• FICO hält 13 neue Patente für Plattformen in den Bereichen Betrugsbekämpfung, Künstliche Intelligenz / Machine Learning und Entscheidungsmanagement.
• Der Anbieter von digitalen Entscheidungsplattformen verfügt nun über 204 US-amerikanische und ausländische Patente.
• 85 weitere aktuelle Patentanmeldungen hat FICO derzeit eingereicht.

FICO, ein führendes Unternehmen für digitale Entscheidungs-Plattformen, hat 13 neue Patente in den Bereichen Künstliche Intelligenz (KI), Maschinelles Lernen (ML), Betrugsbekämpfung und Entscheidungsmanagement-Plattformen erhalten. Mit den neuen Patenten baut FICO die Unterstützung für seine Kunden bei der digitalen Transformation aus, indem das Unternehmen wichtige Geschäfts- und Entscheidungsprozesse mit branchenführenden Innovationen automatisiert.

Mit den 13 neuen hält FICO nun 204 US-amerikanische und ausländische Patente. Außerdem befinden sich weitere 85 Patente des Unternehmens in laufenden Prüfungsverfahren. Von FICO stammen zahlreiche Innovationen in den Bereichen Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen sowie in anderen Analytikbereichen, die ganze Branchen verändern. FICOs umfangreiches Portfolio an Analytik- und Betrugsbekämpfungslösungen hilft Kunden, immer größere und vielfältigere Datenmengen zu bewältigen. Unternehmen und Verbraucher werden dadurch unter anderem in Echtzeit vor ganz neuen Betrugsmethoden im Online-Banking oder beim Kreditkarteneinsatz geschützt.

„Wir haben ein Arbeitsumfeld auf- und ausgebaut, das uns hilft, Grenzen zu verschieben”, sagte Scott Zoldi, Chief Analytics Officer bei FICO.  „Wir schaffen kontinuierlich Innovationen, die den Erfolg unserer Kunden erhöhen. Und freuen uns jetzt darüber, welche Anerkennung unsere Arbeit mit den 13 neuen Patenten erfährt.”

Zu den Patenten, die FICO und seinen innovativen Führungskräften erteilt wurden, gehören:

• „Erklärung von ML-Modellen durch das Verfolgen von verborgenen Verhaltensmerkmalen” von Scott Zoldi.  Bei diesem Patent handelt es sich um ein System und eine Methode zur Erklärung des Verhaltens von ML-Modellen. Das kommt einerseits Anwendern, die regulatorische Anforderungen erfüllen müssen, zugute. Andererseits unterstützt es all jene, die ML-Modelle bewerten und ihre Wirksamkeit erhöhen müssen. Dieses Patent kommt in den Lösungen FICO® Falcon® Fraud Manager und FICO® Falcon® X zum Einsatz.
• „Schnelle automatische Erklärung von bewertenden Beobachtungen”. Dieses Patent von Gerald Fahner und Scott Zoldi bezieht sich auf Systeme und Methoden zur Generierung prägnanter Erklärungen zu bewertenden Beobachtungen. Sie erzielen einen guten und rechnerisch effizienten Kompromiss bei der Erstellung von Rangordnungen und der Erklärbarkeit von bewertenden Beobachtungen. Das Patent basiert auf einem Rahmenwerk von partiellen Abhängigkeitsfunktionen (PDFs), mehrschichtigen neuronalen Netzen (MNNs) und Latent Explanations Neural Network Scoring (LENNS).
• „Erkennung der Kompromittierung von Händlern, Geldautomaten und Netzwerken”. Dieses Patent von Scott Zoldi bezieht sich auf die Erstellung von Gefährdungsprofilen für die Finanzbranche. Als Basis dient dabei der Vergleich von gemeldeten Betrugsdaten mit Kontoprofilen, Kontotransaktionen, Devices der Bankmitarbeiter und deren Historie. Damit lässt sich schnell erkennen, wenn eine nicht autorisierte dritte Partei Kontoinformationen erlangt. Die im Patent genannten Systeme und Verfahren werden in den Lösungen von FICO zur Erkennung von einzelnen Kompromittierungspunkten und von massenhafter Kompromittierung verwendet.
• „Systeme und Verfahren zur Linearisierung von Informationen aus Datenquellen für eine optimierte Hochleistungs-Verarbeitung in einem Stream-Processing-System”. Diese Innovation von Shalini Raghavan und Tom Traughber bezieht sich auf die Verarbeitung von Datenobjekten durch ein verteiltes Stream-Computing-System, genauer gesagt auf die linearisierte Verarbeitung von Datenobjekten. Diese Technologie ist in das FICO® Decision Management Platform-Streaming integriert.
• „Mehrschichtige selbstkalibrierende Analytik” ist eine Erfindung von Scott Zoldi. Diese Technologie erkennt Betrug in Transaktionsdaten, für die keine umfangreiche Datenhistorie zur Verfügung steht – einschließlich begrenzter oder fehlender Ergebnisdaten. In Märkten ohne umfangreiche Historie in Bezug auf Transaktionsdaten ermöglicht diese Erfindung eine adaptive Auswahl und Gruppierung von Variablen, die sich auf Echtzeit-Transaktionsdaten beziehen, zur Verarbeitung durch eine Reihe unabhängiger, selbstkalibrierender Modelle. Die Ergebnisse dieser Modelle werden kombiniert, um eine genaue Betrugswahrscheinlichkeit auf der Grundlage der Erkennung von Anomalien und verborgenen Eigenschaften zu erhalten.
• „Erkennung von Verhaltensauffälligkeiten durch eine strenge Segmentierung von Objekten mittels archetypischer Cluster” von Scott Zoldi und Joe Murray. Bei diesem Patent handelt es sich um ein automatisiertes Verfahren zur Zuweisung von Mustern, das viele Aspekte des Verhaltens von Objekten erfasst. Objekte werden dabei einer Mischung von Archetypen zugeordnet, so dass diese jeweils als eine Verteilung über mehrere Muster dargestellt werden. Damit kann anormales Verhalten erkannt werden, indem Abweichungen bei einer Vielzahl von Objekten gefunden werden, die innerhalb einer strengen Segmentierung bestimmten Mustern zugeordnet sind. FICO® Anti-Financial Crime Solutions nutzen beispielsweise diese Technologie.

In den vergangenen zwölf Monaten haben wichtige Analysten FICO als führend im Bereich digitale Entscheidungsfindung sowie in den Bereichen Innovation, KI-Anwendungen und Bekämpfung von Finanzkriminalität eingereiht.