🎯 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
현대 제조업 환경에서 에너지 비용은 특히 대규모 공장에서 큰 부담으로 작용하고 있습니다. 산업용 전기요금의 지속적인 상승은 수익성을 직접적으로 압박하며, 환경책임에 대한 요구도 높아지고 있습니다. 저희는 AI 기술을 기반으로 전력 사용을 최적화하고, 기업의 ESG(환경·사회·지배구조) 목표 달성을 적극 지원하는 솔루션을 ...
![AI 기반 에너지 최적화] 고전력 소비의 혁신적 절감 – 지속 가능한 미래를 향하여](https://cdn.bap-software.net/2025/07/25210802/AI-energy-optimization.jpg)

개요 자동차 산업에 속한 고객사는 영업, 예약, 재고 관리 프로세스를 개선하고자 했습니다. COBOL로 개발된 레거시 시스템은 더 이상 자동화 및 확장성 요구를 충족하지 못했습니다. BAP는 COBOL에서 Java로 시스템 마이그레이션을 수행하여 운영을 최적화하고, 수작업 오류를 줄이며, 고객 경험을 향상시켰습니다. 과제...
BAP의 개발서비스에 대한 소개를 경청해주셔서 감사합니다
26/02 15:28 ✓