Detecção automática de possíveis falhas e fraudes

Visão Geral:

Neste projeto nosso cliente, uma distribuidora de energia elétrica, apresentou dificuldades em relação aos dados de consumo de seus clientes. Por possuir milhões de clientes que utilizam os serviços diariamente, a empresa recebe uma quantidade gigantesca de dados de consumo que devem ser processados rapidamente. Estes dados podem conter indícios de fraudes e de equipamentos de medição defeituosos que, quando não tratados, podem incorrer em grandes danos. O problema é que fazer a análise de tantos dados manualmente é uma atividade que passa a requerer muitos colaboradores executando atividades repetitivas e tediosas em altíssima velocidade.

Solução:

Como solução foram desenvolvidos dois sistemas que, com auxílio de aprendizado de máquina por meio de modelos de classificação e regressão, verificam os dados de consumo e, em conjunto com análise do histórico dos medidores analisados, buscam indicativos de fraudes e leituras incoerentes decorrentes de equipamentos defeituosos ou outras situações adversas. Os sistemas contam ainda com o auxílio de automação robótica de processos que separa os casos identificados e reportam para os colaboradores de interesse.

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