حمود الدوسري Profile picture
Apr 15, 2022 8 tweets 3 min read Read on X
الموازنة بين سهولة الاستخدام والحماية من المسلمات التي يعرفها التقنيين ومطوري البرمجيات، اعتقد ان البنوك بالغت مؤخراً في تسهيل العمليات دون بذل جهد إضافي للحماية، عمليات الاحتيال العديدة مثل ماهي محنة إلا أن بداخلها منحة، سأتكلم باختصار عن هذا الموضوع
#علم_البيانات
#تعلم_الآلة Image
عمليات الاحتيال تحمل بين طياتها سلوكيات المحتالين وأساليبهم، والتي يكررونها وينوعونها بين وقت وآخر، البلاغات التي ترد البنوك عن هذه العمليات ماهي إلا عملية (labelling) لكل عملية (transaction) بمعنى ان العمليات يتم تصنيفها مع الوقت إلى عمليات (آمنة) وأخرى (غير آمنة)
أحد استخدامات خوارزميات #تعلم_الآلة هي Anomaly Detection ويُقصد بها اكتشاف السلوكيات الغريبة (أو الشاذة)، بمعنى أن هناك سلوك طبيعي وسلوك غير طبيعي، عمليات الاحتيال تصنف على أنها سلوك غير طبيعي والتحدي الذي تحاول تعالجه هذه الخوارزميات كيف يتم الحكم على العملية (طبيعية أو شاذة)
تستخدم خوارزميات الـ Anomaly Detection في إدارة المخاطر، وفي هذه الخوارزميات يتم تغليب الحذر بمعنى أن تكلفة منع وصول شرعي (false negative) أخف بكثير من تكلفة السماح لوصول غير شرعي (false positive)، يعني لو البنك وقف تحويل صحيح لي أرحم بكثير من السماح بتحويل مشبوه فيه سرقة لاموالي Image
كثير من الأنماط ستظهر في عمليات الاحتيال، مثلاً مكان العملية وقتها المبلغ وخصائص أخرى مرتبطة بتسلسل العملية، بمعنى أن هناك أنماط وخصائص يصعب علينا كبشر اكتشافها بداخل تلك #البيانات_الضخمة ولكن خوارزميات #تعلم_الآلة هذا شغلها تريد منك فقط الإشراف عليها بالقيام بعنونة العمليات
ولأن المعركة مع المحتالين طويلة فإن هذه الخوارزميات لا تكتفي بالتعلم مرة واحدة فقط، ولكنها تتغذى بالمدخلات لاحقاً وتعدل نماذجها للتواكب مع طرق وأساليب المحتالين، بمعنى أنه كلما غيروا اساليبهم فإن هذه النماذج ستتدرب من جديد عن طريق التغذية الراجعة لتحسن من أداءها وترفع دقتها
اظن ان البنوك مؤخراً بالغوا في كفاءة الإنفاق بالاعتماد بشكل كبير على التقنية في إيصال الخدمة للعميل وتقليل عدد الموظفين بقدر الإمكان، هذا التوجه رائع في تسهيل الخدمة ولكنه في نفس الوقت خطير مع الخدمات الحساسة (مثل الخدمات المالية) مالم يواكبها مستوى حماية متقدم وقوي
لنتذكر دائماً أن النافذة التي نفتحها للهواء والضوء هي منفذ محتمل للص ربما يسرقنا، في العالم الافتراضي النوافذ كثيرة واللصوص أكثر، لذا فإن معادلة السهولة والحماية يجب أن ترتبط دائماً بنوعية الخدمة، في الخدمات المالية يجب أن يكون شعارنا "الحماية أولاً" وتأتي بعدها سهولة الاستخدام👋

• • •

Missing some Tweet in this thread? You can try to force a refresh
 

Keep Current with حمود الدوسري

حمود الدوسري Profile picture

Stay in touch and get notified when new unrolls are available from this author!

Read all threads

This Thread may be Removed Anytime!

PDF

Twitter may remove this content at anytime! Save it as PDF for later use!

Try unrolling a thread yourself!

how to unroll video
  1. Follow @ThreadReaderApp to mention us!

  2. From a Twitter thread mention us with a keyword "unroll"
@threadreaderapp unroll

Practice here first or read more on our help page!

