🎯 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
Challenges: The traditional method of filling in work content check forms by hand is time-consuming and causes service implementation and reporting to take longer than it should be...
Challenge: Spending time at the events with friends who have the same hobbies is alway joyful. If you want to build an application that can help to create events, invite friends to...
BAP의 개발서비스에 대한 소개를 경청해주셔서 감사합니다
05/10 04:32 ✓