Identificación de Anomalías, Eventos y Alarmas

Usamos técnicas de aprendizaje no supervisado para identificar situaciones, eventos o actividades que se diferencian significativamente del patrón normal de los datos históricos.
La revisión manual de datos, aunque sean estructurados, puede ser tediosa y complicada. Automatizando este proceso podremos detectar estas anomalías e incluso actos susceptibles de ser fraudulentos. Podemos, además, establecer sistemas de alarmas para prevenir este tipo de situaciones.