المستخلص

في السنوات الاخيرة، تزايد اهتمام البنوك بالعلاقة مع العملاء اذ تعتبر عامل مهم للغاية لنجاحها و التحدي الذي يواجه البنك هو طريقة الاحتفاظ بالعملاء ذو الاهمية الربحية الاكثر وكيفية القيام بذلك بأقل تكلفة. في الوقت نفسه، يحتاجون إلى إيجاد هذا الحل وتنفيذه بسرعة واكثر مرونة. أن استخدام الطرائق الكلاسيكية في تحليل البيانات بغية الكشف عن الاحتيال في المجالات المختلفة ولا سيما المالية. أذ إنها تستدعي متطلبات اكثر تعقيدا وتأخذ وقتا اطول في التعامل مع مجالات مختلفة من المعرفة مثل والقانون والاقتصاد والممارسات التجارية والمالية. يمكن أن تكون حالات الاحتيال متشابهة في المحتوى والمظهر ولكنها عادة ما تكون غير متطابقة لذلك سيتم استخدام شجرة القرار بالاضافة الى طرائق اخرى والتي تعتبر طرائق تنقيب عن بيانات والتي تم استخدامها في القطاعات المصرفية و التي توفر المنتج المناسب للعميل المناسب مع مخاطر أقل. مخاطر الائتمان مثل التخلف عن سداد القروض و هي تعتبر المصدر الرئيسي للمخاطر التي يواجهها القطاع المصرفي, اذ يمكن تطبيق طرائق التنقيب عن البيانات مثل التصنيف والتنبؤ للتغلب على هذه المخاطر إلى حد كبير او تقليل اثارها السلبية. اذ يقدم هذا البحث نموذجاً للتنبؤ يخدم العاملين في القطاع المصرفي والبنوك في التنبؤ بالعملاء الذين يقدمون طلبات للحصول على قروض من البنوك والمصارف. تم في هذا البحث استخدام نموذجين في التنبؤ لسداد القروض في البنوك العراقية, الاولى نموذج الانحدار اللوجستي وهي تعتبر طريقة كلاسيكية في التنبؤ والطريقة الثانية هي طريقة شجرة القرار بالاعتماد على برنامج PYTHON, اذ تم حساب دقة التنبؤ للنموذجين و توصل البحث الى ان استخدام طريقة شجرة القرار هي الافضل في التنبؤ بسداد القروض.