Patsnap révolutionne le domaine de la propriété intellectuelle et de la recherche et développement grâce à son intelligence artificielle avancée. Cette plateforme unique en son genre utilise le premier modèle de langage spécifique au domaine, conçu pour les cas d'utilisation de l'innovation, permettant d'automatiser et d'augmenter les workflows. Avec Patsnap, les entreprises peuvent accéder instantanément à des insights technologiques provenant de milliards de points de données, avec des réponses directement liées à des sources à travers les brevets et la littérature non brevetée.
PatsnapGPT, le premier modèle de langage de grande envergure construit pour l'innovation, surpasse régulièrement les modèles généraux dans les benchmarks orientés propriété intellectuelle et les examens pharmaceutiques officiels. Ce modèle est entraîné sur plus de 3,5 milliards de points de données, enrichi par l'expertise humaine, offrant ainsi la base de données d'innovation la plus pertinente et complète, adaptée aux entreprises.
Les utilisateurs de Patsnap peuvent automatiser les tâches chronophages, dédiant ainsi plus de temps et de concentration à un travail approfondi. La plateforme facilite le passage de la vérification de la nouveauté à la protection de l'innovation, avec des workflows conçus pour les équipes de propriété intellectuelle et de R&D. Les témoignages des clients, comme celui de Heather Bakalyar, Directrice de la Propriété Intellectuelle, et Matthias Rabbe, Chef de la Propriété Intellectuelle, soulignent l'impact significatif de Patsnap sur l'accélération de la génération d'idées et l'analyse des séquences et de leur art antérieur.
Patsnap offre des solutions pour la R&D et la propriété intellectuelle, permettant de réduire les coûts de R&D de 25%, d'explorer et de valider des idées efficacement avec l'IA, et de surveiller instantanément les insights et les concurrents pour définir la stratégie de R&D. Avec Patsnap, les entreprises peuvent analyser et résoudre des problèmes sans silos ou tri manuel de données médiocres provenant de multiples sources, et évaluer les risques avec des références liées à des brevets et à la littérature non brevetée.
