclic Graphs” (Dispositivos y métodos para la ejecución eficiente de reglas mediante gráficos acíclicos dirigidos previamente compilados) — Consiste en transformar de manera óptima las reglas empresariales en código ejecutable para una rápida ejecución.   
  8. “Systems and Methods for Scalable, Adaptive, Real Time Personalized Offers Generation” (Sistemas y métodos para generar ofertas personalizadas escalables y adaptables en tiempo real) – Realiza mejoras a las ofertas hiperpersonalizadas mediante la actualización de los perfiles del usuario en tiempo real con cada nueva transacción o evento, lo que genera una puntuación de afinidad para cada usuario con base en el perfil actualizado.
  9. “Density Based Confidence Measures of Neural Networks for Reliable Predictions” (Medidas de confianza basadas en densidad de redes neuronales para predicciones fiables) – Presenta innovaciones en la asignación de estimaciones de confianza a las predicciones, permitiendo incrementar la confianza de los profesionales en el modelo. Esta innovación abre nuevas aplicaciones en las que conocer la certeza de las predicciones es de vital importancia para la implementación de una IA responsable.   
  10. “Efficient Value Lookup In A Set Of Scalar Intervals” (Búsqueda eficiente de valores en una serie de intervalos escalares) – Abarca mejoras para clasificar y comparar los intervalos escalares para determinar las superposiciones y tomar decisiones más aceleradas.   
  11. “Entity Resolution Based on Character String Frequency Analysis” (Resolución de entidades basada en el análisis de la frecuencia de las cadenas de caracteres) – Consiste en la generación de puntuaciones de similitudes entre uno o más pares de cadenas de caracteres con base en grados de colectividad o singularidad, lo que genera una puntuación de similitud.
  12. “Advanced Learning System for Detection and Prevention of Money Laundering” (Sistema de aprendizaje avanzado para la detección y prevención de lavado de dinero) — Abarca la detección automática de lavado de dinero a través de la hiperpersonalización del comportamiento vinculado a entidades reconocidas como peligrosas. Esta innovación se utiliza para crear puntuaciones de amenazas de lavado de dinero que ayudan a detectarlo y detenerlo. 

Hasta la fecha, el portafolio de patentes de FICO consiste en 213 patentes activas y con 80 solicitudes de patentes adicionales presentadas y pendientes de aprobación.

Acerca de FICO

FICO (NYSE: FICO) impulsa las decisiones que ayudan a las personas y negocios de todo el mundo a prosperar. Fundada en 1956, la compañía es pionera en el uso de la analítica predictiva y la ciencia de datos para mejorar las decisiones operativas. FICO cuenta con 208 patentes estadounidenses y extranjeras de tecnologías que aumentan la rentabilidad, la satisfacción del cliente y el crecimiento de las empresas en las industrias de servicios financieros, telecomunicaciones, salud y venta minorista, entre muchas otras. Con las soluciones de FICO, empresas en más de 120 países realizan un sinfín de actividades: desde proteger 2.600 millones de tarjetas de pago contra el fraude y ayudar a las personas a obtener crédito hasta asegurar que millones de autos de alquiler se encuentren en el lugar correcto en el momento adecuado.

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