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#Banking #Energy & Utilities #Transports & Logistics #Consumer Packaged Goods & Retail #jQuery #R #Application #Dashboarding #Machine Learning

Fraud Detection

Amélioration de la qualité des données, détection des valeurs aberrantes et accroissement de la performance financière.

Les entreprises des secteurs de l'énergie, des services publics, de la banque, de l'assurance et des transports collectent d'énormes quantités de données chronologiques, telles que la consommation des clients et les opérations de paiement. L'extraction des comportements communs de ces ensembles de données de la vie quotidienne peut aider les entreprises à améliorer la qualité de leurs données, à détecter les valeurs aberrantes et, in fine, à accroître leur performance financière.

Les méthodes de Machine Learning permettent aujourd'hui de construire de tels modèles. L'approche d'agrégation experte combinée à l'étalonnage itératif nettoie les données en évitant les points atypiques et bénéficie des avantages d'une approche multi-modèle.
Par exemple, un modèle de détection de la fraude et de la réponse à la demande a été établi à partir d'une courbe de charge agrégée. Les données proviennent de compteurs intelligents pour la détection des fraudes intégrant un certain niveau d'incertitude.

Les applications possibles pour ce bot :

  • Énergie et services publics - "Caractériser les mécanismes de flexibilité" ;
  • Banques - "Détecter les activités frauduleuses pour protéger à la fois la banque et le client" ;
  • Transport & Industrie - "Détection des valeurs aberrantes et de la fraude";
  • Commerce de détail - "Évaluer un comportement de consommation courant".

Si vous souhaitez en savoir plus sur nos solutions d'IA, rendez-vous sur notre site web Heka : https://heka.sia-partners.com/

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