🏦 POC Computer Vision para Banca

Detección de Objetos y Análisis de Emociones

Desarrollado por: Chapter de Arquitectura Cloud
Propósito: Validación de concepto para casos de uso bancarios

🏦 Detector de Emociones - POC Bancario

Análisis de Satisfacción del Cliente

Casos de uso:

  • 📹 Monitoreo de experiencia en sucursales
  • 📊 Métricas de calidad de servicio
  • 🎯 Identificación de situaciones críticas

⚠️ DEMO: Esta es una versión de demostración. No utilizar con datos reales de clientes.
Examples

📊 Interpretación de Resultados

Nivel Emoción Acción Recomendada
⭐⭐⭐⭐⭐ 😊 Feliz Mantener calidad de servicio
⭐⭐⭐⭐ 😐 Neutral / 😲 Sorpresa Servicio estándar
⭐⭐⭐ 😢 Triste Empatía y soporte
⭐⭐ 😨 Miedo / 🤢 Disgusto Atención prioritaria
⭐ 😠 Enojado ⚠️ Intervención inmediata

🔒 Privacidad y Cumplimiento

  • ✅ Las imágenes no se almacenan en ningún servidor
  • ✅ El procesamiento es temporal (solo durante el análisis)
  • ✅ No se recopila información personal identificable
  • ⚠️ Para producción, debe cumplir GDPR y normativas locales

Desarrollado por: Chapter de Arquitectura Cloud
Versión: 1.0 (POC)
Tecnología: DeepFace + Gradio + HuggingFace

📞 Próximos Pasos

Si esta demo cumple con las expectativas:

  1. ✅ Migración a Databricks para ambiente productivo
  2. ✅ Integración con Azure Data Lake
  3. ✅ Entrenamiento de modelos personalizados
  4. ✅ Implementación de MLOps con MLflow
  5. ✅ Cumplimiento de normativas bancarias

Contacto: [Tu email o Slack del equipo]