Patsnap revolutioniert die Art und Weise, wie Unternehmen Innovationen vorantreiben, indem es eine KI-gestützte Plattform für IP- und F&E-Intelligenz bietet. Mit der weltweit ersten domänenspezifischen Large Language Model (LLM) für Innovationsanwendungen, PatsnapGPT, können Unternehmen ihre Produktivität bei IP-Aufgaben um bis zu 75% steigern und gleichzeitig die gesamten F&E-Kosten um 25% senken. Diese fortschrittliche Technologie automatisiert und erweitert Arbeitsabläufe, indem sie sofortige technologische Einblicke aus Milliarden von Datenpunkten bietet, mit Antworten, die direkt mit Quellen in Patenten und nicht-patentierter Literatur verknüpft sind.
PatsnapGPT übertrifft allgemeine LLMs in IP-orientierten Benchmarks und offiziellen pharmazeutischen Prüfungen konsequent, dank seiner Ausbildung auf über 3,5 Milliarden Datenpunkten und der Einbindung von menschlicher Expertise. Dies ermöglicht es Unternehmen, schnellere und fundiertere Entscheidungen zu treffen, zeitaufwendige Aufgaben zu automatisieren und mehr Zeit für tiefgreifende Arbeit zu gewinnen.
Die Plattform unterstützt nicht nur die Effizienzsteigerung und Zusammenarbeit in IP und F&E, sondern bietet auch Zugang zu einer umfassenden Innovationsdatenbank, die für Unternehmen geeignet ist. Mit Patsnap können Unternehmen von der Überprüfung der Neuheit bis zum Schutz von Innovationen nahtlos übergehen, dank Workflows, die sowohl für IP- als auch für F&E-Teams entwickelt wurden.
Patsnap wird weltweit von 15.000 Innovatoren vertraut und hat sich als globaler Marktführer in IP- und F&E-Intelligenz etabliert. Die Plattform bietet nicht nur Werkzeuge zur Beschleunigung der Forschung und Entwicklung neuer Durchbrüche, sondern auch zur effizienten Erkundung und Validierung von Ideen mit KI. Durch die Bereitstellung von marktführenden, globalen Daten und KI-Tools, die auf TRIZ und FMEA basieren, ermöglicht Patsnap Unternehmen, technische Lösungen schnell zu erfassen und Risiken mit verknüpften Referenzen aus Patenten und nicht-patentierter Literatur zu bewerten.
