🎯 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: 学習者は、教師とのライブストリームレッスンに参加したり、プラットフォームにプライベートドキュメントを保存したり、教師やグループとチャットしたりしてお互いに話し合うこともできます。ライブストリーム機能は、BAPによって開発されたLive Dreamerアプリのように簡単に使用できま...


課題: 新入社員をトレーニングして正しく評価するシステムは多くの企業に必要とされています。このシステムによってマネージャ―はトレーニングをどのように改善すべきか把握することできれば尚良いでしょう。BAPは従業員へのテストを通して、彼らを評価できる優れたマニュアルアプリを作りました。 ソリ...
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