En l'espace d'un mois, T&S a déployé une solution de contrôle de la qualité des données basée sur l'IA afin de détecter les anomalies dans les transactions sur une plateforme de billetterie pour le train à grande vitesse.
Un grand opérateur ferroviaire européen s'est associé à T&S pour améliorer les contrôles de qualité des données sur l'ensemble de sa plateforme de billetterie pour trains à grande vitesse. Confronté à des volumes croissants de transactions financières et à des offres commerciales de plus en plus personnalisées, le client avait besoin d'un moyen plus rapide et plus évolutif pour détecter les anomalies et garantir la fiabilité des transactions. Les approches traditionnelles en matière de qualité des données étaient devenues trop complexes et coûteuses à grande échelle ; l'objectif était donc de mettre en place une solution basée sur l'IA, capable d'identifier efficacement les incohérences dans les transactions tout en s'adaptant à un vaste écosystème de billetterie.
La plateforme de billetterie traite chaque jour d'importants volumes de transactions sur de multiples canaux de vente et dans divers contextes commerciaux. La personnalisation croissante des tarifs, des réductions et des offres de voyage a considérablement accru la complexité de la vérification des données financières, et les contrôles manuels ainsi que les outils classiques de contrôle de la qualité des données ne suffisaient plus à détecter rapidement les anomalies.
T&S a déployé et configuré une solution de qualité des données basée sur l'IA, spécialement conçue pour analyser les transactions de billetterie du réseau ferroviaire à grande vitesse. Le projet a été mené à bien en un mois, ce qui a permis d'accélérer les capacités de détection des anomalies tout en minimisant les coûts de mise en œuvre. La plateforme a été configurée pour analyser les données transactionnelles à des niveaux quotidiens, hebdomadaires et mensuels, améliorant ainsi la visibilité sur les anomalies récurrentes, les comportements transactionnels inhabituels et les incohérences financières potentielles, et réduisant la charge opérationnelle liée à la vérification manuelle.
Ce projet montre comment une approche de la qualité des données, fondée sur l'intelligence artificielle et déployée rapidement, peut moderniser le suivi financier au sein des écosystèmes de billetterie ferroviaire à grande échelle, tout en réduisant les tâches manuelles.
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