نظام شامل لتحليل المخاطر الائتمانية (Master Bank Credit Risk Dashboard)

قمت بتطوير مشروع متكامل لتحليل بيانات القروض والمخاطر الائتمانية باستخدام Power BI، يهدف إلى تمكين المؤسسات المالية من مراقبة أداء المحفظة الائتمانية وتقييم مخاطر التخلف عن السداد بدقة عالية. يعتمد التقرير على نموذج بيانات قوي يتبع نظام "Star Schema" لضمان سرعة التحليل ودقة التقارير.

أبرز مهاراتي التقنية المطبقة في هذا المشروع:

نمذجة البيانات (Data Modeling): صممت نموذج بيانات متكامل يربط جدول الحقائق الأساسيFact_loans بـ 11 جدول أبعاد مختلف (مثل dim_geography و dim_creditband و dim_payment) لضمان تحليل شامل لكل جوانب البيانات.

تحليل المخاطر المالية: بناء لوحة تحكم تفاعلية تراقب 371 مليون دولار كإجمالي تعرض للقروض، مع تحليل دقيق لمعدل التخلف عن السداد (Default Rate) الذي وصل لمتوسط 21.8%.

تحليل سلوك المقترضين: تصميم مخططات توضح العلاقة بين تاريخ الدفع (Payment History) والمخاطر، حيث تبين أن "المشاكل المزمنة" (Chronic Problems) تزيد من مخاطر التخلف عن السداد لتصل إلى 29%.

التوزيع الجغرافي للمخاطر: دمج تقارير توضح المناطق الأكثر خطورة، مثل ولاية "أونتاريو" في كندا، وتصنيف الدول (أمريكا، بريطانيا، كندا) بناءً على إجمالي مبالغ القروض ونسبة المخاطر.

تحليل جودة القروض: تصنيف القروض حسب الدرجة (Grade)، حيث حددت الدراسة أن الفئة (Grade E) هي الأعلى مساهمة في حالات التخلف عن السداد بنسبة 27%.

واجهة مستخدم احترافية (UI/UX): تصميم شريط تنقل سلس بين 6 صفحات متخصصة (Overview, Risk Demographics, Financial Risk Analysis, Market Insights, Individual Credit Risk, Metrix Explorer).

الأدوات والمميزات التقنية:

استخدام صيغة PBIP لضمان أفضل ممارسة في إدارة مشاريع Power BI.

تفعيل ميزة الاسترداد التلقائي للبيانات لضمان استقرار المشروع.

تطوير لوحة "Metrix Explorer" التي تتيح للمستخدم اختيار المؤشر الذي يرغب في تحليله بشكل ديناميكي.