Cómo Combatir el Fraude en Telecomunicaciones con RelationalAI y Snowflake

Cómo Combatir el Fraude en Telecomunicaciones con RelationalAI y Snowflake

Título: Cómo Utilizar la Integración de RelationalAI y Snowflake para Combatir el Fraude en las Telecomunicaciones Introducción: En este artículo, exploraremos cómo puedes utilizar la integración de RelationalAI y Snowflake para solucionar uno de los problemas más urgentes en el campo de las telecomunicaciones: el fraude. El fraude en las telecomunicaciones es una preocupación importante tanto para los proveedores de servicios como para los usuarios, ya que afecta la vida cotidiana de las personas y conlleva costos significativos. Afortunadamente, los métodos de aprendizaje automático pueden ser de gran ayuda para identificar actividades fraudulentas y optimizar la lucha contra el fraude. Además, la capacidad de realizar análisis de grafos mediante RelationalAI potencia aún más la efectividad de estas soluciones. ¡Sigue leyendo para descubrir cómo hacerlo paso a paso!

Índice de Contenidos

1. Introducción
2. Habilitando la Integración de RelationalAI en Snowflake
3. Trabajando con Datos Reales de Telecomunicaciones
4. El Papel de los Modelos de Aprendizaje Automático en la Lucha Contra el Fraude
5. Calculando Características del Grafo en SQL
6. Mejorando los Modelos Utilizando Funciones de Grafo en RelationalAI
7. Combinando los Resultados de los Análisis de Grafo con las Características SQL
8. Resultados y Mejoras en la Detección de Fraudes
9. Visualizando los Resultados del Análisis de Grafo
10. Próximos Pasos y Potencial de la Integración de Snowflake y RelationalAI

Habilitando la Integración de RelationalAI en Snowflake

Para comenzar, necesitarás habilitar la integración de RelationalAI en Snowflake utilizando los servicios de Snowpark Container. Esta integración permite aprovechar la potencia del conocimiento gráfico y los análisis de grafo proporcionados por RelationalAI. Para Ello, deberás utilizar el comando para crear el servicio RelationalAI en Snowflake. Una vez completado este paso, estarás listo para trabajar con datos reales de telecomunicaciones y comenzar a combatir el fraude.

Trabajando con Datos Reales de Telecomunicaciones

En este proyecto, utilizaremos datos reales liberados por un importante proveedor de telecomunicaciones. Estos datos contienen una tabla de identificadores de usuarios destacados, junto con una marca que indica si cada usuario ha estado involucrado en actividades fraudulentas. También se incluyen tablas que muestran los usuarios que estuvieron involucrados en llamadas de voz y mensajes de texto que cada uno de estos usuarios destacados envió o recibió a lo largo de un período de seis meses. Esta información resulta invaluable debido a la escala de los datos y la importancia del problema del fraude. Sin embargo, es importante tener en cuenta que la única atribución de usuario proporcionada es el indicador de fraude que estamos tratando de predecir. Esto significa que todas las características predictivas que utilizaremos en nuestro modelo de aprendizaje automático deberán ser obtenidas como agregaciones sobre las tablas de llamadas y mensajes de texto. Por ejemplo, podemos trabajar con características como el número de llamadas salientes de un usuario, el número de contactos de contactos de un usuario (es decir, contactos de segundo grado) y mucho más. Dibujar un grafo que destaque la estructura de datos nos permite visualizar de manera más intuitiva dichas cantidades y abre todo un mundo de posibilidades en cuanto a los análisis de grafo aplicados al problema de aprendizaje automático.

El Papel de los Modelos de Aprendizaje Automático en la Lucha Contra el Fraude

Un modelo de aprendizaje automático basado en algoritmos XGBoost puede ser utilizado para predecir la variable de fraude utilizando las características mencionadas anteriormente. En este caso, comenzaremos con una rutina de entrenamiento típica que incluye una división de entrenamiento y prueba, seguida de una búsqueda en rejilla para encontrar los parámetros que brinden un mejor ajuste. Los resultados obtenidos en términos de precisión y recall son del 85% y 78%, respectivamente. Si bien estos resultados son buenos, si deseas llevar tu modelo al siguiente nivel, deberás aprovechar las capacidades de análisis de grafo avanzadas que ofrezca cada plataforma.

Calculando Características del Grafo en SQL

Para obtener características más avanzadas del grafo, es recomendable utilizar RelationalAI. Al crear una vista de Snowflake que incluya las columnas que realmente se utilizan en el análisis de grafo, es posible proyectar esa vista a una base de datos de RelationalAI utilizando la función RAI.CREATE_DATA_STREAM. A continuación, se deben especificar las columnas que deseas utilizar para crear un grafo utilizando la función RAI (RelationalAI). Con estos pasos completados, podrás utilizar funciones como RAI.TRIANGLE_COUNT, RAI.PAGERANK o RAI.EIGENVECTOR_CENTRALITY para realizar análisis de grafo en tus datos. Es importante tener en cuenta que puedes especificar un argumento de nodo para indicar en qué lugar deseas almacenar los resultados de los cálculos del grafo en tu tabla de Snowflake. Por último, deberás combinar estas tablas para poder aprovechar las características adicionales que calculaste en SQL.

Mejorando los Modelos Utilizando Funciones de Grafo en RelationalAI

Una vez que hayas combinado los resultados del análisis de grafo con las características iniciales calculadas en SQL, podrás reentrenar tu modelo utilizando la bandera INCLUDE_GRAPH_FEATURES establecida en "true". En nuestros experimentos, hemos observado mejoras en la precisión y recall del modelo de aproximadamente un 3% y un 1%, respectivamente. Esto demuestra que al utilizar las capacidades avanzadas de análisis de grafo proporcionadas por RelationalAI, es posible mejorar significativamente la detección de fraudes.

Visualizando los Resultados del Análisis de Grafo

Una forma efectiva de visualizar y comprender cómo las características de análisis de grafo ayudan al modelo a identificar fraudes es a través de ilustraciones que combinan los puntajes PageRank y el tamaño de los nodos de fraude. En estas ilustraciones, el tamaño de los nodos es proporcional al puntaje PageRank y los nodos de fraude se muestran en color naranja. Podemos observar cómo los puntajes PageRank ayudan a separar los nodos de fraude de los nodos legítimos. Estas visualizaciones son una herramienta poderosa para comprender y comunicar los resultados del análisis de grafo.

Próximos Pasos y Potencial de la Integración de Snowflake y RelationalAI

Este artículo solo ha tocado la superficie de las posibilidades que se abren al integrar Snowflake y RelationalAI para resolver el problema del fraude en las telecomunicaciones. Hay muchas otras funciones y características de análisis de grafo que puedes aprovechar para mejorar aún más tus modelos de aprendizaje automático. Al unir fuerzas entre RelationalAI, Snowflake y Python, tienes todas las herramientas necesarias para investigar mejoras en tu modelo utilizando cualquier cantidad de análisis de grafo que puedan resultar útiles. Nos entusiasma trabajar en conjunto con los ingenieros de Snowflake para desarrollar esta solución y te invitamos a que pruebes nuestra vista previa haciendo clic en el enlace de la descripción. ¡Hasta pronto!

Recursos:

• Snowflake
• RelationalAI