MONTEREY PARK, CA - 19 juin 2026 (NEWMEDIAWIRE) - Focus Universal Inc. (Nasdaq : FCUV) a introduit aujourd'hui une définition formelle de l'IA déterministe en tant que catégorie distincte de systèmes d'intelligence artificielle d'entreprise conçus pour l'exécution de flux de travail métier complexes, axés sur la conformité, avec des résultats cohérents, vérifiables et reproductibles.

Alors que chaque entreprise publique américaine est tenue de déposer des rapports annuels (10-K), des rapports trimestriels (10-Q), des déclarations de procuration et de nombreuses autres divulgations exigées par la SEC dans des délais réglementaires stricts, quelles que soient les conditions du marché, l'incertitude économique ou les priorités de la direction.

De plus, les dépôts auprès de la SEC doivent être préparés en XBRL (eXtensible Business Reporting Language), un format standardisé lisible par machine qui permet aux investisseurs, aux régulateurs et aux analystes d'extraire, d'analyser et de comparer automatiquement les informations financières entre les entreprises et les périodes de déclaration. Parce que XBRL est basé sur le langage de programmation XML et nécessite une expertise technique spécialisée, la plupart des CPA, des directeurs financiers, des auditeurs et des avocats spécialisés en valeurs mobilières n'effectuent pas ce travail eux-mêmes. En conséquence, de nombreux émetteurs s'appuient sur des agents de dépôt EDGAR spécialisés pour gérer l'Edgarisation et le balisage XBRL.

Le processus actuel est souvent coûteux, exigeant en main-d'œuvre et chronophage. Pour respecter les délais de dépôt, les émetteurs doivent fréquemment remettre leurs projets de rapports aux agents de dépôt plusieurs jours à l'avance, créant une pression supplémentaire sur les équipes de direction et réduisant la flexibilité pendant le processus de déclaration.

Imaginez maintenant une approche différente.

Un émetteur ou un agent de dépôt télécharge simplement une collection de documents Word bruts, y compris des 10-K, 10-Q et 8-K. Le système identifie automatiquement chaque type de dépôt, détermine le flux de travail approprié, convertit les documents en HTML conforme à la SEC, effectue l'Edgarisation, applique le balisage XBRL, valide la sortie et génère des dépôts prêts pour la SEC - le tout avec une intervention humaine minimale ou nulle.

Ce qui nécessite traditionnellement des jours d'effort manuel peut être réalisé en quelques minutes par dépôt. Le système peut traiter simultanément plusieurs dépôts hétérogènes, fonctionnant 24 heures sur 24, sept jours sur sept. La productivité ne ralentit pas lorsque le personnel n'est pas disponible, travaille à distance ou est en vacances.

Cette vision devient maintenant réalité grâce à la technologie d'IA déterministe développée par l'équipe de Focus Universal. En combinant l'intelligence basée sur des règles, l'expertise du domaine et l'exécution automatisée des flux de travail, l'IA déterministe a le potentiel de transformer fondamentalement la façon dont les dépôts SEC sont préparés, Edgarisés et balisés en XBRL.

La société estime que l'IA déterministe représente une approche fondamentalement différente des systèmes d'automatisation traditionnels et des modèles d'IA générative, en introduisant une architecture axée sur l'exécution conçue pour transformer directement des documents métier non structurés en flux de travail terminés et prêts pour la conformité.

Une nouvelle classe d'IA distincte de l'automatisation et des modèles génératifs

Focus Universal a déclaré que l'IA déterministe diffère fondamentalement en termes d'algorithme, de finalité, de structure et de comportement de sortie des catégories existantes de systèmes d'IA d'entreprise :

• Les systèmes d'automatisation traditionnels reposent sur des règles prédéfinies, des entrées structurées, des modèles et des flux de travail programmés manuellement, et sont limités aux processus explicitement conçus à l'avance.
• Les systèmes d'IA générative fonctionnent sur des modèles probabilistes entraînés sur de grands ensembles de données et produisent des sorties variables basées sur des invites et le contexte. Bien que flexibles, leurs sorties sont non déterministes et nécessitent souvent une révision humaine et un raffinement itératif.
• Les systèmes d'IA déterministe, tels que définis par la Société, sont conçus pour acquérir des connaissances du domaine et appliquer ces connaissances pour exécuter des flux de travail métier complets avec des résultats cohérents. Étant donné des entrées et des conditions identiques, le système produit des sorties identiques, permettant l'auditabilité et la fiabilité réglementaire.

