Detectar fraudes en instalaciones eléctricas
La detección de fraudes en instalaciones eléctricas es crucial para que las compañías eléctricas mantengan un servicio seguro y confiable. El artículo describe algunas de las últimas tecnologías y herramientas utilizadas para detectar fraudes. Estos incluyen tecnología de reconocimiento de caracteres ópticos y modelos predictivos.
Detectar irregularidades y fraude en las instalaciones
Detectar irregularidades y fraude en instalaciones eléctricas es una tarea importante para los servicios públicos y los operadores de distribución por igual. Además del hecho de que el robo y el fraude son una seria amenaza para la red eléctrica, estos problemas también causan inmensos costos tanto para los consumidores como para los servicios públicos. Estas pérdidas no solo son costosas para los clientes, sino que también obstaculizan la viabilidad financiera de los servicios de energía.
Como habrá adivinado, hay una variedad de opciones disponibles para detectar irregularidades y fraude en instalaciones eléctricas. Además de las inspecciones tradicionales de la premisa, también hay soluciones más avanzadas tecnológicamente que se pueden implementar. Estas soluciones son más rentables y proporcionan una mayor confiabilidad. Estas soluciones incluyen una infraestructura de medición avanzada (AMI) y métodos basados en inteligencia artificial (IA).
AMI es una solución tecnológica que proporciona visibilidad adicional a la red de bajo voltaje. Permite al operador de distribución identificar áreas de grandes pérdidas porcentuales y grupos de medición defectuosos. Del mismo modo, los métodos basados en IA pueden ayudar a identificar el consumo fraudulento y detectar anomalías.
Además del AMI, existen otras tecnologías que pueden ayudar a los operadores de distribución de electricidad a detectar irregularidades y fraude en instalaciones eléctricas. Estos incluyen unidades terminales remotas de alimentación, que monitorean el consumo en los receptores posteriores. Los dispositivos envían datos en tiempo real a un servidor central, que luego los envía nuevamente al operador de distribución para su análisis.
Otras tecnologías incluyen métodos de inteligencia artificial que pueden basarse en el consumo grabado previo. Del mismo modo, un medidor inteligente puede ayudar a los gerentes de servicios públicos a detectar el mejor momento para encender o desactivar la electricidad. Otras tecnologías incluyen el algoritmo Lempel-Ziv, un método para detectar anomalías en el proceso de medición y facturación.
Además de las soluciones tecnológicas, también hay soluciones no técnicas que pueden ayudar a minimizar las pérdidas. Estos incluyen una mayor seguridad para las instalaciones de distribución e inspecciones frecuentes de los grupos de medición. Combinado con mejores sistemas de medición, estas soluciones pueden ayudar a los gerentes de servicios públicos a prevenir el robo y el fraude.
Como habrá adivinado, el aspecto más importante de la detección es asegurarse de que no haya fraude en primer lugar. Sin embargo, si bien hay soluciones técnicamente avanzadas, todavía se está robando mucha energía y todavía se está perpetrando fraude.
Modelos predictivos
La detección de fraude en transacciones eléctricas requiere un método inteligente. Las empresas pueden usar modelos predictivos para identificar fraudes potenciales y evitar que ocurran. Los modelos predictivos se basan típicamente en métodos de inteligencia matemática o artificial. Son capaces de analizar datos históricos para predecir tendencias futuras. También pueden pronosticar riesgos económicos y comportamiento del cliente.
El objetivo principal del modelado predictivo es mejorar la probabilidad de predecir eventos. Los principales tipos de modelos predictivos son las redes neuronales, los árboles de decisión y la regresión. Dependiendo del tipo de datos, se puede capacitar un modelo para reconocer las transacciones de lavado de dinero.
Las redes neuronales están inspiradas en el cerebro humano y pueden manejar las relaciones de datos no lineales. También ayudan a crear patrones entre variables. Se pueden usar como detectores de anomalías. Sin embargo, requieren grandes volúmenes de datos para ser efectivos.
En el mismo estudio, los investigadores encontraron que el mejor rendimiento se obtuvo utilizando modelos basados en conjuntos. Estos métodos redujeron el número de variables en los modelos y, por lo tanto, redujeron el error de predicción general. Esto dio como resultado un rendimiento promedio superior.
Los investigadores también encontraron que el modelo Naive Bayes tenía los peores resultados. Esto se debió a los bajos valores de recuperación, lo que indicaba que había un alto número de observaciones falsas negativas. También encontraron que la puntuación F1 se vio afectada negativamente por estos bajos valores de retiro.
