La compañía de software de analítica, Fico, recibió seis nuevas patentes relacionadas con el fraude, la inteligencia artificial (IA) y la analítica avanzada. En total, la firma actualmente cuenta con 188 patentes norteamericanas e internacionales y tiene 89 patentes pendientes.
Tres de las patentes otorgadas se refieren a innovaciones de Fico Falcon Platform, que utiliza el aprendizaje automático para detectar el fraude transaccional mediante un profundo análisis conductual de las actividades transaccionales. Falcon Platform es la solución de detección de fraude en medios de pago más inteligente del mundo y protege más de 2,600 millones de tarjetas a nivel global.
Stuart Wells, vice presidente de producto y tecnología en Fico, destacó que “Fico se enfoca en ayudar a las empresas a obtener el máximo valor de negocio de la analítica, a optimizar sus procesos de negocio y a impulsar acciones en tiempo real. Estas patentes promueven las innovaciones en áreas como detección de fraude, comercio, Big Data y más”.
Las nuevas patentes son:
Detección de fraude en tarjetas utilizando la identificación en tiempo real de los sitios de prueba de los comerciantes: Detecta las pruebas de tarjetas comprometidas utilizando perfiles de comerciantes en tiempo real y la implementación de modelos de puntuación especializados para una mejor detección de fraude.
Detección de fraude con base en listas clasificadas de frecuencia-comportamiento: Reduce los falsos positivos de fraude a través de la obtención de información recurrente en los datos transaccionales de una entidad para identificar los patrones de uso legítimo y detectar la actividad transaccional fraudulenta.
Análisis de instrumentos de pago de cuentas de financiamiento múltiple: Una patente japonesa que cuantifica el riesgo de actividad anormal en una o más cuentas de financiamiento asociadas al mismo instrumento de pago.
Agrupamiento de productos orientado a los datos: Utilizada por las soluciones comerciales de Fico, esta tecnología genera agrupamientos de productos asociados con modelos predictivos específicos. Los agrupamientos de múltiples productos se pueden utilizar para predecir la probabilidad de que una entidad adquiera un producto en particular en el futuro.
Optimizador de modelado automático: Permite optimizar los procesos de modelado para acelerar el desarrollo de modelos de gran escala utilizando el Big Data.
