CreditRiskPredictionBot должен предоставлять банкирам прогноз кредитного риска в реальном времени для заявителя до обработки заявки. С помощью этого бота утверждение ссуды может быть быстрым, а банк также может избежать предоставления ссуды клиентам по умолчанию. Этот бот должен разработать интерфейс для моего проекта машинного обучения (модель прогнозирования кредитного риска).
Перед запуском приложения чат-бота я создал модель машинного обучения для прогнозирования кредитного риска, как указано в этой ссылке.
Я подумал добавить чат-бота в качестве внешнего интерфейса приложения для машинного обучения, и для этого решил использовать DialogFlow и AWS. Я наткнулся на эту страницу, которая помогла мне построить и развернуть мою модель машинного обучения в инструментах AWS Devops. Используя AWS API Gateway, я представил свою обученную модель машинного обучения.
После завершения части, посвященной AWS, я решил использовать обычный HTML для создания веб-страницы и интерфейсов чат-бота. Пример приложения показан ниже.
Я решил добавить дополнительную функцию для отправки истории чата по электронной почте, если пользователь запросит и предоставит свой адрес электронной почты. Чтобы реализовать эту функциональность, я использовал Google WebApp с помощью Excel, который кратко объясняется здесь.
