كشف الاحتيال في المعاملات المالية
نموذج يكتشف المعاملات الاحتيالية في بيانات البطاقات الائتمانية
مقدمة المشروع
في هذا المشروع العملي، ستتعلم كيفية نموذج يكتشف المعاملات الاحتيالية في بيانات البطاقات الائتمانية. هذا المشروع مصمم خصيصاً لمستوى متقدمويستغرق تقريباً 3-4 أسابيع لإكماله بشكل كامل.
سنتبع منهجية CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) المعترف بها عالمياً، والتي تضمن بناء مشروع احترافي قابل للتطبيق في بيئة الإنتاج.
ماذا ستتعلم؟
خطوات العمل التفصيلية
اتبع هذه الخطوات الست لبناء مشروع احترافي
Business Understanding
فهم المشكلة
تحديد الأهداف والمتطلبات من منظور الأعمال
الخطوات العملية:
تحديد تكلفة الاحتيال - تخسر البنوك 28 مليار دولار سنوياً عالمياً. تحليل أنواع الاحتيال: سرقة بطاقات، معاملات مشبوهة، اختراقات. تحديد أهداف النموذج: اكتشاف 95%+ من الاحتيال مع تقليل False Positives لعدم إزعاج العملاء. دراسة التوازن بين الأمان وتجربة المستخدم. فهم العواقب: كل False Negative = خسارة مالية، كل False Positive = عميل غاضب.
Data Understanding
فهم البيانات
جمع البيانات الأولية والتعرف عليها وتحديد جودتها
الخطوات العملية:
تحميل Credit Card Fraud Dataset من Kaggle (284,807 معاملة). استكشاف البيانات: 99.83% طبيعية، 0.17% احتيالية - imbalance شديد! تحليل المتغيرات: V1-V28 (PCA-transformed features)، Amount، Time. دراسة أنماط الاحتيال: متوسط مبلغ المعاملات الاحتيالية أقل من الطبيعية. رسم Time Series للمعاملات عبر اليوم. تحليل توزيع Amount للفئتين.
Data Preparation
تحضير البيانات
تنظيف وتحويل البيانات لتكون جاهزة للنمذجة
الخطوات العملية:
معالجة Class Imbalance الشديد (492 fraud من 284,807). تقسيم البيانات قبل أي معالجة لتجنب Data Leakage. تطبيع Amount و Time باستخدام StandardScaler. تجربة استراتيجيات Imbalance: SMOTE (Synthetic Minority Oversampling)، Random Under-sampling، SMOTE + Tomek Links. Feature Engineering: Hour of Day، Amount_per_Hour، Transaction_Frequency. إنشاء Stratified splits للحفاظ على نسبة Fraud في Train/Test.
Modeling
بناء النموذج
اختيار وتطبيق تقنيات النمذجة المناسبة
الخطوات العملية:
بناء Baseline مع Logistic Regression لفهم أساسيات البيانات. تطبيق Random Forest مع class_weight="balanced". بناء XGBoost مع scale_pos_weight لمعالجة Imbalance. تجربة LightGBM للسرعة والأداء. Ensemble: Voting Classifier يجمع أفضل 3 نماذج. Hyperparameter Tuning مع RandomizedSearchCV مع focus على Recall. تطبيق Threshold Tuning لتحسين Trade-off بين Precision و Recall.
Evaluation
التقييم
تقييم النموذج والتأكد من تحقيق الأهداف
الخطوات العملية:
حساب Precision-Recall Curve (أهم من ROC لـ Imbalanced Data). رسم Confusion Matrix: تحليل False Positives vs False Negatives. حساب F1-Score، F2-Score (يعطي وزن أكبر للـ Recall). Cost-sensitive Analysis: تكلفة كل نوع خطأ. حساب Average Precision Score. Cross-Validation مع Stratified K-Fold. تحليل Feature Importance: أهم المتغيرات في كشف الاحتيال.
Deployment
النشر
نشر النموذج في بيئة الإنتاج
الخطوات العملية:
بناء Real-time API بـ FastAPI يستقبل تفاصيل المعاملة ويعيد Risk Score. إنشاء Rule Engine: قواعد إضافية للحالات الواضحة (مبالغ ضخمة، دول خطرة). بناء Monitoring Dashboard يعرض المعاملات المشبوهة لحظياً. Alert System: إرسال تنبيهات فورية للمعاملات عالية الخطورة. Logging كل القرارات للمراجعة والتحسين المستمر. A/B Testing للنموذج الجديد مقابل القديم. Deploy على AWS Lambda للـ Scalability.