Bitten Sie die KI, Anomalien zu finden (was nicht in Ordnung ist). Return JSON {"data":"...","findAnomalies":"...","rule":"..."}: data – context; findAnomalies – Auf welche Arten von Kuriositäten ist zu achten (Ausreißer – Beträge, die viel größer als üblich sind, Duplikate, scharfe Spitzen, verdächtig runde Beträge); rule – eine Regel oder ein Schwellenwert für das, was als Anomalie gilt (z. B. „Der Betrag ist dreimal höher als der Median“ oder „zwei identische Zahlungen am selben Tag“).
Eine Anomalie ist eine Abweichung vom Erwarteten, aber Sie müssen selbst definieren, was „erwartet“ wird. Ohne eine Regel wird die KI jede große Zahl als Anomalie bezeichnen und Sie mit Fehlalarmen überfluten. Mechanik: Es vergleicht jede Zeile mit einer typischen und Sie entscheiden, was typisch ist. Hebel: Geben Sie einen Schwellenwert an (in Zeiten oder in Prozent des Durchschnitts/Medians) und benennen Sie die Arten von Kuriositäten – Ausreißer, Duplikate, starke Sprünge, Auslassungen. Insider: Bitten Sie um einen Vergleich mit dem MEDIAN, nicht mit dem Durchschnitt. Eine große Summe bläht den Durchschnitt auf und verbirgt den Rest der Ausreißer darunter; Der Median ist die „mittlere“ Zahlung; Ein Riese bewegt ihn nicht, sodass Ausreißer vor seinem Hintergrund deutlich sichtbar sind. Zweite Technik: Bitten Sie separat um die Suche nach Duplikaten – gleichen Sie Lieferant + Menge + Datum ab. Hierbei handelt es sich um ein häufiges Leck (versehentlich doppelt bezahlt), das durch Trends und Beträge nicht erfasst wird. Ein typischer Fehler: Die Frage „Fehler finden“ – die KI weiß nicht, was für Sie ein Fehler ist, und wird entweder schweigen oder sich etwas ausdenken. Und denken Sie daran: KI ZEIGT nur eine Anomalie an, Sie müssen es trotzdem mit Ihren Augen überprüfen.
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