W dobie cyfrowej transformacji wiele gałęzi przemysłu, od telekomunikacji i chmury obliczeniowej po usługi użytkowe i SaaS, opiera się na modelach rozliczeń opartych na wykorzystaniu. Podczas gdy model ten oferuje elastyczność i uczciwość, wprowadza również złożoność w monitorowaniu i weryfikacji danych o użytkowaniu. Anomalie, nietypowe szczyty, spadki lub nieregularne wzorce mogą wskazywać na błędy rozliczeniowe, oszustwa lub awarie systemu. Tradycyjne systemy oparte na zasadach często zmagają się z skalą i zmiennością nowoczesnych danych o użytkowaniu. Understanding Anomaly Detection in Billing Wykrywanie anomalii w rozliczeniach Wykrywanie anomalii ma na celu zidentyfikowanie wzorców w danych, które odbiegają od oczekiwanego zachowania. W rachunkowości opartej na użytkowaniu, anomalie mogą wystąpić z powodu: 
 
 
 
 
 Problemy z wchłanianiem danych: Brakujące lub powielone rekordy użytkowania. Zmiany w zachowaniu klientów: Niezwykle wysokie lub niskie zużycie w porównaniu z historycznymi trendami. Błędy w systemie lub czujniku: Błędy w pomiarach lub gromadzeniu danych. Działalność oszukańcza: umyślna manipulacja zgłaszanym wykorzystaniem. Biorąc pod uwagę objętość i złożoność danych rozliczeniowych w czasie rzeczywistym, kontrola ręczna lub próg statyczny jest niepraktyczny. modele głębokiego uczenia się mogą automatycznie dowiedzieć się, jak wygląda „normalny” i wykryć odchylenia z minimalną interwencją człowieka. Why Deep Learning? Dlaczego głębokie uczenie się? Głębokie uczenie się wyróżnia się w wykrywaniu anomalii, ponieważ może: 
 
 
 
 
 Model złożonych, nieliniowych relacji między cechami. Wykrywanie zależności czasowych w danych z serii czasowej. Dostosuj się do dynamicznych wzorców w miarę ewolucji zachowań klientów. Zredukuj fałszywe pozytywne aspekty poprzez zrozumienie anomalii kontekstowych, a nie prostych wariantów. W przeciwieństwie do prostych metod statystycznych, podejścia do głębokiego uczenia się mogą przetwarzać ogromne ilości danych o dużych rozmiarach, idealne dla nowoczesnych systemów rozliczeniowych, które codziennie śledzą miliony transakcji. Common Deep Learning Techniques for Billing Anomalies Wspólne techniki głębokiego uczenia się dla anomalii rozliczeniowych 1. Autoencoders Autokodery to sieci neuronowe, które uczą się rekonstruować dane wejściowe. 
 
 
 Podczas szkolenia uczą się kompresyjnej reprezentacji normalnych wzorców użytkowania. Podczas inferencji, jeśli punkt danych nie może być dokładnie przebudowany (tj. wysoki błąd rekonstrukcji), jest oznaczony jako anomalia. Wykrywanie nieprawidłowych szczytów użytkowania dla konkretnego klienta w porównaniu z ich profilem historycznym. Use case: 2. Recurrent Neural Networks (RNNs) and LSTMs Sieci Long Short-Term Memory (LSTM) mogą modelować sekwencje czasowe i uczyć się trendów w czasie. Anomalie są wykrywane, gdy przewidywane przyszłe użytkowanie znacznie odbiega od rzeczywistego obserwowanego użytku. Identyfikacja nietypowych trendów użytkowania lub nagłych zmian w codziennych wzorcach konsumpcji. Use case: 3. Variational Autoencoders (VAEs) VAE wprowadzają modelowanie prawdopodobieństwa do struktury autokodera, umożliwiając systemowi określenie ilości niepewności. Fakturowanie zasobów w chmurze, gdzie niektóre wybuchy wysokiego zużycia mogą być uzasadnione z powodu zdarzeń skalujących. Use case: 4. Generative Adversarial Networks (GANs) Generator tworzy syntetyczne „normalne” próbki, podczas gdy dyskryminator uczy się odróżniać rzeczywiste i syntetyczne dane. Wykrywanie fałszywych raportów rozliczeniowych, które subtelnie odbiegają od typowych wzorców klientów. Use case: 5. Graph Neural Networks (GNNs) W środowiskach z wieloma klientami lub wieloma usługami ważne są relacje między użytkownikami lub systemami.GNN modelują wzajemnie połączony charakter danych użytkowania (np. udostępniona infrastruktura lub powiązane obciążenia robocze) w celu wykrycia anomalii na poziomie sieci. Wykrywanie kaskadowych anomalii rozliczeniowych w powiązanych usługach lub klientach. Use case: Building a Deep Learning Pipeline for Billing Anomaly Detection Budowanie głębokiego systemu uczenia się w celu wykrywania anomalii rozliczeniowych 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Data Collection & Preprocessing 
 
 
 
 Gather detailed usage logs (time stamps, quantities, user IDs, service types). Normalize data and handle missing or duplicate entries. Aggregate data at appropriate time intervals (e.g., hourly or daily). 
 
