ACTFORE宣布，美国专利商标局（USPTO）已向其授予一项关于“大规模文档集数据分析的模板识别与匹配”的新专利。ACTFORE称，该技术面向网络攻击等事件后的违规响应与大规模数据挖掘场景，旨在帮助组织更高效地解读、整理复杂文档集。
ACTFORE表示，违规响应与大规模数据挖掘长期以来多依赖人工流程与通用自动化工具，可申请专利的创新相对有限。此次获批为公司第二项专利，体现其在推动违规响应工作流自动化方面的持续进展。
据介绍，该专利技术可对文档进行像素级“指纹识别”，使系统能够在庞大且非结构化的数据集中识别、分类并匹配结构相似的文件。其核心是一套图像处理引擎，可将每份文档的每一页转换为基于图像的表示形式，由像素关键点与描述符构成；这些视觉特征用于检测文档之间共享的结构模式，即便文档在格式、布局或质量上存在差异。
ACTFORE称，系统会先在数据集中识别独特模板，即定义文档类型的结构蓝图；随后在数百万页文档中对模板进行比对，匹配具有相同底层结构的文档，从而实现更精确的分批处理并减少重复审查。
ACTFORE创新团队负责人兼共同发明人Yumna Zaidi表示，该技术基于“让技术像人类直觉一样识别结构”的理念，以便在响应者需要时提供更清晰的洞察。
数据科学团队负责人兼共同发明人Sanskriti Shivhare称，“模板智能”是实现可扩展文档分析的关键环节，当系统理解文档形态而不仅是文本时，可在不牺牲质量的情况下加速审查流程。
ACTFORE首席执行官Christian Geyer表示，这一专利授权将扩展公司平台能力，并支持其在更大规模上提升清晰度、准确性与速度。ACTFORE同时指出，随着违规事件数量增加及监管时限收紧，组织对具备精准、规模化与可靠性的解决方案需求上升，公司将以该专利能力提升下一代违规响应技术的标准与能力。
