Detalles clave

Optimización de costes, mejora de la satisfacción del cliente y apoyo al cumplimiento de múltiples normativas.

Cliente

El Cliente es un gran operador ferroviario que busca mantenerse al día con las tendencias y implantación de soluciones de IA para la automatización de procesos. La empresa está interesada en sustituir los billetes de papel por tarjetas inteligentes para automatizar y mejorar los procesos. Uno de los indicadores clave de rendimiento que debe cumplir el cliente es la gestión eficaz de las reclamaciones en caso de cancelación o retraso del tren. El personal tiene que tramitar muchas reclamaciones de reembolso de retrasos y lidiar con cantidades ingentes de billetes de papel, lo que requiere gastos adicionales.

Muchos pasajeros se muestran inertes a la hora de adoptar cambios impulsados por la tecnología. El personal sigue teniendo que tramitar manualmente muchas solicitudes de reembolso de retrasos, a pesar de la posibilidad de introducir tarjetas inteligentes para mejorar los procesos rutinarios. Pero como los pasajeros siguen utilizando billetes de papel, resulta más complejo para el personal completar la conciliación de los pagos en efectivo.

Reto: Sistema de procesamiento de billetes con IA para automatizar el reconocimiento de billetes y la tramitación de reclamaciones

El equipo de ESSID Solutions se enfrentó al reto de aportar una solución al problema existente. La salida fue el desarrollo de un sistema de tramitación de multas totalmente funcional y basado en IA. Dicha aplicación tenía como objetivo reducir la carga administrativa automatizando la tramitación de las solicitudes de indemnización. Nuestro equipo proporcionó directrices expertas sobre las fases de desarrollo de una aplicación para plataformas móviles que fuera capaz de reconocer, clasificar y validar automáticamente una amplia variedad de billetes de tren.

Solución: Modelo basado en OCR para permitir el reconocimiento, la clasificación y el análisis de distintos tipos de billetes.

Se esperaba que la aplicación móvil incluyera los siguientes módulos:

1. Captura de imágenes módulo. Permite adquirir imágenes de la cámara de un smartphone

2. Módulo de procesamiento de imágenes. Permite mejorar y normalizar la imagen para que sea aceptable para el OCR utilizando la biblioteca OpenCV:

• Mejorar la iluminación aplicando algoritmos de corrección del fondo
• Activar la alineación de imágenes
• Encuentre regiones de interés (ROI) y extraiga regiones con texto.

3. Módulo OCR. Utilizando Google Vision API, es posible detectar texto en una imagen e identificar automáticamente el idioma (sólo admite el inglés)

4. Clasificación de las entradas

5. Análisis del resultado del OCR y búsqueda de información pertinente

6. Módulo API de red neuronal para obtener clasificaciones y puntuaciones de confianza.

7. Visualización de resultados

El siguiente diagrama muestra un ejemplo de arquitectura de alto nivel diseñada por el equipo de ESSID Solutions:

Un posible software de procesamiento de billetes podría entregarse en un contenedor Docker que incluyera el modelo y la API. Otra opción era implementar colas para interactuar con el modelo en la API.

Resultado: Servicios de consultoría en IA y desarrollo de una hoja de ruta para el proyecto

ESSID Solutions proporcionó al cliente consultoría de visión artificial servicios y elaboró la hoja de ruta del proyecto para desarrollar y ofrecer una solución de primera clase conforme a las necesidades empresariales específicas del Cliente.

Se esperaba que la posible solución ayudara al cliente a responder con mayor eficacia a las diversas reclamaciones de los clientes. La solución también podría convertirse en una valiosa herramienta para optimizar costes, aumentar las tareas repetitivas con IA, mejorar la satisfacción del cliente y respaldar el cumplimiento de múltiples normativas.