Cogniware utilizza le soluzioni AI di IBM per aumentare l'efficienza nel settore della criminalità finanziaria
Cogniware, un fornitore globale di piattaforme investigative per le forze dell'ordine, doveva aggiornare il sistema esistente per servire meglio i propri clienti nell'affrontare questi problemi. Il sistema esistente richiedeva uno sforzo manuale per il tagging e l'analisi, che non era scalabile per grandi volumi di dati. Questo processo manuale era anche soggetto a errori umani, con un potenziale impatto sulla precisione.
Inoltre, molti investigatori e analisti dei suoi clienti non disponevano delle competenze tecniche necessarie per utilizzare al meglio le caratteristiche avanzate della piattaforma. Questi dipendenti dovevano quindi dedicare del tempo all'organizzazione dei dati anziché concentrarsi sull'analisi e sul processo decisionale, rallentando le indagini e aumentando potenzialmente il rischio di minacce alla sicurezza pubblica.
Cogniware voleva trasformare l'analisi complessa dei dati per le forze dell'ordine integrando la sua piattaforma Argos con le soluzioni IBM® watsonx.ai e IBM watsonx.data. Questa partnership affronta le sfide dei dati non strutturati e dell'accessibilità degli utenti, consentendo indagini rapide e accurate, il tutto attraverso funzionalità avanzate di AI e archiviazione dei dati.
La soluzione watsonx.data ha aiutato a memorizzare e gestire grandi quantità di dati, in particolare dati non strutturati. Nel frattempo, IBM ha utilizzato watsonx.ai per migliorare la piattaforma con strumenti come l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), il machine learning (ML) e l'AI generativa (gen AI). Queste aggiunte hanno permesso ad Argos di eseguire le analisi dei dati in tempo reale, trovare automaticamente modelli e rispondere alle query formulate nel linguaggio quotidiano.
L'implementazione è stata uno sforzo collaborativo tra Cogniware e i team IBM Client Engineering e Technical Sales. Questi team hanno lavorato insieme per preparare i dati, addestrare i modelli AI e condurre prove sugli utenti. Per contribuire a garantire la sicurezza dei dati e prevenire le allucinazioni, i team hanno implementato solidi protocolli di sicurezza, hanno addestrato modelli AI su dati specifici per la base contestuale e hanno aggiunto meccanismi di verifica dei fatti. Una lezione chiave appresa da Cogniware è stata l'importanza del feedback continuo degli utenti per migliorare le funzionalità della gen AI.
L'integrazione del gen AI ha cambiato radicalmente il modo in cui investigatori e analisti interagiscono con la piattaforma Argos. Ora possono "parlare" con il sistema in modo più naturale, eliminando la necessità di comandi complessi o report predefiniti. Questa capacità consente al personale investigativo di dedicare meno tempo all'organizzazione dei dati e più tempo all'analisi, consentendo di identificare i crimini in modo più efficiente e completo.
L'integrazione ha prodotto miglioramenti significativi e misurabili per i clienti di Cogniware.
Guardando al futuro, Cogniware prevede di perfezionare ulteriormente i propri modelli AI per un maggiore livello di precisione e contesto. L'azienda intende inoltre espandere l'uso della gen AI in altri moduli Argos, come la generazione automatica di report e sistemi proattivi di threat intelligence. La partnership con IBM fa parte di una strategia a lungo termine, dove watsonx.ai e watsonx.data fanno da base per il set di strumenti di analytics di Argos per migliorare continuamente l'elaborazione dei dati e l'esperienza dell'utente.
Cogniware è un'azienda software con sede nella Repubblica Ceca, nonché IBM Business Partner, la cui missione è fornire prodotti analitici innovativi basati sull'AI e servizi professionali d'élite ai clienti di tutto il mondo. La base di clienti dell'azienda copre i settori pubblico e privato, dalle forze dell'ordine alle agenzie di intelligence nazionali, dalle banche commerciali agli operatori di telecomunicazioni e molto altro.
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Gli esempi presentati sono solo illustrativi. I risultati effettivi variano in base alle configurazioni e alle condizioni del cliente e, pertanto, non è possibile fornire risultati attesi generici.