Abstracto

Se busca una metodología para generar una puntuación de riesgo personalizada para el cliente y/o una extracción de las características del perfil del cliente a través de estadísticas y/o modelos BI/ML/DL avanzados, utilizando fuentes de datos públicas y disponibles. Esta información se utilizará para identificar posibles actividades fraudulentas al cruzarla con la información disponible en Enel.

Puedes encontrar como anexos - al fondo de esta página – reglamento y descripción del challenge en Portugués y Rumano.

Descripción

ESCENARIO

Las perdidas no-técnicas son problemas que no son fáciles de detectar y causan a Enel pérdidas anuales de varios millones de euros. Enel ha utilizado, a lo largo de los años, sistemas cada vez más sofisticados para identificar perdidas no-técnicas y especialmente para identificar los casos que representan un elevado riesgo de fraude.

La mayoría de estos sistemas emplean datos internos y verificaciones cruzadas para identificar discrepancias, que pueden ser un indicador de un uso potencialmente fraudulento de energía eléctrica por parte de los clientes.

El uso de información externa puede mejorar en gran medida el descubrimiento de un posible comportamiento fraudulento por parte de clientes existentes (con contrato) o usuarios ilegales de energía eléctrica sin un contrato para su uso (enganches directos).

A modo de ejemplo, considerar los siguientes casos, y de la misma forma extrapole cuánta información hay disponible fuera de Enel y que podría ser utilizada para detectar fraudes.

• El cliente A tiene un contrato residencial de 3kW y un consumo muy pequeño. El registro de la propiedad indica que la dirección corresponde a una villa con 500 m2 de construcción y 100 hectáreas de tierra. Además, Booking.com indica que esta propiedad es habitualmente ocupada por un promedio de 8 huéspedes durante la temporada de verano, y 3 huéspedes durante el resto del año. Las instalaciones incluyen aire acondicionado, restaurante interior y piscina.
• El cliente B tiene una actividad industrial de soldadura por RF de chapas de aluminio. Su página web afirma que son considerados como líderes en el área y hoovers.com indica que tienen una facturación anual de 45 millones de euro. La dirección dada cuenta con un contrato residencial con un consumo residencial normal.

Se ha adjuntado un conjunto de datos de clientes de muestra con la información que Enel tiene sobre estos clientes. ¿Sería capaz de identificar fuentes externas que pueden ayudar a identificar posibles actividades fraudulentas?

Los datos se han recopilado para 10.000 contratos del territorio cubierto por Enel I&N.

EL RETO

Se busca una solución para ayudar a identificar la actividad fraudulenta.

Se pide a los participantes que:

• Elijan una de las áreas de concesión entre las que Enel tiene los derechos de concesión de distribución eléctrica.
• Pongan foco en clientes no residenciales
• Identifiquen las fuentes externas de datos que se pueden usar para cruzar con la información actualmente disponible en Enel
• Identifiquen y produzcan una metodología para seleccionar fuentes de datos, recopilar datos y crear características relevantes que puedan ser utilizadas para encontrar correlaciones con fuentes de datos internas de los clientes de Enel, con el objetivo de obtener una lista de clientes potencialmente fraudulentos. Expliquen el razonamiento formulado.
• La metodología propuesta debe presentar un equilibrio entre precisión y la interpretabilidad. Además, debe considerar los siguientes factores de riesgo del cliente:
  • Perfil: factores específicos del cliente, como su industria, la naturaleza del negocio, la profesión, la ciudad y el distrito de residencia, la duración de la relación, etc.
  • Actividad: incluye alertas generadas por el sistema de monitoreo de transacciones, informes de actividad sospechosa y situación crediticia, etc.
  • Relaciones: examinar la relación entre clientes. Esto se puede determinar utilizando datos demográficos como las propiedades inmobiliarias o en función de las transacciones de las partes que, directa o indirectamente, implican una conexión. El Social mining también debe ser considerado.
• Proporcionen un procedimiento y sus requisitos funcionales para una recopilación de datos automatizada, el cruce de información y los criterios/puntuación para priorizar la búsqueda de acuerdo a la probabilidad de encontrar una actividad fraudulenta existente
• Proporcionar el tiempo estimado de implementación y el coste

Las soluciones que proporcionen indicadores de fraude adicionales serán valoradas positivamente

Los participantes deben presentar la descripción técnica de la propuesta y los procedimientos a seguir.

El ganador del desafío participará en la construcción de un PoC para realizar experimentos y medidas del enfoque propuesto.

BENEFICIOS ESPERADOS

• Reducir las pérdidas no técnicas debidas a actividad fraudulenta.
• Mejorar los procedimientos y mecanismos actuales para la detección de fraudes.

CRITERIOS DE VALORACION

• Eficacia en la identificación de la actividad fraudulenta.
• Claves adicionales de fraude con respecto a los sistemas actuales.
• Simplicidad para poder recuperar la información externa propuesta en la solución.
• Coste de la solución
• Fácil de implementar
• Tiempo de implementación

Este reto ayudará a Enel a conseguir sus compromisos con la agenda 2030 y en especial contribuye a los siguientes SDG:

SDG 3: Asegurar vidas sanas y promover bienestar en todas las edades.

Las instalaciones fraudulentas son habitualmente realizadas por trabajadores no expertos que realizan manipulaciones no autorizadas sobre instalaciones potencialmente peligrosas. Los usuarios de estas instalaciones fraudulentas, no controladas y no certificadas son también expuestos al riesgo eléctrico con peligro para sus vidas. Al identificar y eliminar estos fraudes, este reto contribuye a preservar la vida y reducir accidentes.

SDG 8: Promover el crecimiento económico sostenido, inclusive y sostenible, empleo pleno y productivo y trabajo para todos.

Al mismo tiempo, reducir los fraudes promueve el crecimiento económico y elimina instalaciones fraudulentas peligrosas que pueden poner en peligro los trabajadores al manipularlas.

SDG9: Construir infraestructuras resistentes, promover la industrialización sostenible y fomentar la innovación.

Identificar y eliminar las instalaciones fraudulentas y precarias, contribuye a mejorar las infraestructuras y a hacerlas más resistentes.

Cualquier pregunta acerca de este challenge puede ser enviada por e-mail a su local focal point (lista de focal point disponible en el Reglamento)