🎯 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 2000MAN 프로젝트는 자동차 예약 및 판매 관리 시스템을 개발했습니다. 이 시스템은 예약 및 판매를 처리하는 SalesSupport 서브시스템과 창고 운영, 지점, 주문 상태를 관리하는 XMAP 서브시스템의 두 가지로 구성되어 있으며, 딜러십 운영을 간소화합니다. 테스트 범위 UI 테스트: 웹과 모바일에서 UI ...


개요 클라이언트는 시장에서 No.1 AI 기반 계약 검토 플랫폼을 구축하여 위험 분석을 수행하고 변호사가 더 빠르고 높은 품질의 의사결정을 내릴 수 있도록 지원하고자 했습니다. 그러나 내부 개발 자원이 제한적이었고, 오프쇼어 팀과의 협업 경험도 부족한 상황이었습니다. 이를 해결하기 위해, 저희는 5명으로 구성된 파일럿 팀...
BAP의 개발서비스에 대한 소개를 경청해주셔서 감사합니다
10/08 02:55 ✓