 Feature Engineering 
 
 
 Create statistical features (mean, variance, trend). Incorporate metadata such as customer tier, location, or product type. 
 
 Model Training 
 
 
 Train on historical “normal” usage data. Use validation data to fine-tune model thresholds. 
 
 Anomaly Scoring 
 
 
 Compute reconstruction or prediction errors. Rank records based on anomaly scores. 
 
 Alerting and Root Cause Analysis 
 
 
 Integrate with monitoring dashboards. Combine model outputs with business rules for interpretability. 
 
 Continuous Learning 
 
 
 Retrain periodically to adapt to new usage trends. Incorporate human feedback for model refinement. Challenges and Considerations Wyzwania i uwagi 
 
 
 
 
 Jakość danych: Śmieci w, śmieci - modele głębokiego uczenia się są wrażliwe na hałaśliwe lub niekompletne dane. Wyjaśnienia: głębokie modele mogą być czarnymi skrzynkami; włączanie metod wyjaśnionej sztucznej inteligencji (XAI) pomaga analitykom zrozumieć, dlaczego rekord został oznaczony. Skalowalność: wykrywanie anomalii w czasie rzeczywistym w skali rozliczeniowej wymaga wydajnych rur inferencyjnych. Kalibracja progu: Równowaga fałszywych pozytywów i fałszywych negatywów ma kluczowe znaczenie dla wydajności operacyjnej. Business Impact Wpływ biznesu Wdrożenie detekcji anomalii w oparciu o głębokie uczenie się może przynieść znaczne korzyści: 
 
 
 
 
 Ochrona przychodów: wczesne wykrywanie błędów w zakresie niedoceniania lub nadmiernego rozliczania. Zapobieganie oszustwom: identyfikacja nienormalnych lub podejrzanych wzorców użytkowania. Wydajność operacyjna: Automatyczne sortowanie anomalii zmniejsza obciążenie ręczne. Zaufanie klientów: Przejrzyste i dokładne rozliczenia zwiększają satysfakcję. Conclusion konkluzji Deep learning zmienia sposób, w jaki organizacje wykrywają i reagują na anomalie w systemach rozliczeniowych opartych na wykorzystaniu, wykorzystując architektury takie jak auto-kodery, LSTM i GAN, przedsiębiorstwa mogą przejść poza systemy reguł statycznych do inteligentnych, adaptacyjnych i skalowalnych ram wykrywania anomalii. Ponieważ objętość danych nadal rośnie, głębokie uczenie się pozostanie kamieniem węgielnym w zapewnianiu dokładności, uczciwości i niezawodności nowoczesnych operacji rozliczeniowych. 
 
 Ta historia została rozpowszechniona jako wydanie przez Sanya Kapoor w ramach programu blogowania biznesowego HackerNoon. Ta historia została rozpowszechniona jako wydanie przez Sanya Kapoor w ramach programu blogowania biznesowego HackerNoon.

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

Read My Stories

Ten dźwięk jest produkowany w oryginalnym języku historii!

Jak AI wykrywa niewidoczne: głębokie uczenie się do wykrywania anomalii w rozliczeniach opartych na wykorzystaniu

About Author

UWAGI

ZAWIEŚĆ TAGI

ARTYKUŁ TEN ZOSTAŁ PREZENTOWANY W

Related Stories

Meet the Writer: Hacker Noon's Contributor Elay Romanov of Daiger

MashRadar Reviewed HackerNoon - Everything You Need to Know

Meet Sekurno: HackerNoon Company of the Week

From Desk to HackerNoon: Your Ultimate Guide on How to Publish a Story

Meet the Writer: Hacker Noon's Contributor Elay Romanov of Daiger

MashRadar Reviewed HackerNoon - Everything You Need to Know

Meet Sekurno: HackerNoon Company of the Week

From Desk to HackerNoon: Your Ultimate Guide on How to Publish a Story

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps