Célunk, hogy a Dunántúl legjobb szoftverfejlesztő, technológiai cége legyünk, színvonalas munkahelyeket létrehozva Kaposváron. Intelligens, nyelvészeti alapokra építő keresési, szövegbányászati (szöveganalitikai) és big data szoftvermegoldásokat fejlesztünk. Szoftverfejlesztő cégünk alapítói, Jóföldi Endre és Kása Károly, 2001 végén kezdtek el dolgozni az NIH (National Institutes of Health, USA) számára, a ToxSeek toxikológiai és más keresők, valamint nyelvi eszközök fejlesztésén. Megszerzett tapasztalataikra építve hozták létre 2008-ban cégünket, hogy növekvő számú nemzetközi és magyar ügyfelünket még jobban ki tudjuk szolgálni. Fontosnak tartjuk a folyamatos fejlődést, hogy mindig a legjobb szolgáltatásokat nyújtsuk partnereinknek, felkutassuk és alkalmazzuk a legújabb módszereket és technológiákat. A Precognox székhelye és nagyobb fejlesztői irodája Kaposváron található.

Ügyfelünk biztonsági területen tevékenykedő szervezet, számukra a személyek pontos beazonosíthatósága a már meglévő számos adatbázis segítségével alapvető fontossággal bír.
Az ügyfél nagyméretű adatbázisaiban lévő tartalmak kereshetővé tétele egy olyan összetett vállalati kereső segítségével, mely kimagaslóan teljesít az entitások, különösképpen a személynevek beazonosítása terén. A testre szabható keresőfelületnek alkalmasnak kell lennie többnyelvű dokumentumok tartalmában történő igen bonyolult és akár tömeges keresések végrehajtására is. Mindehhez kimagasló névazonosító képességnek kell társulnia, hiszen releváns találatokra van szükség még abban az esetben is, ha a felhasználó az indított keresés során álnevekre, becenevekre keres rá és teszi mindezt magyar vagy idegen nyelven, esetleg a keresési kifejezést véletlenül elgépelve.
Az általunk fejlesztett, témafüggetlen vállalati keresőmotor a világ vezető entitásfelismerő és névazonosító megoldását integrálja. Az entitások azonosításában jut szerephez a gépi tanulás, melynek alapja a statisztikai modellezés, amely az entitásokat a kontextus alapján, nem pedig a karakterláncok vagy minták egyeztetésének segítségével állapítja meg. A modell alapja egy gondosan kidolgozott korpusz, amely több milliónyi hírcikkből, közösségi média- és blogbejegyzésből áll. A szövegek címkézést és annotálását mindig az adott nyelvet, mint anyanyelvet használó szakértők végzik. A támogatott nyelvek listája igen gazdag, hiszen az angol, német, francia, spanyol, portugál, orosz, olasz, arab és japán nyelvek mellett olyanok is elérhetők, mint a pastu, a perzsa, a tradicionális és egyszerűsített kínai, az urdu, a koreai vagy a thai. Anyanyelvünk is felkerült erre a listára - melynek megvalósításában szintén részt vett a Precognox -, így a projekt során már a magyar nyelvű névkeresés is megoldottá vált. A névindexelő megoldás szintén gépi tanulást használ, ahelyett, hogy névváltozatokból generált listákat készítene. Ennek a megközelítésnek köszönhetően elkerülhetők az exponenciálisan növekvő (név)listák és ráadásul a korábban soha nem látott nevek is beazonosíthatók. Eltérően a drága és kevésbé pontos megoldásoktól, amelyek több ezer helyesírási variánshoz vezetnek, az eszköz az egyes névkomponensek belső szerkezetének intelligens összehasonlítását fejlett nyelvi algoritmusok segítségével végzi el. A névazonosítás során pedig még fontosabb a korábban említett 18 nyelv elérhetősége, hiszen egy adott személy ezáltal könnyedén beazonosítható, akár latin, kínai vagy cirill betűkészlettel került a személyneve leírásra. A fenti esettanulmányban bemutatott megoldás kimagaslóan hasznos lehet az alábbi területeken tevékenykedő cégeknek és szervezeteknek: - rendvédelem- és fenntartás - határvédelem - nyomozói- és büntető igazságszolgáltatási tevékenységek.