🎯 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 COBOL은 40년 이상 된 오래된 언어이지만, 여전히 많은 기업 시스템에서 사용되고 있으며 특히 금융 및 자동차 산업에서 널리 활용되고 있습니다. 2000년대에 구축된 시스템들은 Cosminexus 서버, PDF로 출력되는 EUR-Export 파일, TP1(Batch & Job)과 같은 구형 플랫폼 위에서 ...
BAP의 개발서비스에 대한 소개를 경청해주셔서 감사합니다
16/09 01:48 ✓