Ich werde ein erklärbares AI-Darlehensgenehmigungssystem mit shap erstellen

Ich entwickle erklärbare AI-Systeme, die echte Entscheidungsprobleme lösen – nicht nur Vorhersagemodelle, sondern den kompletten Workflow, der AI in regulierten Branchen nutzbar macht.

Beispiel meiner Arbeit: Bank Loan AI Co-Pilot, ein erklärbares AI-System, das Kreditprüfern bei Entscheidungen hilft, anstatt eines Black-Box-Modells, dem niemand vertrauen kann.

- TensorFlow-Neuronales Netzwerk prognostiziert die Kreditentscheidung mit einem Vertrauensscore

- SHAP-Erklärbarkeit zeigt genau, welche Faktoren die Entscheidung beeinflusst haben

- Multi-modal Eingabe: Formular-Daten, Notizen und PDF-Parsing von Kontoauszügen

- Claude-basierte einfache Erklärungen für nicht-technische Prüfer

- Human-in-the-loop Dashboard für die Überprüfung durch den Mitarbeiter vor der endgültigen Entscheidung

- Audit-fähige PDF-Berichtserstellung

Technologie-Stack: Next.js, FastAPI, TensorFlow, scikit-learn, SHAP, Claude API, SQLite, Docker.

Was ich für dich bauen kann:

- Maßgeschneidertes ML-Modell für dein Entscheidungsproblem

- SHAP-Erklärbarkeit, damit die Ergebnisse transparent sind

- Sauberes Next.js-Frontend + FastAPI-Backend

- PDF-/Dokumenten-Parsing bei Bedarf

- Datenbankintegration + Docker-Deployment

Sende mir deine Anwendungsfälle, ich sage dir ehrlich, ob es passt, bevor du bestellst.