Conception à entrée minimale : exécution uniquement sur document

Une caractéristique déterminante de l'IA déterministe est son exigence d'entrée minimale.

Contrairement à l'automatisation traditionnelle, qui repose sur des règles prédéfinies et des entrées structurées, l'IA déterministe acquiert et applique des connaissances spécifiques au domaine pour effectuer des tâches qui ont historiquement nécessité des professionnels formés. Contrairement à l'IA générative, qui produit des sorties probabilistes pouvant varier d'une exécution à l'autre, l'IA déterministe produit la même sortie lorsqu'elle reçoit la même entrée et les mêmes conditions de fonctionnement, ce qui la rend particulièrement adaptée aux applications réglementaires, de conformité, financières, juridiques et autres applications critiques.

L'un des avantages les plus significatifs de l'IA déterministe est sa capacité à effectuer des tâches complexes avec un minimum d'entrée utilisateur.

Les systèmes d'automatisation traditionnels exigent généralement des utilisateurs qu'ils fournissent des données structurées, des flux de travail prédéfinis, des instructions de mappage, des modèles ou des informations de la période précédente avant qu'une tâche puisse être terminée. Les systèmes d'IA générative nécessitent souvent des invites détaillées, un contexte étendu, des documents de support et plusieurs cycles d'interaction utilisateur pour obtenir des résultats acceptables.

L'IA déterministe fonctionne différemment. Les connaissances nécessaires pour effectuer la tâche résident dans le système lui-même. En conséquence, les utilisateurs n'ont besoin de fournir que le document métier principal, tandis que le système fournit les connaissances du domaine nécessaires pour terminer le travail.

Par exemple, le dépôt SEC d'une entreprise publique peut contenir plus de 1 000 faits financiers et informations en notes nécessitant un balisage XBRL. Le document Word fourni par l'entreprise ne contient aucune balise XBRL, mappage de taxonomie, instruction de formatage EDGAR ou indication sur les concepts financiers qui devraient être associés à des éléments de taxonomie XBRL spécifiques.

Traditionnellement, les professionnels de l'information financière doivent examiner manuellement des centaines de pages de divulgations, identifier les concepts de reporting, sélectionner les éléments de taxonomie appropriés, effectuer l'EDGARisation et valider le dépôt. Les solutions d'automatisation existantes dépendent souvent des dépôts balisés de l'année précédente et des méthodes de report qui ne font que reporter les décisions de balisage historiques.

L'IA déterministe ne nécessite que le document Word. En utilisant les connaissances acquises à partir d'un grand nombre de dépôts financiers et de modèles de reporting, le système peut identifier les concepts de reporting financier, déterminer les éléments de taxonomie appropriés, effectuer l'EDGARisation et générer des sorties conformes avec peu ou pas d'intervention humaine.

Contrairement aux approches de report traditionnelles, l'IA déterministe améliore continuellement la qualité de ses décisions à mesure que des dépôts supplémentaires sont traités. Par exemple, le système peut de plus en plus identifier les opportunités de remplacer les balises personnalisées spécifiques à l'entreprise par des éléments de taxonomie GAAP standard, améliorant ainsi la cohérence, la comparabilité et la qualité des données entre les dépôts. Dans le même temps, le système reste déterministe, garantissant que des entrées identiques produisent des sorties identiques.

Le système est conçu pour :

• Interpréter des documents non structurés
• Identifier le contexte métier ou réglementaire pertinent
• Exécuter les flux de travail requis de bout en bout
• Produire des sorties structurées et prêtes pour la conformité

Reporting financier SEC comme cas d'utilisation représentatif

À titre d'application exemple, le reporting financier SEC illustre la complexité que l'IA déterministe est conçue pour traiter.

