طالبة بمعهد MCI تطور نموذجا بالذكاء الاصطناعي لتحليل مخاطر القروض في بنك QNB

قدمت إسراء يونس محمد أبوزيد، طالبة بمعهد MCI، المتخصصة في مجال تحليل البيانات، مشروع تخرج متميز يركز على تحليل مخاطر القروض في بنك QNB، وذلك في إطار سعيها لتطبيق أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي في القطاع المصرفي. وأوضحت أن فكرة المشروع جاءت نتيجة الإقبال الكبير من العملاء يوميًا للحصول على قروض، مما يستدعي وجود آلية دقيقة تساعد البنوك على تقييم مدى ملاءمة العميل للحصول على القرض وتحديد مستوى المخاطرة المحتمل.

بدأت إسراء العمل على بيانات العملاء، حيث قامت بدراسة العوامل المؤثرة في قرار منح القرض مثل الدخل السنوي، العمر، درجة الائتمان، وقيمة القرض. وبعد تنظيف البيانات وتحليلها، أنشأت لوحة بيانات تفاعلية (Dashboard) باستخدام برنامج Power BI لعرض النتائج بشكل واضح يسهل فهمه، ويتيح متابعة توزيع العملاء ومستويات المخاطر والعوامل المؤثرة فيها.

كما استخدمت لغة البرمجة Python عبر منصة Google Colab لبناء نموذج تعلم آلي (Machine Learning Model) قادر على التنبؤ بما إذا كان العميل يمثل مخاطرة عالية (High Risk) أو منخفضة (Low Risk)، مما يساهم في دعم اتخاذ القرار داخل البنوك بشكل أسرع وأكثر دقة. وفي خطوة متقدمة، قامت بإنشاء تطبيق ويب باستخدام Streamlit وربطه بالنموذج، بحيث يمكن إدخال بيانات أي عميل والحصول على التوقع مباشرة.

وأكدت إسراء أن المشروع منحها فرصة لتطبيق عملي شامل لما درسته في مجال تحليل البيانات، واستخدام أدوات مثل Power BI وPython وتقنيات التعلم الآلي، مشيرة إلى أن التجربة أبرزت كيف يمكن للتكنولوجيا والذكاء الاصطناعي أن يساهما في مواجهة تحديات حقيقية داخل المؤسسات المالية، وتعزيز كفاءة العمل ودقة القرارات.