目次

ソリューションの概要

  • 正常の基準を学習し未知の異常も検知
  • 時系列データがあれば異常予兆の抽出も可能
  • 100％異常と目視チェックが必要な異常を分類

ソリューションの特徴

製造業における設備保全への適用
  • IOT系データを解析し、機械の異常動作や劣化を早期に検知
  • 予期しない設備の故障による生産停止を防止
  • メンテナンスコストの削減や生産性向上を実現
金融業における不正検知への適用
  • 顧客の取引データを監視し、通常の取引パターンから外れた異常な取引を検知
  • フロード（詐欺）を早期に検知し、金融損失や顧客の信頼低下を防ぐ
  • 定期的に取引データを学習し、通常の取引パターンを自動更新

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