🎯 目的:ユーザー行動および過去データに基づき、リアルタイムで不正取引を検出する。
📦 ソリューション:リアルタイム監視 + 異常検知 + アラートシステム
⚙️ 技術:Kafka、PyTorch、Isolation Forest、Scikit-learn
📈 成果:不正検知の早期化(35%改善)、四半期ごとの億単位の損害を防止
⏱️ PoC期間:4週間
🎯 目的:ユーザー行動および過去データに基づき、リアルタイムで不正取引を検出する。
📦 ソリューション:リアルタイム監視 + 異常検知 + アラートシステム
⚙️ 技術:Kafka、PyTorch、Isolation Forest、Scikit-learn
📈 成果:不正検知の早期化(35%改善)、四半期ごとの億単位の損害を防止
⏱️ PoC期間:4週間
第1課題:データテーブルと加工 データテーブルの前処理として、以下のものがあります。 欠測データ カテゴリカルデータ 数値データ ⇒ データが欠測している場合、どのように解決できるでしょうか? 第1課題に対するソリューション: エンコーディング方法は非常に多岐にわたります。ただし、モデル...


🎯 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...
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