More from @Dr_Hmood

Feb 8, 2022
كيف نتخذ قراراتنا؟
من أهم استخدامات #علم_البيانات إن لم يكن أهمها على الإطلاق #دعم_القرارات ، أسفل هذه التغريدة سأتكلم عن تطور عملية إتخاذ القرار ، ولماذا نحتاج اليوم أن ننتقل من قرارات تقودها البيانات إلى قرارات يقودها #الذكاء_الاصطناعي ؟
المصدر:
hbr.org/2019/07/what-a…
تكيفت العديد من الشركات مع نهج "Data-Driven" لاتخاذ القرارات التشغيلية. يمكن للبيانات تحسين القرارات ، لكنها تتطلب "المعالج" المناسب لتحقيق أقصى استفادة منها ، يفترض الكثير من الناس أن المعالج لهذه البيانات هو (الإنسان)
للاستفادة الكاملة من القيمة الكامنة في البيانات يجب أن تُدخل الشركات تقنيات #الذكاء_الاصطناعي في إجراءات العمل اليومية ، بمعنى إخراج (الإنسان) من عملية اتخاذ القرار كلما كان ذلك ممكناً
Read 14 tweets
Sep 15, 2021
كيف استخدمت هيئة النقل في #لندن #البيانات_الضخمة لحل مشاكل النقل داخل المدينة؟
أسفل هذه التغريدة أروي حكاية نجاح للاستثمار في #علم_البيانات في قطاع النقل من أجل تسهيل الحركة في مدينة يقطنها مايقارب 9 مليون نسمة! Image
تحت شعار "نهتم بكل رحلة – EVERY JOURNEY MATTERS" عملت هيئة النقل في لندن TfL ، لذا اعتمدت مبدأ Act on Fact والذي يعني اعتمد في قراراتك على الحقائق 💡👌 Image
لك أن تتخيل أن TfL هي مالك ومشغل أكبر شبكة نقل متكاملة في أوروبا ، تُدير هذه الهيئة في لندن مايقارب 12 وسيلة نقل مابين حافلات وقطارات فوق الأرض وتحت الأرض وتكاسي ودراجات وقوارب ، .... الخ Image
Read 17 tweets
Apr 25, 2021
هل يمكن للآلة ان تكتسب صفة الذكاء؟ هل يمكن أن تتعلم؟
#الذكاء_الاصطناعي و #تعلم_الآلة من أهم المجالات الحديثة التي دخلت في حياتنا اليومية ، هناك الكثير من التطبيقات والأمثلة ، في هذه السلسلة سنتحدث عن تعلم الآلة (Machine Learning)
#علم_البيانات
#العطاء_الرقمي
#تعلم_الآلة أحد فروع الذكاء الاصطناعي ، يعنى بتمكين الحواسيب والآلات من التعلم واتخاذ القرارات وتنفيذ المهام دون أن يتم برمجتها مسبقًا، من خلال خوارزميات تمكنها من التعلم الذاتي وتحليل البيانات المدخلة، وتنفيذ الأوامر وتحديد ما يجب إنجازه دون مساعدة بشرية
تعمل الخوارزميات كعقل مدبر للآلة، فتتألف من سلسلةٍ من الأوامر والإرشادات لتوجيه الآلة للكيفية التي يجب بها تنفيذ المهام، وتقوم الآلة بتخزين وتجميع ومعالجة كم هائل من البيانات بتكلفة مادية قليلة مقارنة بتكلفة الأيدي العاملة، واختيار القرار الأمثل بسرعة ودقة
Read 10 tweets
May 29, 2020
يعجبك العمل مع البيانات وتفكر في الدخول في هذا المجال ، ولكن تعتقد أن القطار فاتك كونك موظف على رأس العمل ويصعب عليك الدراسة من جديد .. إذاً ما الحل؟ 🤔🙄

