نموذج تعلم آلي لكشف عمليات الاحتيال في المدفوعات عبر الإنترنت

نظراً للنمو الهائل في أنظمة الدفع الإلكتروني، أصبح كشف الاحتيال أمراً حيوياً لحماية العملاء والشركات. في هذا المشروع، قمت بتطوير نموذج تعلم آلي (Machine Learning) قادر على تحليل بيانات المعاملات المالية وتحديد العمليات الاحتيالية المحتملة في الوقت الفعلي.

تحليل البيانات الاستكشافي (EDA): قمت بتحليل مجموعة بيانات ضخمة لفهم طبيعة المعاملات وأنواعها، وتحديد الأنماط التي تميز العمليات المشبوهة عن العمليات السليمة.

هندسة الميزات (Feature Engineering): قمت بتحديد واختيار أهم العوامل والمتغيرات التي تساهم في الكشف عن الاحتيال، مثل نوع المعاملة ومبلغها والتغير في أرصدة الحسابات.

بناء وتدريب النموذج: استخدمت خوارزمية "شجرة القرار" (Decision Tree Classifier)، وهي خوارزمية قوية وفعالة في مهام التصنيف، وقمت بتدريبها على البيانات للتمييز بين المعاملات الاحتيالية والصحيحة.

النتائج:

حقق النموذج دقة مذهلة بلغت 99.8% في تصنيف العمليات، مما يثبت قدرته العالية على تحديد الأنشطة الاحتيالية وحماية النظام المالي بفعالية كبيرة.