Fraud Detection in Utilities Using Data Analytics and Geospatial Analysis
Notice bibliographique
Résumé
One of the great challenges of any utilities around the world is the control of losses, which have different causes that are usually classified as technical (accuracy of equipment, leaks and breaks, construction and maintenance procedures) and NON-technical (thefts and frauds), affecting issues such: as investments for the expansion and maintenance of the networks, the profitability of the shareholders and even the continuity of the service.This article proposes a methodology for the detection of NON-technical losses common to any utility company, based on data analytics on business information enriched with data from third parties through geospatial analysis from its geographic location and market segmentation, which allows finding patterns on anomalous situations through supervised (on historical information) and unsupervised (if no information is available) machine learning models.The results of different classification algorithms used in data analytics were analyzed and the one with the highest accuracy and lowest type two error rates (false negatives) was selected to perform field verification work.The methodology was implemented in a natural gas distribution company and was contrasted with methodologies proposed by other authors for electric energy distribution companies, who consider that the problem should be addressed based on an analysis of historical consumption and its deviations.The results obtained with the proposed methodology improve the accuracy and sensitivity of the models by more than 20% and decreases false negatives by the same percentage, facilitating the verification and normalization of customers in anomalous situations and/or fraudulent conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».