🎯 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
📦 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
고령자 및 만성 질환자의 지속적인 돌봄에 대한 수요가 급증하는 반면, 의료 인력과 자원은 한정되어 있으며 가정 내 감독에도 많은 어려움이 따릅니다. 당사는 IoT 장치와 연동되는 AI 기반 플랫폼을 통해, 고령 인구를 위한 맞춤형 혁신 솔루션을 제공함으로써 의료 시스템의 부담을 줄이고 삶의 질을 향상시키며, 노인의 자립을...


Challenges: Japan is known as a country that does not throw away garbage. Garbage separation is strict, and garbage collection times are fixed. However, the amount of domest...
BAP의 개발서비스에 대한 소개를 경청해주셔서 감사합니다
06/02 04:50 ✓