HPE entre los líderes de almacenamiento de Gartner
La empresa FICO sigue enriqueciendo sus soluciones de automatización con herramientas propias.
De momento, ha logrado diez nuevas patentes que contribuyen a mejorarla el análisis y la toma de decisiones de las empresas.
¿Se ha preguntado de donde salen las constantes renovaciones de herramientas tecnológicas, a veces revolucionarias?
De momento, no proceden de ninguna Inteligencia Artificial sino, por el contrario, han contribuido a crearlas. Es el caso de empresas como Microsoft, OpenAI o FICO.
Se hecho esta última ha tenido importantes logros en los últimos dos años con la aprobación de varias de sus patente.
Este año, 2024, comienza con buen pie en ese sentido pues la empresa está anunciando que ha recibido 10 patentes relacionadas con:
- La toma de decisiones digitales
- La detección de fraude
- El machine learning
- Y la IA responsable
Las nuevas patentes amplifican aún más las profundas capacidades de FICO para ofrecer beneficios sustanciales a las empresas a través de FICO Platform y otras soluciones de software de FICO.
El actual portafolio de patentes de la empresa consiste en:
- 223 patentes estadounidenses e internacionales
- Así como 73 solicitudes adicionales presentadas y pendientes
Innovación a la carta
El Director de Analítica (CAO) de FICO, Scott Zoldi mostró su satisfacción por este logro y aseguró que las patentes otorgadas son prueba de las innovaciones continuas de FICO para operativizar la IA, el machine learning y la gestión de decisiones.
También de los esfuerzos de la empresa para ayudar a las organizaciones en todo el mundo con sus iniciativas de transformación digital.
“Estas patentes nos permiten seguir innovando en soluciones de IA que abordan los desafíos empresariales de los clientes con énfasis en brindar capacidades que permiten tomar mejores decisiones”, declaró el Director de Analítica (CAO) de FICO, Scott Zoldi.
Las nuevas patentes de FICO son:
- Auto-Encoder Enhanced Self-Diagnostic Components for Model Monitoring (Componentes de autocodificador mejorados para el autodiagnóstico en la supervisión de modelos)
- Overly Optimistic Data Patterns And Learned Adversarial Latent Features (Patrones de datos excesivamente optimistas y características latentes adversarias aprendidas)
- Method and System for Predicting Adherence to a Treatment (Método y sistema para predecir la adherencia a un tratamiento)
- Supervised Machine Learning-Based Modeling of Sensitivities to Potential Disruptions (Desarrollo supervisado y basado en machine learning de modelos sensibles a posibles disrupciones)
- Computer-Implemented Decision Management Systems and Methods (Sistemas y métodos de gestión de decisiones implementados por computadora)
- Fast Automatic Explanation of Scored Observations (Explicación automática y rápida de observaciones de puntuaciones)
- User Interface to Analyze and Navigate Through Decision Logic (Interfaz de usuario para analizar y navegar por la lógica de decisiones)
- Building Resilient Models to Address Dynamic Customer Data Use Rights (Desarrollar modelos resilientes para abordar los derechos de uso de datos del cliente)
- Similarity Sharding (Fragmentación de similitudes)
- Multi-Layered Self-Calibrating Analytics (Análisis autocalibrado multinivel)
