🎯 목표: 다양한 데이터 소스를 기반으로 고객의 신용 점수를 자동 평가하여 대출 심사 속도를 높이고 조기 리스크를 감지
📦 솔루션: 데이터 융합 + 머신러닝 기반 리스크 모델 + 설명 가능한 AI 엔진
⚙️ 기술 스택: XGBoost, SHAP, Pandas, FastAPI
📈 성과: 리스크 분류 정확도 22% 향상, 심사 시간 3일 → 6시간으로 단축
⏱️ PoC 기간: 4주
🎯 목표: 다양한 데이터 소스를 기반으로 고객의 신용 점수를 자동 평가하여 대출 심사 속도를 높이고 조기 리스크를 감지
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⚙️ 기술 스택: XGBoost, SHAP, Pandas, FastAPI
📈 성과: 리스크 분류 정확도 22% 향상, 심사 시간 3일 → 6시간으로 단축
⏱️ PoC 기간: 4주
과제 클라이언트는 일본 공급업체의 디지털 키 박스 시스템에 의존하고 있었습니다. 하지만 기존 솔루션은 다음과 같은 문제점을 안고 있었습니다: 품질이 낮고 운영 비용이 높음 SDK/API 의존성이 높아 유연성이 떨어짐 맞춤형 모바일 앱 및 클라우드 플랫폼과의 통합이 어려움 당사의 솔루션 우리는 디지털 키 박스 SDK와 완전...
Challenge: You want to build a chat system with your specific requirements that other chatting apps cannot fulfill your needs ? BAP is ready to work with you to build it with our e...
BAP의 개발서비스에 대한 소개를 경청해주셔서 감사합니다
05/10 06:43 ✓