🎯 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
개요 OutSystems 플랫폼을 활용하여 **고객 관리 시스템 (Customer Management System)**을 개발함. 주요 기능 고객 계정 관리 고객 방문 카드 관리 고객 방문 이력 관리 일정 및 캘린더 관리 OutSystems와 Office 365 Outlook 간 데이터 동기화 기술 스택 OutSystem...


Challenges: Travelling sector is developing more and more, but there are no many businesses which build successful travelling platforms to serve this demand. Because they cannot fi...
BAP의 개발서비스에 대한 소개를 경청해주셔서 감사합니다
27/06 17:12 ✓