Trong thời đại chuyển đổi kỹ thuật số, nhiều ngành công nghiệp từ viễn thông và điện toán đám mây đến tiện ích và SaaS dựa vào các mô hình thanh toán dựa trên sử dụng. Trong khi mô hình này cung cấp tính linh hoạt và công bằng, nó cũng giới thiệu sự phức tạp trong việc giám sát và xác minh dữ liệu sử dụng. bất thường, đỉnh cao bất thường, giảm hoặc mô hình bất thường có thể chỉ ra lỗi thanh toán, gian lận hoặc lỗi hệ thống. Các hệ thống dựa trên quy tắc truyền thống thường phải vật lộn với quy mô và sự biến đổi của dữ liệu sử dụng hiện đại. Understanding Anomaly Detection in Billing Khám phá sự bất thường trong thanh toán Phát hiện bất thường nhằm mục đích xác định các mô hình trong dữ liệu khác với hành vi dự kiến. Trong thanh toán dựa trên sử dụng, sự bất thường có thể xảy ra do: 
 
 
 
 
 Vấn đề thu thập dữ liệu: Thiếu hoặc trùng lặp hồ sơ sử dụng. Thay đổi hành vi của khách hàng: Sử dụng cao hoặc thấp bất thường so với xu hướng lịch sử. Lỗi hệ thống hoặc cảm biến: Lỗi đo lường hoặc thu thập dữ liệu. Hoạt động gian lận: Tác động cố ý của việc sử dụng báo cáo. Do khối lượng và sự phức tạp của dữ liệu thanh toán thời gian thực, kiểm tra thủ công hoặc ngưỡng tĩnh là không thực tế. mô hình học tập sâu có thể tự động tìm hiểu những gì "bình thường" trông như thế nào và phát hiện sự lệch với sự can thiệp của con người tối thiểu. Why Deep Learning? Tại sao lại là Deep Learning? Học sâu xuất sắc trong phát hiện bất thường bởi vì nó có thể: 
 
 
 
 
 Mô hình phức tạp, các mối quan hệ phi tuyến tính giữa các tính năng. Chụp phụ thuộc thời gian trong dữ liệu chuỗi thời gian. Thích ứng với các mô hình năng động khi hành vi của khách hàng phát triển. Giảm dương tính giả bằng cách hiểu các dị tật ngữ cảnh thay vì những điểm nổi bật đơn giản. Không giống như các phương pháp thống kê đơn giản, các phương pháp học tập sâu có thể xử lý số lượng lớn dữ liệu cao, lý tưởng cho các hệ thống thanh toán hiện đại theo dõi hàng triệu giao dịch mỗi ngày. Common Deep Learning Techniques for Billing Anomalies Các kỹ thuật học tập sâu phổ biến cho sự bất thường hóa đơn 1. Autoencoders Autoencoders là các mạng thần kinh học cách tái tạo dữ liệu đầu vào. 
 
 
 Trong quá trình đào tạo, họ học một đại diện nén của các mô hình sử dụng bình thường. Trong kết luận, nếu một điểm dữ liệu không thể được xây dựng lại chính xác (tức là, lỗi xây dựng lại cao), nó được đánh dấu là bất thường. Phát hiện đỉnh cao sử dụng bất thường cho một khách hàng cụ thể so với hồ sơ lịch sử của họ. Use case: 2. Recurrent Neural Networks (RNNs) and LSTMs Các mạng Long Short-Term Memory (LSTM) có thể mô hình hóa các chuỗi thời gian và học các xu hướng theo thời gian. Sự bất thường được phát hiện khi sử dụng tương lai dự đoán khác biệt đáng kể so với sử dụng thực tế quan sát. Xác định xu hướng sử dụng bất thường hoặc thay đổi đột ngột trong mô hình tiêu thụ hàng ngày. Use case: 3. Variational Autoencoders (VAEs) VAE giới thiệu mô hình xác suất vào cấu trúc tự mã hóa, cho phép hệ thống định lượng sự không chắc chắn.Điều này giúp phân biệt giữa các sự kiện hiếm nhưng hợp pháp và thực sự bất thường. Thanh toán tài nguyên đám mây, nơi một số vụ nổ sử dụng cao có thể hợp pháp do các sự kiện mở rộng. Use case: 4. Generative Adversarial Networks (GANs) GAN có thể tìm hiểu sự phân phối của dữ liệu sử dụng bình thường. máy phát điện tạo ra các mẫu tổng hợp “bình thường”, trong khi người phân biệt học cách phân biệt giữa dữ liệu thực và tổng hợp. sự bất thường được xác định khi người phân biệt coi một mẫu thực không có khả năng thuộc về phân phối bình thường. Phát hiện các báo cáo thanh toán gian lận khác với các mô hình khách hàng điển hình. Use case: 5. Graph Neural Networks (GNNs) Trong môi trường đa khách hàng hoặc đa dịch vụ, mối quan hệ giữa người dùng hoặc hệ thống quan trọng.GNNs mô hình bản chất kết nối của dữ liệu sử dụng (ví dụ, cơ sở hạ tầng được chia sẻ hoặc tải công việc tương quan) để phát hiện sự bất thường ở cấp độ mạng. Xác định sự bất thường hóa đơn hàng loạt trên các dịch vụ hoặc khách hàng có liên quan. Use case: Building a Deep Learning Pipeline for Billing Anomaly Detection Xây dựng một đường ống học tập sâu để phát hiện sự bất thường hóa đơn 
 
