🎯 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 クライアントはスイスに拠点を置く企業であり、ユーザーに最高レベルのセキュリティを提供しつつ、高速な取引処理を実現する暗号資産取引所の開発を目指していました。複数の暗号通貨をサポートし、正確かつ迅速な取引を可能にするプラットフォームの構築がプロジェクトの目的でした。 課題 クライアン...
概要 ある大手テクノロジー企業は、毎月数百件に及ぶ深刻なITインシデントに直面しており、運用効率や人的コストに大きな影響を及ぼしていました。24時間365日安定したシステム運用を維持し、障害対応の時間を短縮するため、AI Ops Agentの導入を決断しました。 課題 毎月平均800件を...
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