Demandez à l'IA de trouver des anomalies (ce qui est hors service). Renvoie JSON {"data": "...", "findAnomalies": "...", "rule": "..."} : data — contexte ; findAnomalies - quels types de bizarreries rechercher (valeurs aberrantes - montants beaucoup plus importants que d'habitude, doublons, pointes prononcées, montants étrangement ronds) ; rule - une règle ou un seuil pour ce qui est considéré comme une anomalie (par exemple, « le montant est 3 fois supérieur à la médiane » ou « deux versements identiques le même jour »).
Une anomalie est un écart par rapport à ce qui est attendu, mais il faut définir soi-même ce qui est « attendu ». Sans règle, l’IA qualifiera tout nombre important d’anomalie et vous inondera de fausses alarmes. Mécanique : il compare chaque ligne avec une ligne typique et vous décidez ce qui est typique. Leviers : donnez un seuil (en temps ou en pourcentage de la moyenne/médiane) et nommez les types de bizarreries - valeurs aberrantes, doublons, sauts brusques, omissions. Insider : demandez à comparer avec la MÉDIANE, pas avec la moyenne. Une somme énorme gonfle la moyenne et cache le reste des valeurs aberrantes en dessous ; La médiane est le paiement « intermédiaire » ; un géant ne le déplace pas, donc les valeurs aberrantes sur son arrière-plan sont clairement visibles. Deuxième technique : demander séparément de rechercher les doublons - faire correspondre fournisseur + montant + date. Il s’agit d’une fuite fréquente (payée accidentellement deux fois), dont les tendances et les montants ne captent pas. Une erreur typique : demander « trouver des erreurs » - l'IA ne sait pas ce qu'est une erreur pour vous et restera silencieuse ou inventera des choses. Et rappelez-vous : l’IA MONTRE seulement une anomalie, vous devez quand même vérifier avec vos yeux.
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