Je vais construire un système d'approbation de prêt avec IA explicable et SHAP

Je crée des systèmes d'IA explicables qui résolvent de vrais problèmes de décision, pas seulement des modèles de prédiction, mais tout le flux de travail qui rend l'IA utilisable dans les industries réglementées.

Exemple de mon travail : Bank Loan AI Co-Pilot, un système d'IA explicable qui aide les agents de crédit à prendre des décisions de souscription, au lieu d'un modèle boîte noire en qui personne ne peut avoir confiance.

- Un réseau neuronal TensorFlow prédit l'approbation du prêt avec un score de confiance

- L'explicabilité SHAP montre précisément quels facteurs ont influencé la décision

- Prise en charge multimodale : données de formulaire, notes, et parsing de PDF de relevés bancaires

- Explications en langage clair alimentées par Claude pour les examinateurs non techniques

- Tableau de bord avec humain dans la boucle pour la revue avant la décision finale

- Génération de rapports PDF prêts pour l'audit

Pile technologique : Next.js, FastAPI, TensorFlow, scikit-learn, SHAP, API Claude, SQLite, Docker.

Ce que je peux créer pour vous :

- Modèle ML personnalisé pour votre problème de décision

- Explicabilité SHAP pour des résultats transparents

- Frontend Next.js propre + backend FastAPI

- Parsing de PDF/document si nécessaire

- Intégration de base de données + déploiement Docker

Envoyez-moi votre cas d'utilisation, je vous dirai honnêtement si c'est une bonne option avant de commander.