В этой области важно показать не сам факт использования модели, а техническую процедуру: какие данные подаются на вход, как они обрабатываются, какие признаки формируются и какой проверяемый результат получает система.
На что смотрим в первую очередь
- pipeline сбора, обработки и оценки данных
- признаки обучения, инференса и валидации результата
- технически воспроизводимый результат AI-системы
Примеры патентов
Выданные патенты по этому направлению. Номера открыты и проверяются по реестрам Роспатента и ЕАПВ.
EA 052928 Способ автоматизированной обработки данных сотрудников с использованием моделей искусственного интеллекта AI-подход к обработке HR-данных с технически оформленным pipeline анализа и вывода результата. EA 052862 Способ проведения интервью с кандидатом с использованием искусственного интеллекта AI-интервью: сбор, обработка и оценка ответов кандидата в воспроизводимой технической процедуре. EA 050603 Способ обработки судебных документов с помощью модели машинного обучения ML-обработка юридических документов: извлечение и структурирование значимой информации из судебных материалов. EA 051313 Способ обучения с использованием электронного образовательного ресурса EdTech-решение с обработкой действий пользователя и адаптацией образовательного сценария. EA 048442 Способ обработки данных для определения полноты исполнения бизнес-процессов предприятия Анализ данных предприятия для оценки полноты выполнения бизнес-процессов и поиска отклонений. EA 044817 Способ и система оценки качества цифровых решений с элементами AI на основе генеративных технологий и AutoML Оценка качества цифровых решений с применением генеративных технологий и автоматического машинного обучения.