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1. (WO2018067667) CLASSIFICATEUR DE FORMATION AUTOMATIQUE ET MOTEUR DE PRÉDICTION POUR DÉTERMINATION DE PERSPECTIVE OPTIMISÉE PAR INTELLIGENCE ARTIFICIELLE SUR UNE CLASSIFICATION DE GAIN/PERTE
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N° de publication : WO/2018/067667 N° de la demande internationale : PCT/US2017/055085
Date de publication : 12.04.2018 Date de dépôt international : 04.10.2017
Demande présentée en vertu du Chapitre 2 : 28.03.2018
CIB :
G06Q 10/00 (2012.01)
Déposants : THE DUN & BRADSTREET CORPORATION[US/US]; 103 JFK Parkway Short Hills, NJ 07078, US
Inventeurs : SCHWARM, Alexander, T.; US
BEVERIDGE, James; US
MATIA, Nalanda; US
HUNTRESS, Granger; US
WHITE, Bradley; US
KIERZKOWSKI, Karolina; US
LIZOTTE, Nicholas; US
Mandataire : GREELEY, Paul, D.; US
Données relatives à la priorité :
62/404,95106.10.2016US
Titre (EN) MACHINE LEARNING CLASSIFIER AND PREDICTION ENGINE FOR ARTIFICIAL INTELLIGENCE OPTIMIZED PROSPECT DETERMINATION ON WIN/LOSS CLASSIFICATION
(FR) CLASSIFICATEUR DE FORMATION AUTOMATIQUE ET MOTEUR DE PRÉDICTION POUR DÉTERMINATION DE PERSPECTIVE OPTIMISÉE PAR INTELLIGENCE ARTIFICIELLE SUR UNE CLASSIFICATION DE GAIN/PERTE
Abrégé : front page image
(EN) Embodiments of a system and method for identifying and prioritizing company prospects by training at least one classifier on client company win/loss metrics. One or more classifiers can be trained on a training database compiled from company win/loss database for a client and firmographic data from a robust business entity database. Once trained, the system can employ Artificial Intelligence powered by the trained classifiers to classify and output customized prospect lists of thousands of profiled and scored companies that the AI has determined are likely targets for specific marketing and sales. The AI can also ingest databases of client targets and classify and score them based on the custom-trained classifier.
(FR) Des modes de réalisation de la présente invention concerne un système et un procédé pour identifier et hiérarchiser des perspectives de société par formation d'au moins un classificateur sur des métriques de gain/perte de société client. Au moins un classificateur peut être entraîné sur une base de données de formation compilée à partir d'une base de données de gain/perte de société pour un client et des données démographiques sur les sociétés à partir d'une base de données d'entité commerciale robuste. Une fois formé, le système peut utiliser une intelligence artificielle alimentée par les classificateurs formés afin de classer et délivrer des listes de perspective personnalisées de milliers de sociétés profilées et cotées que l'AI a déterminé comme étant des cibles probables pour une commercialisation et des ventes spécifiques. L'AI peut également ingérer des bases de données de cibles de client et de classer et noter ces dernières sur la base du classificateur à formation personnalisée.
États désignés : AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JO, JP, KE, KG, KH, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG)
Langue de publication : anglais (EN)
Langue de dépôt : anglais (EN)