Descripció
Com a empresa centrada en les dades, analitzem les dades dels clients i suggerim l’ús de la intel·ligència artificial per a la identificació de danys en peces de vehicles i combinar-la amb l’aprenentatge automàtic per a l’estimació de reparacions i la detecció de frau en els pressupostos de reparació de tallers de carroceria.

Repte
El client tenia un ampli conjunt d’imatges no classificades sobre diferents aspectes dels vehicles a reparar, el tipus d’imatge i on havia de trobar-se el dany mitjançant l’algoritme resultant abans d’identificar el tipus i nivell de dany i la part afectada.

Solució
Creació d’un canal per processar dades poligonals de diversos conjunts d’imatges classificades, creació d’un canal fàcil d’usar per a la identificació de danys en imatges per al conjunt de dades d’entrenament i reducció del nombre d’imatges necessàries per a l’entrenament gràcies a l’anàlisi de diferents algoritmes i l’ús de l’aprenentatge per transferència.

Impacte
La identificació precisa de les peces danyades i el seu nivell de dany va afegir un procés simplificat per a l’estimació dels costos de reparació combinat amb l’algoritme d’aprenentatge automàtic que aprofita la base de dades històrica de reparacions del client. En general, es va reduir el temps per acceptar el pressupost de reparació ja que es va dipositar més confiança en les estimacions i el procés de reparació, a més de reduir el cost d’emplear un major nombre d’experts en reparacions i els seus viatges als tallers de carroceria.