🎯 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:作業内容チェック用紙への手書き記入の従来方法はデータ活用のために入力し直して時間がかかるとサービス実施から報告に時間がかかっていることの原因になっています。毎日の報告書を作成・入力工数がけっこう高くなっている状況ため、ミスが発生し時間とリソースを浪費してしまう可能性があります。 ...


Challenges: You can not build a system or provide a service if you don’t understand the needs of the customers. But understanding is not the nec...
弊社のホームページにご覧になっていただきまして、どうもありがとうございました。
BAPのオフショア開発サービスに関するご質問がありましたら、以下のテキストボックスに質問内容を書いていただければ幸いです。