Un dépôt SEC typique peut contenir plus de 1 000 faits financiers et informations en notes nécessitant un balisage XBRL et un formatage de conformité EDGAR. Le document Word source fourni par les entreprises publiques ne contient généralement aucune balise XBRL, mappage de taxonomie ou instruction de reporting structuré.

Traditionnellement, les professionnels de la finance doivent examiner manuellement des divulgations étendues, identifier les concepts de reporting, appliquer les processus d'EDGARisation, déterminer les éléments de taxonomie XBRL appropriés et valider la conformité entre les dépôts. De nombreuses solutions existantes reposent sur des approches de report de l'année précédente qui ne font que reporter les décisions de balisage antérieures.

Focus Universal a déclaré que l'IA déterministe est conçue pour éliminer cette dépendance à l'interprétation manuelle et à la logique de report en traitant directement le document source et en générant des sorties conformes à partir de connaissances du domaine apprises.

EDGARisation automatisée et balisage XBRL à partir de documents bruts

L'IA déterministe est conçue pour traiter les dépôts SEC en utilisant uniquement le document Word comme entrée. En tirant parti des connaissances du domaine accumulées à partir de grands volumes de dépôts, le système est conçu pour :

• Identifier les concepts de reporting financier dans les divulgations
• Déterminer les éléments de taxonomie XBRL appropriés
• Effectuer le formatage EDGARisation
• Générer des sorties structurées et prêtes pour la conformité
• Améliorer la cohérence de la sélection de la taxonomie au fil du temps

La société a noté qu'à mesure que des dépôts supplémentaires sont traités, le système affine sa capacité à aligner les divulgations sur les éléments de taxonomie GAAP standard et à réduire la dépendance aux balises personnalisées spécifiques à l'entreprise, tout en maintenant un comportement de sortie déterministe.

Reconnaissance autonome des tâches et traitement par lots

Focus Universal a également souligné la capacité de la plateforme à traiter divers types de documents et flux de travail sans configuration utilisateur.

Les systèmes d'automatisation traditionnels exigent que les utilisateurs sélectionnent les flux de travail à l'avance, avec des processus séparés généralement requis pour différents dépôts SEC tels que le formulaire 10-K, 10-Q et 8-K.

Les systèmes d'IA générative peuvent aider à la classification mais nécessitent généralement des invites, du contexte et une validation humaine pour déterminer les étapes d'exécution appropriées.

L'IA déterministe fonctionne différemment. Les utilisateurs fournissent des documents directement, et le système automatiquement :

• Identifie le type de document (par exemple, 10-K, 10-Q, 8-K)
• Détermine le flux de travail requis
• Applique les connaissances du domaine pertinentes
• Exécute les étapes de traitement appropriées

Cela permet le traitement par lots de documents hétérogènes, où un seul lot peut contenir plusieurs types de dépôts pour plusieurs entreprises. Le système traite indépendamment chaque document, effectue l'EDGARisation et le balisage XBRL, et génère des sorties conformes sans nécessiter de sélection de flux de travail spécifiée par l'utilisateur.

Acquisition continue de connaissances avec sortie déterministe

Contrairement aux systèmes d'automatisation traditionnels contraints par des règles statiques, l'IA déterministe est conçue pour affiner continuellement ses connaissances du domaine à mesure que des dépôts supplémentaires sont traités.

Cela comprend une meilleure identification des opportunités pour remplacer les balises personnalisées spécifiques à l'entreprise par des éléments de taxonomie GAAP standard, améliorant ainsi la comparabilité et la cohérence entre les dépôts.

Importamment, la société a souligné que malgré le raffinement continu des connaissances, le système reste déterministe - garantissant que des entrées identiques produisent toujours des sorties identiques.

Modèle d'apprentissage et de calcul efficace

Les systèmes d'IA générative nécessitent généralement des ensembles de données à grande échelle et des ressources informatiques substantielles pour apprendre les relations probabilistes à travers de vastes distributions de données.

L'IA déterministe traite une classe différente de problèmes d'entreprise, où les résultats sont régis par des normes établies, des réglementations et des règles vérifiables.

