نظام ذكي لكشف الاحتيال في بطاقات الائتمان

مشروع متكامل يعتمد على تعلم الآلة (Machine Learning) لحماية المعاملات المالية من الاحتيال الإلكتروني. يهدف النظام إلى تقليل الخسائر المالية للبنوك وزيادة ثقة العملاء من خلال الكشف المبكر عن الأنشطة المشبوهة بدقة عالية. المميزات التقنية (ما تم تنفيذه): تحليل البيانات الاستكشافي (EDA): استخدام الرسوم البيانية (Histograms & Heatmaps) لفهم العلاقات بين البيانات واكتشاف الأنماط. معالجة البيانات (Preprocessing): تنظيف البيانات من القيم الشاذة باستخدام طريقة IQR. حل مشكلة عدم توازن البيانات (Data Imbalance) باستخدام تقنيات هجينة (Hybrid Approach) لضمان دقة الكشف عن حالات الاحتيال النادرة. اختيار الميزات (Feature Selection) عبر حذف الأعمدة غير المؤثرة. نماذج تعلم الآلة المستخدمة: تمت تجربة واختيار أفضل النماذج لضمان أعلى أداء: Random Forest (حقق أفضل النتائج بدقة 99%). KNN (دقة 98%). Logistic Regression & Decision Tree (دقة 97%). Gaussian Naive Bayes. التقييم: الاعتماد على معايير دقيقة مثل Precision, Recall, و F1-Score لضمان تقليل الإنذارات الخاطئة (False Positives). القيمة المضافة للمشروع: للشركات والبنوك: تقليل الخسائر المادية، حماية السمعة، والالتزام بالمعايير الأمنية. للعملاء: توفير بيئة دفع آمنة وراحة بال عند إجراء المعاملات.