🎯 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
⚙️ 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
概要 自動車業界のクライアントは、販売・予約・在庫管理プロセスの改善を目指していました。しかし、COBOLで構築されたレガシーシステムは、自動化や拡張性の要求に対応できず、業務効率に課題がありました。 BAPは COBOL から Java へのシステム移行を実施し、業務の最適化、手作業エ...


🎯 目的: 顧客確認(KYC)オンボーディングにおける書類の自動検証を実現し、コンプライアンスと精度を確保。 📦 ソリューション: OCR+LLMによる検証パイプライン ⚙️ 使用技術: Azure AI Document In...
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