Abstract

Si cerca un metodologia per generare un punteggio personalizzato del rischio associato a un cliente e/o una estrazione di caratteristiche del profilo di cliente, tramite statistiche e/o modelli BI/ML/DL avanzati che facciano uso di fonti pubbliche e disponibili di informazione. Queste informazioni verranno utilizzate per identificare attività potenzialmente fraudolente, incrociandole con i dati attualmente disponibili in Enel.

Può trovare come allegati - al fondo di questa pagina – regolamento e descrizione del challenge in Portoghese e Rumeno.

Descrizione

SCENARIO

Nel campo della distribuzione elettrica le perdite commerciali, tra cui quelle causate da frodi, causano alle imprese di distribuzione perdite per svariati milioni di euro ed Enel già utilizza tecniche e sistemi sofisticati per individuare tali situazioni.

La maggior parte di questi sistemi utilizzano dati interni all’azienda allo scopo di ricercare indizi che indichino potenziali usi fraudolenti dell’energia da parte dei clienti.

L’uso di informazioni esterne potrebbe aumentare l’individuazione dei potenziali comportamenti fraudolenti dei clienti; il discorso si può estendere, inoltre, per ricercare la presenza di utilizzatori illegali (senza contratto) di energia elettrica.

Più in dettaglio, considerate il seguente esempio e fatevi guidare dalla vostra immaginazione su tutte le informazioni disponibili fuori dall’azienda e che possono, a vostro avviso, aiutarci nella ricerca delle frodi.

• Il cliente A ha un contratto residenziale per 3 kW ed un consumo molto basso. Dal registro del catasto l‘indirizzo corrisponde ad una villa di 500 m2 e 100 ettari di terreno circostante. Da dati trovati sul sito Booking.com si evince che la proprietà è normalmente abitata in estate da una media di 8 ospiti e 3 ospiti per il restante periodo dell’anno. I servizi includono aria condizionata, un ristorante interno ed una piscina.
• Il cliente B ha un’attività industriale di saldature RF di fogli di alluminio. La sua pagina web dichiara di essere considerati come leader nel settore ed i dati di hoovers.com indicano un fatturato annuo di 45 milioni di euro. All’indirizzo del cliente B risulta un contratto di tipo residenziale con un consumo nella media.

Un gruppo di dati di clienti è stato fornito in allegato con tutte le informazioni relative ai clienti che Enel ha ad oggi raccolto: saresti in grado di identificare fonti esterne di informazione che possano aiutarci ad identificare potenziali attività fraudolente?

I dati raccolti si riferiscono a 10,000 contratti del territorio coperto da Enel I&N.

LA CHALLENGE

Ricerca di una soluzione per identificare le frodi.

Si richiede ai partecipanti di:

• Scegliere una delle aree di concessione tra quelle in cui Enel ha i diritti di concessione della distribuzione elettrica
• Centrarsi su clienti non residenziali
• Identificare fonti esterne di dati che possano essere combinati con dati attualmente disponibili in Enel
• Identificare e produrre una metodologia per selezionare le fonti di dati, raccogliere i dati e costruire profili rilevanti che possano essere utilizzati per trovare correlazioni con le fonti di dati interne di Enel, da cui ottenere una lista di clienti potenzialmente fraudolenti, spiegando il ragionamento fatto
• La metodologia proposta deve presentare un equilibrio tra esattezza e facilità di interpretazione e deve considerare i seguenti fattori di rischio del cliente
  • Profilo: fattori specifici del cliente, quali industria, natura dell’attività commerciale, professione, città e distretto di residenza, durata della relazione con il cliente, …
  • Attività: include allerte generate dal sistema di monitoraggio delle transazioni, report di attività sospettosa, situazione di credito,…
  • Relazione: esaminare la relazione tra clienti. Questo può essere determinato usando dati demografici come proprietà immobiliari o basato su transazioni tra le parti che, direttamente o indirettamente, implichino un collegamento. Il Social Mining deve anche essere tenuto in conto
• Fornire una procedura e dei requisiti funzionali relativi alla raccolta automatica dei dati, combinando le informazioni e i criteri di valutazione per prioritizzare la ricerca in funzione delle probabilità di individuare un comportamento fraudolento e della quantità di energia recuperabile
• Fornire una stima dei tempi ed dei costi relativi all’implementazione

Avranno particolare valore le proposte che forniscano indicatori di frode aggiuntivi.

I partecipanti al contest devono presentare una descrizione tecnica della proposta e la procedura che ne consegue.

Il vincitore di questo challenge parteciperà nella costruzione di un PoC per sperimentare e fare misure sull’approccio proposto.

BENEFICI ATTESI

• Riduzione delle perdite non tecniche dovute ad attività di tipo fraudolento
• Miglioramento delle procedure attuali e dei meccanismi di individuazione delle frodi

CRITERI DI VALUTAZIONE

• Efficacia nell’identificazione di attività di tipo fraudolento
• Aggiunta di indizi legati alle frodi rispetto al quadro attuale
• Semplicità della soluzione proposta
• Costi della soluzione
• Facilità di implementazione
• Tempo di implementazione

Questo challenge aiuterà Enel a raggiungere i compromessi contratti con l’agenda 2030 e particolarmente contribuisce ai seguenti SDG:

SDG 3: Assicurare vite sane a promuovere il benessere a tutte le età

Le connessioni fraudolente sono abitualmente realizzate da personale inesperto che manipola in maniera non autorizzata su installazioni potenzialmente pericolose. Le utenze di queste installazioni fraudolente, non controllate e non certificate, sono inoltre esposte a pericolo elettrico con rischio per le loro vite. Identificando ed eliminando le frodi, questo challenge contribuisce a preservare la vita e ad evitare incidenti.

SDG 8: Promuovere la crescita economica sostenuta, inclusiva e sostenibile, impiego pieno e produttivo e lavoro decoroso per tutti

In contemporanea, ridurre le frodi promuove la crescita economica ed elimina installazioni fraudolenti pericolose che possono provocare lesioni ai lavoratori.

SDG 9: Costruire infrastrutture resistenti, promuovere l’industrializzazione inclusive e sostenibile e promuovere l’innovazione

Identificare e rimuovere le installazioni precarie e fraudolenti, contribuisce a migliorare l infrastrutture e a renderle più robuste.

Qualsiasi domanda relativa a questo challenge può essere inviata via e-mail al suo local focal point (lista di focal point disponibile nel Regolamento)