Principais pormenores

Optimizou os custos, melhorou a satisfação do cliente e apoiou a conformidade com vários regulamentos.

Cliente

O cliente é um grande operador ferroviário que procura acompanhar as tendências e implementação de soluções de IA para a automatização de processos. A empresa está interessada em substituir os bilhetes em papel por cartões inteligentes para automatizar e melhorar os processos. Um dos KPIs que o Cliente tem de cumprir é a gestão eficaz dos pedidos de indemnização em caso de cancelamento ou atraso do comboio. O pessoal tem de processar muitos pedidos de reembolso de atrasos e lidar com grandes quantidades de bilhetes em papel, o que implica despesas adicionais.

Muitos passageiros são inertes na adoção de mudanças tecnológicas. O pessoal continua a ter de processar manualmente muitos pedidos de reembolso de atrasos, apesar da possibilidade de introduzir cartões inteligentes para melhorar os processos de rotina. Mas como os passageiros continuam a utilizar bilhetes em papel, torna-se mais complexo para o pessoal efetuar a reconciliação dos pagamentos em dinheiro.

Desafio: Sistema de processamento de bilhetes com IA para automatizar o reconhecimento de bilhetes e o processamento de reclamações

A equipa da ESSID Solutions foi desafiada a fornecer uma solução para o problema existente. A saída foi o desenvolvimento de um sistema de processamento de bilhetes totalmente funcional e orientado para a IA. Essa aplicação tinha como objetivo reduzir a carga administrativa, automatizando o processamento dos pedidos de indemnização. A nossa equipa forneceu orientações especializadas sobre as fases de desenvolvimento de uma aplicação para plataformas móveis que seria capaz de reconhecer, classificar e validar automaticamente uma grande variedade de bilhetes de comboio.

Solução: Modelo baseado em OCR para permitir o reconhecimento, a classificação e a análise de diferentes tipos de bilhetes

A aplicação móvel deveria incluir os seguintes módulos:

1. Captura de imagens módulo. Permite a aquisição de imagens a partir da câmara de um smartphone

2. Módulo de processamento de imagem. Permite o melhoramento e a normalização da imagem para a tornar aceitável para OCR, utilizando a biblioteca OpenCV:

• Melhorar a iluminação através da aplicação de algoritmos de correção de fundo
• Ativar o alinhamento da imagem
• Encontre regiões de interesse (ROI) e extraia regiões com texto.

3. Módulo OCR. Utilizando a API Google Vision, é possível detetar texto numa imagem e identificar automaticamente o idioma (apenas suporta o idioma inglês)

4. Classificação dos bilhetes

5. Análise do resultado do OCR e procura de informações relevantes

6. Módulo API de rede neural para obter classificações e índices de confiança

7. Apresentação dos resultados

O diagrama abaixo demonstra um exemplo de uma arquitetura de alto nível concebida pela equipa da ESSID Solutions:

Um suposto software de processamento de bilhetes poderia ser entregue num contentor Docker que incluísse o modelo e a API. Outra opção era implementar uma fila para interagir com o modelo na API.

Resultado: Serviços de consultoria em IA e desenvolvimento de um roteiro de projeto

A ESSID Solutions forneceu ao cliente consultoria em visão computacional e elaborou o roteiro do projeto para desenvolver e fornecer uma solução de primeira classe em conformidade com as necessidades comerciais específicas do cliente.

Esperava-se que uma futura solução ajudasse o cliente a responder a várias reclamações de clientes de forma mais eficaz. A solução poderia também tornar-se uma ferramenta valiosa para otimizar os custos, aumentar as tarefas repetitivas com IA, melhorar a satisfação do cliente e apoiar a conformidade com vários regulamentos.