LA SOLUCIÓN
Huna aplica técnicas de aprendizaje automático al histórico de medidas y a modelos eléctricos de baja tensión para identificar patrones de comportamiento anómalos. Con acceso a datos históricos suficientes, entrena modelos específicos orientados a la detección de fraude y manipulación en contadores digitales.
Huna detecta desviaciones respecto al comportamiento esperado y clasifica casos por probabilidad de fraude. Reduce falsos positivos combinando patrones de consumo, contexto eléctrico y consistencia temporal, generando un listado priorizado y trazable para apoyar la toma de decisiones.
Los resultados se entregan en formatos operativos y se pueden integrar con bases de datos o plataformas del cliente mediante interfaces de programación. El sistema permite incorporar retroalimentación de inspecciones, mejorando la precisión del modelo con el tiempo y aumentando la eficacia de las campañas de campo.
