Titre:  Développement d'un moteur intelligent de détection des CDR non ou sous-taxés

Développement d’un moteur intelligent de détection des CDR non ou sous-taxés

PFE-26-27-TT

MOTS

CLÉS

Revenue Assurance, CDR, Data Analytics, Machine Learning, Détection d’anomalies, Taxation, Oracle, SQL, Python

Dans un environnement télécom, les usages clients sont enregistrés sous forme de CDR qui transitent par plusieurs systèmes de médiation, de taxation et de facturation. Des anomalies dans cette chaîne peuvent entraîner des pertes de revenus, notamment en cas de CDR non taxés ou sous-taxés.

L’objectif du projet est de développer un moteur intelligent permettant d’analyser les CDR, d’identifier automatiquement les anomalies de taxation et de détecter les écarts ou incohérences susceptibles de générer des pertes de revenus.

· Analyser la chaîne de médiation, de taxation et de facturation ;

· Identifier les sources de données et les règles de taxation à contrôler ;

· Extraire, nettoyer et préparer les données CDR ;

· Définir les règles et indicateurs de détection des anomalies ;

· Développer des modèles de détection basés sur le Machine Learning ;

· Identifier les CDR non taxés, sous-taxés ou présentant des incohérences ;

· Évaluer les résultats et la pertinence du moteur développé ;

· Documenter la solution et formuler des recommandations

Formation : Licence ou Master en Analyse de Données, Business Intelligence, Data Science ou Informatique.

Compétences : Analyse et traitement des données, SQL, Oracle, Python, Machine Learning et détection d’anomalies. Des connaissances en environnement télécom, CDR et processus de taxation constituent un atout.