يُستخدم علم البيانات في كشف الاحتيال Fraud Detection عبر تحليل أنماط المعاملات والسلوكيات لاكتشاف الأنشطة غير الطبيعية. ويتم ذلك باستخدام:
• خوارزميات التعلم الآلي الخاضع للإشراف (Supervised Learning): تدريب النماذج على بيانات مصنفة كـ “احتيالية” أو “سليمة”.
• التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning): مثل Anomaly Detection لاكتشاف معاملات شاذة دون الحاجة لبيانات مصنفة.
• التحليل في الزمن الحقيقي (Real-time Analytics): لمراقبة العمليات المالية فور حدوثها وكشف الأنماط المشبوهة بسرعة.
• تحليل الشبكات: لتتبع العلاقات بين الحسابات وكشف الشبكات الاحتيالية.
علم البيانات يُمكّن المؤسسات من رصد الاحتيال بدقة وتقليل الخسائر عبر بناء أنظمة إنذار مبكر وذكية.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق