🎯 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
1. 概要 国内に複数の組立工場を持つ自動車メーカーは、数千台のセンサーやロボット、MES・SCADA・PLCなどの生産管理システムによって24時間稼働する生産ラインを運用しています。円滑な稼働を維持するため、同社はリアルタイムで異常を検知・予測・対応できる集中運用監視システムの開発を決...

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