Vraag de AI om afwijkingen te vinden (wat is er niet in orde). Retourneer JSON {"data":...", "findAnomalies":...", "rule": data — context; findAnomalies - op welke soorten eigenaardigheden moet worden gelet (uitschieters - bedragen die veel groter zijn dan normaal, duplicaten, scherpe pieken, verdacht ronde bedragen); rule - een regel of drempel voor wat als een anomalie wordt beschouwd (bijvoorbeeld “het bedrag is drie keer hoger dan de mediaan” of “twee identieke betalingen op dezelfde dag”).
Een anomalie is een afwijking van wat verwacht wordt, maar je moet zelf definiëren wat ‘verwacht’ wordt. Zonder een regel zal AI elk groot getal een anomalie noemen en je overspoelen met valse alarmen. Mechanica: het vergelijkt elke lijn met een typische lijn, en jij bepaalt wat typisch is. Hefbomen: geef een drempel (in tijden of percentage van het gemiddelde/mediaan) en benoem de soorten eigenaardigheden: uitschieters, duplicaten, scherpe sprongen, weglatingen. Insider: vraag om te vergelijken met de MEDIAAN, niet met het gemiddelde. Eén enorme som verhoogt het gemiddelde en verbergt de rest van de uitschieters eronder; De mediaan is de “middelste” betaling; één reus beweegt hem niet, dus uitschieters tegen zijn achtergrond zijn duidelijk zichtbaar. Tweede techniek: vraag afzonderlijk om te zoeken naar duplicaten - match leverancier + bedrag + datum. Dit is een frequent lek (per ongeluk twee keer betaald), dat trends en bedragen niet opvangen. Een typische fout: vragen “vind fouten” - de AI weet niet wat een fout voor jou is en zal óf zwijgen óf dingen verzinnen. En onthoud: AI TOONT alleen een anomalie, je moet het nog steeds met je ogen controleren.
Ontgrendel toegang om oplossingen in te dienen voor onmiddellijke AI-beoordeling.