نظام ذكي لكشف الاحتيال المالي وتأمين المعاملات البنكية

تطوير حل أمني يعتمد على الذكاء الاصطناعي لحماية المؤسسات المالية والمستخدمين من عمليات الاحتيال الإلكتروني.

التحديات والحلول التقنية:

المشكلة: التعامل مع بيانات بنكية ضخمة تعاني من "عدم توازن الفئات" (Class Imbalance)، حيث تكون عمليات الاحتيال نادرة جداً مقارنة بالعمليات الطبيعية.

الحل: تطبيق تقنيات متقدمة مثل SMOTE و Undersampling لموازنة البيانات وجعل النموذج قادراً على التعلم بفعالية.

النموذج: استخدام خوارزمية Random Forest لبناء نظام تصنيف ثنائي (Binary Classification) قوي.

النتائج: نجح النظام في تحقيق دقة كلية 94% مع معدل دقة (Precision) 97%، مما يقلل من الإنذارات الخاطئة.