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Plataformas de toma de decisiones y detección de fraudes son otras dos áreas en las que FICO está innovando.
A medida que el mercado consolida algunas tecnologías se hace necesario que surgían otras para las demandas emergentes que las primeras generan.
Y el momento actual, con adopciones masivas de nuevas herramientas digitales, empieza a mostrar claramente las áreas de mejora y preferencias insatisfechas.
Por ello FICO quiere garantizar su futuro y está sumando:
- 13 nuevas patentes a las
- 204 patentes norteamericanas e internacionales que ya tiene
- Sin contar 85 solicitudes de patentes pendientes.
Especializada en plataformas digitales para la toma de decisiones, FICO ha señalado que las nuevas patentes otorgadas abarcan innivaciones en tecnologías relacionadas con:
- Inteligencia artificial (IA)
- Machine Learning (ML)
- Detección de fraudes
- Y, por supuesto, plataformas de gestión de decisiones
“Hemos creado y alimentado un ambiente que permite a mis colegas y a mí rebasar las fronteras y desarrollar innovaciones que ayudan a triunfar a nuestros clientes”, destacó Scott Zoldi, Chief Officer of Analytics en FICO.
Lo que está por verse
Cabe destacar que, en los últimos 12 meses, FICO ha sido nombrado líder en toma de decisiones digitales, así como líder en innovación, aplicaciones de IA y soluciones contra delitos financieros y fraude empresarial por las principales compañías de analistas.
La empresa es responsable de múltiples innovaciones que han transformado la industria en las áreas de inteligencia artificial, Machine Learning y otros métodos analíticos que han demostrado su pertinencia en la detección de fraudes.
No obstante, veremos en los próximos su portafolio y/o las funcionalidades disponibles crecer, toda vez que se incorporen las innivaciones recibe validadas.
Las patentes otorgadas a FICO y a sus ejecutivos innovadores incluyen:
1. “Explaining Machine Learning Models By Tracked Behavioral Latent Features” (Explicar los modelos de Machine Learning a través del seguimiento de características conductuales latentes) de Scott Zoldi
Este invento consiste en un sistema y método para explicar el comportamiento de un modelo de Machine learning, lo que puede beneficiar no sólo a aquellos que buscan cumplir los requisitos legales cuando utilizan los modelos, sino también ayudar a guiar a los usuarios de los modelos para evaluar y mejorar la robustez relacionada con los procesos de gobernanza de los modelos.
Esta innovación se utiliza en los modelos FICO Falcon Fraud Manager y FICO Falcon X.
2. “Fast Automatic Explanation of Scored Observations” (Explicación automática rápida de las observaciones puntuadas)
Esta patente de Gerald Fahner y Scott Zoldi se relaciona con los sistemas y métodos para generar explicaciones concisas de las observaciones puntuadas que realizan compensaciones buenas y computacionalmente eficientes entre el rendimiento de la estructuración de las clasificaciones y la explicación de las observaciones puntuadas, con base en una infraestructura de funciones de dependencia parciales (PDF), redes neuronales multicapa (MNN) y Latent Explanations Neural Network Scoring (LENNS).
3. “Detection Of Compromise Of Merchants, ATMS, And Networks” (Detección de riesgo de comerciantes, cajeros automáticos y redes)
Esta patente de Scott Zoldi se relaciona con la generación de perfiles de riesgo para los comerciantes y las cuentas financieras con base en la comparación de los datos sobre fraudes reportados y un perfil de cuenta, un perfil de transacción de cuenta, un perfil del dispositivo del comerciante y un perfil del historial de la cuenta del dispositivo del comerciante — para identificar rápidamente si la información se ha obtenido por un tercero no autorizado y cuándo —. Los sistemas y métodos de la patente se relacionan con las ofertas de FICO para detección de punto de riesgo y riesgo masivo.
4. “System and Method for Linearizing Messages from Data Sources for Optimized High-Performance Processing in a Stream Processing System” (Sistema y método para alinear los mensajes de las fuentes de datos para procesamiento de alto rendimiento optimizado en un sistema de procesamiento de flujos)
Esta innovación de Shalini Raghavan y Tom Traughber consiste en procesar los objetos de datos a través de un sistema informático de flujos distribuido y, más específicamente, del procesamiento lineal de los objetos de datos.
Esta tecnología está integrada en FICO Decision Management Platform Streaming.
5. “Multi-Layered Self-Calibrating Analytics” (Analítica multicapa con calibración automática)
Un invento de Scott Zoldi que presenta analítica multicapa con calibración automática para detectar fraude en los datos transaccionales sin datos históricos sustanciales, incluyendo datos limitados o sin resultados.
En los mercados donde no hay amplia disponibilidad de datos históricos sustanciales, este invento permite la selección y agrupación adaptable de las variables relacionadas con los datos transaccionales en tiempo real, para procesarlos a través de varios modelos independientes con calibración automática.
Los resultados de estos modelos se combinan para una puntuación de fraude precisa basada en la detección de anomalías de las características latentes ocultas descubiertas.
6. “Behavioral Misalignment Detection within Entity Hard Segmentation Utilizing Archetype-Clustering” (Detección de desalineamiento conductual dentro de una segmentación específica de entidades utilizando agrupación de arquetipos) de Scott Zoldi y Joe Murray
Este invento es una manera automatizada de aprender los arquetipos que capturan muchos aspectos del comportamiento de la entidad y de asignar entidades a una mezcla de arquetipos, a fin de que cada entidad se represente como una distribución en múltiples arquetipos.
Con esas representaciones en los arquetipos, el comportamiento anómalo se puede detectar al identificar discrepancias con la pluralidad de entidades que tienen agrupamiento de arquetipos dentro de una segmentación específica. FICO Anti-Financial Crime Solutions utiliza esta tecnología.
