🎯 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
과제 자동차 검사, 감정 및 등록 서비스에서는 인테리어와 익스테리어 이미지를 자동으로 분류하고, 차량의 특징(차체 형태, 색상, 시트 소재 등)을 인공지능으로 추출하는 수요가 증가하고 있습니다. 이를 수작업 없이 처리하는 것이 핵심 과제입니다. BAP의 AI 솔루션 BAP는 확장 가능하고 높은 정확도를 가진 AI 시스템을...


Problem: Get the name of wines which was take photograph by users. In this problem, we need to recognize a large number of wines (up to 10000 labels) Solution: To solve above probl...
BAP의 개발서비스에 대한 소개를 경청해주셔서 감사합니다
28/04 07:55 ✓