Título de la ponencia:

Modelos para la identificación de fraude en el mercado eléctrico (Pdf)

Resumen:

Las compañías del sector eléctrico buscan utilizar la modelización analítica para mejorar las tasas de recuperación de energía de sus reglas tradicionales de detección de fraude.
La desmesurada volumetría de información que ofrece la nueva tecnología basada en smart meters ha hecho necesaria la la aplicación de técnicas de Big Data y Machine Learning para identificar patrones delictivos cada vez más sofisticados.

Bio:

Daniel Vélez es licenciado y doctor en matemáticas por la Universidad Complutense de Madrid. Lleva 20 años ejerciendo como consultor analítico y 8 como profesor asociado al departamento de Estadística e Investigación Operativa de la facultad de matemáticas de la UCM impartiendo clases de minería de datos en tres másteres. Actualmente trabaja como Experto Analítico en Innova-TSN.