Chiedi all'IA di trovare anomalie (cosa non funziona). Return JSON {"data":"...","findAnomalies":"...","rule":"..."}: data — contesto; findAnomalies - quali tipi di stranezze cercare (valori anomali - importi molto più grandi del solito, duplicati, picchi acuti, importi sospettosamente arrotondati); rule - una regola o soglia per ciò che è considerato un'anomalia (ad esempio, “l'importo è 3 volte superiore alla mediana” o “due pagamenti identici nello stesso giorno”).
Un'anomalia è una deviazione dal previsto, ma devi definire tu stesso cosa è "previsto". Senza una regola, l’intelligenza artificiale definirà un’anomalia qualsiasi numero elevato e ti inonderà di falsi allarmi. Meccanica: confronta ogni linea con una tipica e tu decidi quale è tipica. Leve: fornire una soglia (in tempi o in percentuale della media/mediana) e nominare i tipi di stranezze: valori anomali, duplicati, salti bruschi, omissioni. Insider: chiedi di confrontare con la MEDIANA, non con la media. Una somma enorme gonfia la media e nasconde il resto dei valori anomali sotto di essa; La mediana è il pagamento “medio”; un gigante non lo sposta, quindi i valori anomali sullo sfondo sono chiaramente visibili. Seconda tecnica: chiedere separatamente di cercare duplicati: abbinare fornitore + importo + data. Si tratta di una perdita frequente (pagata accidentalmente due volte), che le tendenze e gli importi non colgono. Un errore tipico: chiedere "trova errori": l'intelligenza artificiale non sa cosa sia un errore per te e rimarrà in silenzio o si inventerà. E ricorda: L'AI MOSTRA solo un'anomalia, devi comunque controllare con i tuoi occhi.
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