🎯 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 お客様はエクセルファイルで沢山の機械のハードウェアとソフトウエアのバージョンを管理してきました。早めにシステム化して、他の社内システムと連携できるという希望があります。この課題を解決するため、BAPの提案のようにOutsystemで機械のアップグレード履歴管理システムを開発すること...


1. 概要 (Overview) アジアに拠点を置く中規模の商業銀行であるクライアントは、**Invoice-to-Cash(I2C)**プロセスにおけるコンプライアンス効率の向上を目指していました。毎週数千件の請求書や書類を処理する必要があり、高精度な自動化、時間の節約、既存システムと...
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