Parce que les sorties correctes sont contraintes et objectivement définissables dans des domaines tels que le reporting financier, la préparation fiscale, la facturation médicale, la logistique et les flux de travail de conformité, l'IA déterministe est conçue pour acquérir et affiner les connaissances du domaine avec des frais généraux de calcul substantiellement inférieurs par rapport aux modèles génératifs à grande échelle.

Applications d'entreprise étendues au-delà du reporting SEC

Bien que le reporting financier SEC soit une application principale, Focus Universal estime que l'IA déterministe est largement applicable dans les flux de travail d'entreprise exigeants en main-d'œuvre et axés sur les documents, y compris :

• Préparation fiscale et services comptables
• Transit et documentation logistique
• Facturation médicale et traitement des réclamations de soins de santé
• Administration des réclamations d'assurance
• Reporting de conformité réglementaire
• Préparation et révision de documents juridiques
• Opérations bancaires et financières
• Flux de travail administratifs généraux de back-office nécessitant une exécution structurée
• Saisie de données

La société estime que ces industries partagent un défi commun : transformer des documents non structurés en sorties structurées, conformes et auditées avec des exigences de haute précision et une tolérance minimale aux erreurs.

« Nous croyons que l'IA déterministe représente une nouvelle catégorie d'intelligence artificielle d'entreprise axée sur l'exécution plutôt que sur la génération de contenu », a déclaré le Dr Desheng Wang, PDG de Focus Universal. « Alors que l'IA générative peut créer du texte, des images et du code, l'IA déterministe est conçue pour réaliser des flux de travail métier complexes avec des résultats cohérents et vérifiables. En combinant la connaissance du domaine avec l'exécution autonome des flux de travail, nous croyons que la technologie peut réduire considérablement le travail manuel tout en améliorant la vitesse, la précision et l'évolutivité dans de nombreuses industries. Le reporting SEC n'est qu'un exemple des opportunités plus larges que nous voyons pour cette plateforme. »

À propos de Focus Universal :

Focus Universal Inc. est un fournisseur de technologies brevetées de conception matérielle et logicielle pour l'Internet des objets (IoT) et la 5G. La société a développé cinq plateformes technologiques brevetées disruptives avec 26 brevets et brevets en instance à diverses phases et 8 marques déposées en instance à diverses phases pour résoudre les principaux problèmes auxquels sont confrontés la conception et la production matérielles et logicielles dans l'industrie aujourd'hui. Ces technologies combinées ont le potentiel de réduire les coûts, les délais de développement de produits et la consommation d'énergie tout en augmentant la portée, la vitesse, l'efficacité et la sécurité. Focus est actuellement cotée sur le Nasdaq Capital Markets.

Déclarations prospectives :

Les déclarations dans ce communiqué de presse concernant les attentes, plans et perspectives futurs, ainsi que toute autre déclaration concernant des questions qui ne sont pas des faits historiques, peuvent constituer des « déclarations prospectives » au sens du Private Securities Litigation Reform Act de 1995. Les mots « anticiper », « croire », « continuer », « pourrait », « estimer », « s'attendre à », « avoir l'intention de », « peut », « planifier », « potentiel », « prédire », « projeter », « devrait », « cibler », « sera », « serait » et des expressions similaires sont destinés à identifier des déclarations prospectives, bien que toutes les déclarations prospectives ne contiennent pas ces mots d'identification. Les résultats réels peuvent différer matériellement de ceux indiqués par ces déclarations prospectives en raison de divers facteurs importants, notamment : les incertitudes liées aux conditions du marché et à la réalisation de l'offre publique aux conditions anticipées ou pas du tout, et d'autres facteurs discutés dans la section « Facteurs de risque » du prospectus préliminaire déposé auprès de la SEC. Toute déclaration prospective contenue dans ce communiqué de presse n'est valable qu'à la date des présentes et Focus Universal décline spécifiquement toute obligation de mettre à jour toute déclaration prospective, que ce soit en raison de nouvelles informations, d'événements futurs ou autrement.

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