Unsupervised learning models-based CRM anomaly detection using GPU
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Abstract
Deep learning models have improved several business intelligence tools like Customer relationship Management(CRM) systems. However, those models have increased the need for advanced computational capacity and infrastructure. Modern accelerators are starting to have floating-point precision arithmetic problems generated by highly streamlined systems, powered by the need to process an ever-increasing volume of data and increasingly complex models to attend to the necessity to identify customer data that allow consolidating products or services. We focus on CRM anomalies detection using GPU(Graphics Processor Unit) because they are a relevant source of money drain for organizations and directly affect the relationship between clients and suppliers. Our results present the combination of deep learning models with a computational structure that could access by organizations, but with a combination that reduces the number of features that achieve answers to CRM system.
Summary in foreign language
Los modelos de aprendizaje profundo han mejorado varias herramientas de inteligencia empresarial, como los sistemas de gestión de relaciones con el cliente (CRM). Sin embargo, esos modelos han aumentado la necesidad de infraestructura y capacidad computacional avanzada. Los aceleradores modernos están comenzando a tener problemas aritméticos de precisión de punto flotante generados por sistemas altamente optimizados, impulsados por la necesidad de procesar un volumen cada vez mayor de datos y modelos cada vez más complejos para atender la necesidad de identificar datos de clientes que permitan consolidar productos o servicios. . Nos enfocamos en la detección de anomalías de CRM utilizando GPU (Graphics Processor Unit) porque son una fuente relevante de drenaje de dinero para las organizaciones y afectan directamente la relación entre clientes y proveedores. Nuestros resultados presentan la combinación de modelos de aprendizaje profundo con una estructura computacional a la que podrían acceder las organizaciones, pero con una combinación que reduce la cantidad de funcionalidades que logran respuestas al sistema CRM.
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