🎯 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
課題: 話者認識(Speaker recognition)は、音声波形に含まれる話者固有の情報を使用して話者を自動的に識別するプロセスであり、人々がシステムにアクセスする際に主張される身元を検証するために使用されます。つまり、音声によるさまざまなサービスのアクセス制御を可能にします。 話...


作業内容: 業務分析、仕様変更の対応、 システムカスタマイズ、基本設計、結合 テスト MMモジュールのアドオンを開発 期間 2020/7 – 2021/7 プロジェクトの人数 10 開発環境 SAP S4 HANA...
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