Descripción
Como empresa centrada en los datos, analizamos los datos de los clientes y sugerimos el uso de la inteligencia artificial para la identificación de daños en piezas de vehículos y combinarlo con el aprendizaje automático para la estimación de reparaciones y la detección de fraudes en los presupuestos de reparación de talleres de carrocería.

Desafío
El cliente tenía un amplio conjunto de imágenes no clasificadas sobre diferentes aspectos de los vehículos a reparar, el tipo de imagen y dónde debía encontrarse el daño mediante el algoritmo resultante antes de identificar el tipo y nivel de daño y la parte afectada.

Solución
Creación de un canal para procesar datos poligonales de diversos conjuntos de fotos clasificadas, creación de un canal fácil de usar para la identificación de daños en imágenes para el conjunto de datos de entrenamiento y reducción del número de imágenes necesarias para el entrenamiento gracias al análisis de diferentes algoritmos y el uso del aprendizaje por transferencia.

Impacto
La identificación precisa de las partes dañadas y su nivel de daño agregó un proceso simplificado para la estimación de los costos de reparación combinado con el algoritmo de aprendizaje automático que aprovecha la base de datos histórica de reparaciones del cliente. En general, se redujo el tiempo para aceptar el presupuesto de reparación ya que se depositó más confianza en las estimaciones y el proceso de reparación, además de reducir el costo de emplear un mayor número de expertos en reparaciones y sus viajes a los talleres de carrocería.