Los resultados también revelaron que la versión penalizada de la regresión logística funcionó mejor que la versión estándar. Los resultados de este estudio podrían usarse para crear reglas de decisión basadas en datos para evaluar las pólizas de seguro del mundo real.
Los investigadores también encontraron que el modelo de bosque aleatorio funcionó mejor que los otros métodos, que fue medido por Cohens Kappa. Esta medición se utilizó para evaluar la precisión del modelo. Descubrieron que funcionaba mejor que los otros métodos y que su precisión era alta.
Finalmente, los resultados de este estudio sugieren que las redes neuronales pueden usarse para detectar fraude en transacciones eléctricas. Las redes neuronales se pueden usar para encontrar patrones en los datos y ayudar a mejorar la toma de decisiones. También proporcionan la base para la inteligencia artificial.
Técnicas avanzadas de selección y generación de variables
Detectar fraude en el sector energético no es una hazaña pequeña. La buena noticia es que el proceso no es tan difícil como parece. La mejor manera de hacer esta hazaña es emplear los servicios de una empresa de detección de fraude calificada. Los resultados valen la pena la inversión. Ya sea que esté tratando con una sola entidad o una red completa, la OL Gang of Thieves no será rival para los profesionales dedicados.
Un programa integral de detección de fraude ayudará a reducir sus pérdidas en forma de manipulación de medidores, empresas nefastas de terceros y manipulación de sus medidores. Esto será ganador para su negocio y su base de clientes. Con lo último en tecnología de detección de fraude a su disposición, puede estar seguro de que está en las manos correctas. Usar un servicio de detección de fraude energético de buena reputación es la mejor manera de mantener felices a sus clientes y su resultado final avanza. El uso de una empresa de buena reputación para llevar a cabo las tareas más mundanas, como el reemplazo del medidor y la recolección de facturas, puede ser la diferencia entre la lealtad de los clientes y la distrae.
Tecnología de reconocimiento de caracteres ópticos
La tecnología de reconocimiento de caracteres ópticos tiene el potencial de mejorar la productividad en cualquier organización. Se utiliza en numerosas industrias, incluidas la banca y la aplicación de la ley. Los casos de uso para el reconocimiento de caracteres ópticos están creciendo con los avances de la visión por computadora y el aprendizaje profundo.
Con el desarrollo de la tecnología de reconocimiento de caracteres ópticos, las empresas pueden mejorar sus procesos y racionalizar sus flujos de trabajo. Esto puede aumentar la eficiencia y reducir el costo y el tiempo involucrados en la entrada de datos.
Esta tecnología también se utiliza para proporcionar información precisa para los consumidores. La tecnología de reconocimiento de caracteres ópticos se puede utilizar para verificar la identidad de una persona y escanear documentos con fines de seguridad. También se puede usar para indexar un documento y ponerlo a disposición para facilitar el acceso.
Por ejemplo, las empresas utilizan la tecnología OCR para facilitar la búsqueda de texto en documentos PDF. Esto permite buscar palabras clave y encontrar rápidamente información relevante. Además, la tecnología OCR puede traducir documentos en papel en formato digital, que puede acelerar los procesos comerciales.
La tecnología de reconocimiento de caracteres ópticos también se utiliza para mejorar la seguridad de un negocio u organización. Esto puede ayudar a reducir el riesgo de fraude de identidad. También puede mejorar la precisión de la información escaneada.
La tecnología de reconocimiento de caracteres ópticos se puede utilizar en la industria minorista. Las empresas minoristas a menudo tienen muchos productos y artículos para procesar, y la tecnología OCR puede ayudar a optimizar estos procesos.
La tecnología de reconocimiento de caracteres ópticos tiene el potencial de que las empresas minoristas mejoren su servicio al cliente. Esto puede ayudar a aumentar la lealtad y la retención del cliente. También puede ayudar a las empresas minoristas a abordar desafíos específicos en su negocio.
La tecnología OCR también es utilizada por las ciudades inteligentes para mejorar las estadísticas de movilidad y la aplicación de la ley. Estas ciudades también enfrentan limitaciones presupuestarias y crecientes costos. Quieren hacer que sus ciudades sean más eficientes. Esto significa que están buscando formas de optimizar su tecnología de reconocimiento de caracteres ópticos.