 
 
 
 
 
 
 
 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 Thách thức và cân nhắc 
 
 
 
 
 Chất lượng dữ liệu: Rác vào, rác ra - các mô hình học tập sâu nhạy cảm với dữ liệu ồn ào hoặc không đầy đủ. Giải thích: Các mô hình sâu có thể là hộp đen; kết hợp các phương pháp AI có thể giải thích (XAI) giúp các nhà phân tích hiểu tại sao một bản ghi đã bị đánh dấu. Khả năng mở rộng: Phát hiện bất thường theo thời gian thực ở quy mô thanh toán đòi hỏi các đường ống kết luận hiệu quả. Cân bằng ngưỡng: Cân bằng dương tính giả và âm tính giả là rất quan trọng đối với hiệu quả hoạt động. Business Impact tác động kinh doanh Thực hiện phát hiện bất thường dựa trên học tập sâu có thể mang lại lợi ích đáng kể: 
 
 
 
 
 Bảo vệ thu nhập: Khám phá sớm các sai lầm về quá tải hoặc quá tải. Ngăn ngừa gian lận: Xác định các mô hình sử dụng bất thường hoặc đáng ngờ. Hiệu quả hoạt động: Tự động phân loại bất thường làm giảm khối lượng công việc thủ công. Sự tin tưởng của khách hàng: Thanh toán minh bạch và chính xác làm tăng sự hài lòng. Conclusion Kết luận Học tập sâu đang biến đổi cách các tổ chức phát hiện và phản ứng với sự bất thường trong các hệ thống thanh toán dựa trên sử dụng.Bằng cách tận dụng các kiến trúc như tự động mã hóa, LSTM và GAN, các doanh nghiệp có thể vượt ra ngoài các hệ thống quy tắc tĩnh sang các khuôn khổ phát hiện bất thường thông minh, thích ứng và có thể mở rộng. Khi khối lượng dữ liệu tiếp tục phát triển, học tập sâu sẽ vẫn là nền tảng để đảm bảo tính chính xác, công bằng và đáng tin cậy của các hoạt động thanh toán hiện đại. 
 
 Câu chuyện này được phân phối như một bản phát hành bởi Sanya Kapoor trong Chương trình Blog Kinh doanh của HackerNoon. Câu chuyện này được phân phối như một bản phát hành bởi Sanya Kapoor trong Chương trình Blog Kinh doanh của HackerNoon.

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

Read My Stories

Nghe bài viết này bằng Tiếng Anh, đọc bởi robot thông minh của HackerNoon

Làm thế nào AI phát hiện không thể phát hiện: Học tập sâu cho phát hiện bất thường trong thanh toán dựa trên sử dụng

About Author

BÌNH LUẬN

chuyên mục

BÀI VIẾT NÀY CŨNG CÓ MẶT TẠI

Related Stories

223 Stories To Learn About Science

581 Stories To Learn About Non Fiction

128 Stories To Learn About Charles Dickens

94 Stories To Learn About John Locke

223 Stories To Learn About Science

581 Stories To Learn About Non Fiction

128 Stories To Learn About Charles Dickens

94 Stories To Learn About John Locke

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps