Detekce anomálií řízená umělou inteligencí v distribučních sítích
Tradiční systém sledování a trasování spoléhá na upozornění založená na pravidlech, která přehlížejí sofistikované vzory podvodů. Naše vrstva umělé inteligence neustále analyzuje posloupnosti skenování, aby identifikovala chování odlišné od normálu. Například pokud se produkt obvykle pohybuje z továrny do regionálního centra během 3 dnů, ale náhle se objeví v jiné zemi po pouhých 2 hodinách, systém jej označí jako pravděpodobnou padělanou položku nebo jako případ manipulace s údaji. Modely strojového učení jsou natrénovány na historických datech dodavatelského řetězce a učí se tak normální době dopravy, typickým geografickým polohám skenerů a sezónním kolísáním objemů. Nesupervizované algoritmy detekují shluky podezřelých skenování, například množství kusů ze stejné dávky, které byly ověřeny v jediném neautorizovaném obchodě. Umělá inteligence také předpovídá rizika odvedení zásilek tím, že koreluje frekvenci skenování s ukazateli výkonnosti distributorů. Tato proaktivní ochrana je zvláště cenná pro značky s vysokou hodnotou, které čelí organizovaným padělatelským kruhům.