🎯 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 自動車業界のクライアントは、販売・予約・在庫管理プロセスの改善を目指していました。しかし、COBOLで構築されたレガシーシステムは、自動化や拡張性の要求に対応できず、業務効率に課題がありました。 BAPは COBOL から Java へのシステム移行を実施し、業務の最適化、手作業エ...
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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