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Reto ATM para el Hackathon BBVA 2022 | X-Women

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Hack-BBVA-2022


Descripción: Repositorio para el reto ATM del Hackathon BBVA 2022.

Equipo: X-Women

⭐ Propuesta

Construir un asistente para dispositivos móviles que brinde información confiable y en tiempo real para identificar los cajeros automáticos que se encuentren disponibles cerca de la ubicación actual del usuario. Lo anterior, con la finalidad de que este pueda acceder a los mismos sin contratiempos, a través una conversación fluida y natural que busque mejorar la experiencia del usuario (UX) al interactuar.

Debido a la alta demanda que suelen tener estas unidades en distintas zonas, existen demoras en el servicio y largos tiempos de espera que afectan la usabilidad de las mismas, de ahí que consideremos la solución planteada anteriormente.

⚙️ Descripción Técnica

El asistente se basa en un flujo de diálogo construido mediante DialogFlow, el cual utiliza como base "Intenciones" para detectar las necesidades del usuario, desde un saludo y el querer solicitar información sobre cajeros disponibles. La conversación va dirigida, de tal modo que el mismo usuario brinde datos para saber si es usuario corporativo o no, así como su ubicación para poder filtrar con base en esto la información sobre los cajeros cercanos.

Una vez confirmada su identidad, el asistente brindará un enlace externo a un dashboard generado en Google Data Studio con información relevante respecto a las unidades.

Arquitectura Adiutans

🛠️ Herramientas de desarrollo

El proyecto estará implementando servicios en la nube de Google Cloud Platform (GCP), entre ellas:

  • BigQuery
  • Google Data Studio
  • DialogFlow
  • BotFather API
  • Cloud Storage
  • Integración de APIs para Geolocalización

Las instrucciones para el uso del asistente se encuentran aquí


🛠 Trabajo a futuro

Visualización de los mapas integrados

Se logró la visualización por medio de mapas de calor que muestran las zonas con más unidades y la proximidad entre ellas.

Sin embargo, se continuará trabajando en la integración en la plataforma respectiva.

Mapa 1 Mapa 1

Además, se comenzó a trabajar con el modelo de predicción (forecast) de fallas de los cajeros a través de un modelo de regresión lineal, no obstánte se seguirá trabajando en él para mejores resultados y posterior implementación en AuditansATM.

Dashboard enfocado a usuarios corporativos

Se presenta un dashboard con el informe para usuarios corporativos o grupos VIP

Dashboard 1 Dashboard 2


✒️ Autoras

  • Mónica Portillo - Web Development, Design, Documentation, Maps Integration - Moni Portillo
  • Estefanía Estrada - BigQuery Management and Data Studio, Research - Fany Estrada
  • Elizabeth Lucas - BigQuery Management and Research - Lizzy Lucas
  • Alejandra Castillo - Documentation, DialogFlow Management, Research - Ale Castillo
  • Jimena Álvarez - Research, Science, Documentation - Jime Álvarez

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