أسفل هذه التغريدة سأتكلم عن المسار المناسب لتحقيق حلم الدخول في عالم #علم_البيانات (Data Science)
علم البيانات مجال مفتوح على نطاق واسع ويدخل في كل المجالات تقريباً ، أينما وجدت بيانات سنحتاج إلى مختصين للتعامل معها ، الكثير مما نقرأه يشير إلى درجات الماجستير والدكتوراه كمتطلب للدخول في هذا المجال ، ولكن الحقيقة أن معظم الشركات لا تحتاج إلى هذا المستوى العالي من الشهادات
علماء البيانات يسدون فجوة أساسية تتمثل في الحاجة لمعالجة #البيانات_الضخمة (Big Data) من قبل الشركات والقطاعات الحكومية ، يقوم عالم البيانات بتنفيذ المبادرات المرتبطة بالبيانات ، ولكن إذا بحثنا عن المسمى الوظيفي في الغالب لانجده تحت أسم "عالم بيانات" ربما بمسميات أخرى
Read 14 tweets
Mar 16, 2020
أزمة #كورونا تعلمنا 4 دروس في #علم_البيانات :
📌أهمية جودة البيانات والشفافية
📌أهمية عرض البيانات بطريقة غيرمتحيزة
📌إنشاء نتائج تحليلية لاتخاذ قرارات حكيمة
📌فهم واستيعاب تكلفة الخطأ الإيجابي والخطأ السلبي (False Positive/Negative)
التفصيل أسفل التغريدة
linkedin.com/pulse/data-sci…
لا يمكن اتخاذ قرارات سليمة بدون بيانات موثوقة وعالية الجودة ، الثقة والشفافية في مصدر البيانات مهمة ، مثلاً لحساب معدل الوفيات نقسم "عدد الوفيات" على "عدد المصابين" ، الأول رقم موثوق به ولكن الأخير (عدد المصابين) هو تخمين لأن معظم البلدان لم تبدأ في إجراء الاختبار على نطاق واسع
يجب تقديم البيانات بطريقة محايدة وبمنظور غير متحيز حتى يساعد صناع القرار على اتخاذ قرارات فعالة، مثلاً الرسم المرفق يمثل حالات #كورونا في كوريا الجنوبية ، اليسار حالات مجمعة تعطي انطباع ان العدد في تصاعد بينما اليمين يوضح عدد الحالات اليومية ويشير ربما إلى تجاوز كوريا الذروة
Read 5 tweets
Oct 2, 2019
اشتهرت قناة الاخبار الأمريكية فوكس نيوز (Fox News) باستخدام الرسوم البيانية (Data Visualization) بطريقة غير صحيحة جهلاً أو تضليلاً، بغض النظر عن الهدف تعالوا نستعرض أشهر الرسومات البيانية التي عرضتها القناة ونوضح كيف حدث التضليل؟ وماهو الخطأ في تمثيلهم للبيانات؟
#علم_البيانات
في السباق الرئاسي عام 2012م قامت القناة بتمثيل السباق بين ثلاث مرشحين بصيغة Pie Chart، هذا التمثيل يستخدم في الغالب لتوضيح الجزء من الكل بطريقة مئوية، أي كأنه كعكه يتم تقسيمها، المجموع في هذا التمثيل يجب أن يكون مائة، النسب الذي تم تمثيلها وصل مجموعها 193%!!
رسم يوضح أن الأثرياء في أمريكا سيشهدون زيادة كبيرة في سعر الفائدة إذا انتهت صلاحية تخفيضات بوش، الرسم يوحي بأن الزيادة كبيرة، بينما واقعياً 5% فقط
الخدعة التي أُستخدمت في هذا الرسم هي عدم البدء من صفر، وكأنهم عملوا zoom in لتقريب العمودين مما جعل الزيادة تبدو وكأنها كبيرة!
Read 11 tweets

Did Thread Reader help you today?

Support us! We are indie developers!


This site is made by just two indie developers on a laptop doing marketing, support and development! Read more about the story.

Become a Premium Member ($3/month or $30/year) and get exclusive features!

Become Premium

Don't want to be a Premium member but still want to support us?

Make a small donation by buying us coffee ($5) or help with server cost ($10)

Donate via Paypal

Or Donate anonymously using crypto!

Ethereum

0xfe58350B80634f60Fa6Dc149a72b4DFbc17D341E copy

Bitcoin

3ATGMxNzCUFzxpMCHL5sWSt4DVtS8UqXpi copy

Thank you for your support!

Follow Us!

:(