CREDIT CARD FRAUD DETECTION

(نظام كشف الاحتيال في المعاملات المالية)

مشكلة المشروع**

تواجه البنوك والمؤسسات المالية خسائر مالية كبيرة نتيجة العمليات الاحتيالية. ومع الزيادة المستمرة في المدفوعات الرقمية، أصبح من الضروري تطوير أنظمة قادرة على اكتشاف عمليات الاحتيال بدقة وفي الوقت الحقيقي.

تم تزويدنا ببيانات معاملات مالية تحتوي على عدة خصائص مثل:

وقت المعاملة

قيمة المعاملة

بيانات التاجر

الموقع الجغرافي

معلومات العميل

الهدف

بناء نموذج تعلم آلة قادر على تحديد المعاملات الاحتيالية بدقة عالية مع تقليل الإنذارات الخاطئة، وذلك للحفاظ على ثقة العملاء وتجربة المستخدم.

أهداف المشروع

تطوير نموذج قوي لاكتشاف عمليات الاحتيال.

تحديد المعاملات المشبوهة بشكل تلقائي.

تقليل الخسائر المالية الناتجة عن الاحتيال.

الحفاظ على رضا العملاء من خلال تجنب حظر المعاملات السليمة.

النماذج المستخدمة

لاختيار النموذج الأكثر كفاءة، تم تدريب وتقييم عدة خوارزميات من تعلم الآلة، منها:

Logistic Regression

Logistic Regression مع 10-Fold Cross Validation

Random Forest

Random Forest مع 10-Fold Cross Validation

Decision Tree

Decision Tree مع 5-Fold Cross Validation

سبب اختيار نموذج Random Forest

تم اختيار نموذج Random Forest للأسباب التالية:

يحقق أداءً قويًا مع البيانات الجدولية التي تحتوي على خصائص عددية وفئوية.

يتعامل بشكل أفضل مع البيانات غير المتوازنة (Imbalanced Data).

يقلل من مشكلة Overfitting من خلال دمج عدة أشجار قرار.

يوفر أداءً ثابتًا ومستقرًا عبر عمليات التحقق المتقاطع.

تقييم النموذج

تم استخدام K-Fold Cross Validation (k = 10) لضمان تقييم دقيق للنموذج وتقليل احتمالية التحيز أو الإفراط في التعلّم.

أفضل النتائج التي تم تحقيقها (k = 10):

متوسط F1 Score (Normal): 0.999

متوسط F1 Score (Abnormal): 0.999

متوسط Recall (Normal): 0.998

متوسط Recall (Abnormal): 0.999

متوسط Precision (Normal): 0.999

متوسط Precision (Abnormal): 0.998

Average Accuracy: 0.999

النتائج الرئيسية

يقوم النموذج بتحديد المعاملات المشبوهة بشكل تلقائي وفي الوقت الحقيقي.

حقق النموذج دقة عالية جدًا في Precision وRecall مما يقلل من الأخطاء بنوعيها (False Positives وFalse Negatives).

يساهم النظام في تقليل الخسائر المالية الناتجة عن الاحتيال.

يحافظ على ثقة العملاء وتجربة استخدام سلسة دون تعطيل المعاملات السليمة.