تطوير نموذج ذكاء اصطناعي للتنبؤ بالموافقة على القروض

قمت بتطوير نموذج Machine Learning للتنبؤ بما إذا كان سيتم الموافقة على طلب القرض الخاص بالعميل أم لا، وذلك من خلال تحليل بيانات العملاء مثل الدخل، الوظيفة، التاريخ الائتماني، وقيمة القرض. خطوات العمل تضمنت: تنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة اكتشاف القيم الشاذة (Outliers) والتعامل معها تحويل البيانات النصية إلى بيانات رقمية باستخدام Encoding معالجة عدم توازن البيانات (Imbalanced Data) تدريب عدة نماذج تعلم آلة واختيار الأفضل أداءً تقييم النموذج باستخدام Accuracy وPrecision وRecall وF1-score تم تنفيذ المشروع باستخدام: Python Pandas NumPy Scikit-learn Matplotlib النتيجة كانت نموذج قادر على التنبؤ بقرار الموافقة على القرض بدقة عالية اعتمادًا على بيانات العميل. يساعد هذا النموذج المؤسسات المالية على اتخاذ قرارات أسرع وأكثر دقة في الموافقة على طلبات القروض وتقليل المخاطر.