بناء وتفسير نماذج تقييم الجدارة الائتمانية باستخدام الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI)

قمت بتطوير مشروع متكامل يركز على بناء وتفسير نماذج تقييم الجدارة الائتمانية (Credit Scoring) باستخدام أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (Explainable AI - XAI). الهدف من هذا المشروع هو ليس فقط تحقيق دقة عالية في التنبؤ بالمخاطر الائتمانية، بل أيضاً توفير شفافية كاملة وقابلية لتفسير القرارات التي تتخذها النماذج، وهو أمر بالغ الأهمية في القطاع المالي للامتثال التنظيمي وبناء الثقة.

المهام المنجزة والتقنيات المستخدمة:

تحليل البيانات ومعالجتها (Data Analysis & Preprocessing):

تحليل معمق لمجموعات بيانات الائتمان، بما في ذلك تنظيف البيانات، التعامل مع القيم المفقودة، وتحويل المتغيرات لتهيئتها لتدريب النماذج.

استكشاف البيانات (EDA) لفهم العلاقات بين الميزات وتأثيرها على الجدارة الائتمانية.

بناء وتدريب نماذج التعلم الآلي (Machine Learning Model Development):

تدريب واختبار عدة نماذج تعلم آلي متقدمة لتقييم الجدارة الائتمانية، مثل (على سبيل المثال لا الحصر):

الانحدار اللوجستي (Logistic Regression) كنقطة أساس.

الغابات العشوائية (Random Forests).

Gradient Boosting Models (مثل LightGBM أو XGBoost).

تقييم أداء النماذج باستخدام مقاييس رئيسية مثل الدقة (Accuracy)، الاستدعاء (Recall)، التحديد (Precision)، ومساحة تحت منحنى ROC (AUC).

تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (Implementing XAI Techniques):

تفسير النماذج العالمية (Global Interpretability): استخدام طرق مثل SHAP (Shapley Additive Explanations) لفهم الأهمية الكلية للميزات وتأثيرها على مخرجات النموذج بشكل عام.

تفسير النماذج المحلية (Local Interpretability): تطبيق تقنيات مثل LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) لتفسير التنبؤات الفردية لكل طلب ائتمان، مما يوضح الأسباب المحددة وراء قرار الموافقة أو الرفض لعميل معين.

تحديد الميزات الأكثر تأثيراً في قرارات الإقراض، وتقديم رؤى واضحة حول مساهمة كل ميزة.

تصور وتوثيق التفسيرات (Visualization & Documentation):

إنشاء تصورات بيانية واضحة ومفهومة لتفسيرات XAI، مما يسهل على أصحاب المصلحة (المحللين الماليين، العملاء، الجهات التنظيمية) فهم كيفية عمل النموذج وسبب اتخاذه لقرارات معينة.

توثيق شامل للعملية، بما في ذلك منهجية بناء النموذج وتطبيق XAI والنتائج المستخلصة.

النتائج والمخرجات الرئيسية:

نموذج تقييم جدارة ائتمانية دقيق وقوي.

تفسيرات واضحة وموثوقة لقرارات النموذج، مما يعزز الشفافية والثقة.

فهم معمق للعوامل التي تؤثر على الجدارة الائتمانية، مما يدعم اتخاذ قرارات مالية مستنيرة وعادلة.

مشروع قائم على Python يمكن استخدامه كنموذج لتطبيقات XAI في القطاع المالي.

التقنيات والأدوات المستخدمة:

لغات البرمجة: Python

المكتبات الرئيسية:

Pandas & NumPy لمعالجة البيانات.

Scikit-learn لبناء وتدريب نماذج التعلم الآلي.

SHAP و LIME لتفسير النماذج.

Matplotlib & Seaborn للتصور البياني.

بيئة التطوير: colabNotebook.

يساهم هذا المشروع في سد الفجوة بين نماذج الذكاء الاصطناعي المعقدة والحاجة إلى الشفافية، مما يجعله إضافة قيمة لأي محفظة أعمال في مجال علوم البيانات والذكاء الاصطناعي المالي.