🎯 目的:複数のデータソースを活用して顧客の信用スコアを自動評価し、融資審査の迅速化とリスクの早期検出を実現。
📦 ソリューション:データ統合 + 機械学習リスクモデル + 説明可能なAIエンジン
⚙️ 技術構成:XGBoost、SHAP、Pandas、FastAPI
📈 成果:リスク分類の精度が22%向上、審査プロセスを3日から6時間に短縮
⏱️ PoC期間:4週間
🎯 目的:複数のデータソースを活用して顧客の信用スコアを自動評価し、融資審査の迅速化とリスクの早期検出を実現。
📦 ソリューション:データ統合 + 機械学習リスクモデル + 説明可能なAIエンジン
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📈 成果:リスク分類の精度が22%向上、審査プロセスを3日から6時間に短縮
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課題: 日本のアニメ出版社との大きなコネクションを持つ顧客の方々に適して、BAP は何を提供できるのでしょうか? ソリューション: BAP はアニメ写真の売買ウェブサイトを提案します。 ユーザーはウェブサイトでアニメの写真を売買及びオークションができます。 Development For...
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