Pídele a la IA que encuentre anomalías (lo que está fuera de servicio). Devuelve JSON {"data":"...","findAnomalies":"...","rule":"..."}: data — contexto; findAnomalies - qué tipos de rarezas buscar (valores atípicos: cantidades mucho mayores de lo habitual, duplicados, picos pronunciados, cantidades sospechosamente redondas); rule - una regla o umbral para lo que se considera una anomalía (por ejemplo, “el monto es 3 veces mayor que la mediana” o “dos pagos idénticos el mismo día”).
Una anomalía es una desviación de lo esperado, pero usted mismo debe definir qué es lo "esperado". Sin una regla, la IA llamará anomalía a cualquier número grande y lo inundará con falsas alarmas. Mecánica: compara cada línea con una típica y tú decides qué es típica. Palancas: proporcione un umbral (en tiempos o porcentaje del promedio/mediana) y nombre los tipos de rarezas: valores atípicos, duplicados, saltos bruscos, omisiones. Información privilegiada: solicite comparar con la MEDIANA, no con el promedio. Una suma enorme infla el promedio y oculta debajo el resto de los valores atípicos; La mediana es el pago “medio”; un gigante no lo mueve, por lo que los valores atípicos en su contexto son claramente visibles. Segunda técnica: solicite por separado buscar duplicados - haga coincidir proveedor + monto + fecha. Se trata de una filtración frecuente (accidentalmente pagada dos veces), que las tendencias y los importes no detectan. Un error típico: preguntar "buscar errores": la IA no sabe qué es un error para usted y permanecerá en silencio o inventará cosas. Y recuerda: la IA sólo MUESTRA una anomalía, aún tienes que comprobarlo con los ojos.
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