🎯 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
제조업의 끊임없이 진화하는 환경에서, 다양한 공장 구조 전반에 걸친 간소화된 데이터 통합과 관리에 대한 수요는 부정할 수 없이 높아지고 있습니다. 이 글에서는 여러 공장에서 데이터를 조화롭게 처리하고 효율적인 워크플로에 맞춤 솔루션을 제공하는 시스템을 함께 탐험해 보겠습니다. 해결된 도전 과제들 안전한 통합 시스템 구축:...


I. 개요 산업: 디지털 전환 규모: 모든 규모의 기업에 적합 전문성: 내부 관리부터 기업 내 프로세스 자동화까지 포괄적인 기술 솔루션 제공 II. 어려움 디지털 시대에 기업들은 시장 요구에 부응하기 위해 여러 도전에 직면하고 있습니다. 이러한 어려움은 다양한 분야에서 나타나며, 주요 문제는 다음과 같습니다: 인적 자원 ...
BAP의 개발서비스에 대한 소개를 경청해주셔서 감사합니다
07/12 08:36 ✓