Construiré un sistema de aprobación de préstamos con IA explicable usando shap

Construyo sistemas de IA explicables que resuelven problemas reales de decisión, no solo modelos de predicción, sino todo el flujo de trabajo que hace que la IA sea usable en industrias reguladas.

Ejemplo de mi trabajo: Bank Loan AI Co-Pilot, un sistema de IA explicable que ayuda a los oficiales de préstamos a tomar decisiones de suscripción, en lugar de un modelo de caja negra en el que nadie puede confiar.

- La red neuronal de TensorFlow predice la aprobación del préstamo con una puntuación de confianza

- La explicabilidad de SHAP muestra exactamente qué factores influyeron en la decisión

- Entrada multimodal: datos del formulario, notas y análisis de PDF de estados de cuenta bancarios

- Explicaciones en inglés sencillo impulsadas por Claude para revisores no técnicos

- Panel de control con humanos en el ciclo para revisión antes de la decisión final

- Generación de informes en PDF listos para auditoría

Pila tecnológica: Next.js, FastAPI, TensorFlow, scikit-learn, SHAP, API de Claude, SQLite, Docker.

Lo que puedo construir para ti:

- Modelo de ML personalizado para tu problema de decisión

- Explicabilidad con SHAP para que los resultados sean transparentes

- Interfaz limpia en Next.js + backend en FastAPI

- Análisis de PDFs/documentos si es necesario

- Integración con base de datos + despliegue con Docker

Envíame tu caso de uso, te diré honestamente si es una buena opción antes de que hagas el pedido.