لوحة تحكم تحليل القروض البنكية باستخدام Power BI

1. المشكلة (The Challenge): واجه القسم المالي صعوبة في مراقبة جودة بيانات القروض واتجاهات الإقراض شهرياً، وتلخصت التحديات في: • صعوبة التمييز بين القروض الجيدة والسيئة: الحاجة لتصنيف فوري للقروض بناءً على حالة السداد (Loan Status) لقياس مستوى المخاطر. • تشتت مؤشرات الأداء: غياب رؤية موحدة لمبالغ التمويل المستلمة مقابل المبالغ الممولة (Funded amount vs Received .(amount • عدم القدرة على تتبع التغيرات الشهرية (MoM) في طلبات القروض ونسب الفائدة. 2. الحل (The Solution): قمت بتطوير تقرير مالي شامل مكون من عدة واجهات (Summary, Overview, Details) لتحويل البيانات المصرفية إلى رؤى تحليلية: • ملخص الأداء (Summary): عرض مؤشرات الأداء الرئيسية مثل إجمالي الطلبات (38.6K)، والمبالغ الممولة (435.8M)، ومتوسط نسبة الدين إلى الدخل (DTI). • مراقبة جودة القروض: تصنيف القروض إلى "قروض جيدة" (83.3%) و"فروض سيئة" (16.7%) مع عرض المبالغ المالية لكل فئة بداقة. • التحليل التفصيلي (Details): بناء جداول تفاعلية توضح تفاصيل كل فرض (الغرض من القرض، درجة التصنيف الائتماني Grade، وحالة السكن). • تتبع النمو (MTD & MoM): مقارنة أداء الشهر الحالي بالشهر السابق لتحديد معدلات النمو في الطلبات والسيولة. 3. الأدوات والتقنيات المستخدمة (Tools & Tech): • Microsoft Power BI: لتصميم الواجهات التفاعلية والربط بين صفحات التقرير المالي. • DAX (Data Analysis Expressions): لبرمجة مقاييس مالية معقدة مثل (MTD Total Received, MoM Growth, Bad Loan Percentage). • Power Query: لتنظيف البيانات البنكية، وتصنيف القروض (Good vs Bad) بناءً على شروط محددة. • Data Modeling: بناء نموذج بيانات قوي يربط بين تواريخ الدفع، درجات الائتمان، وحالات القروض لضمان داقة التقارير.