تم بناء نموذج تنبؤي لتحديد مخاطر التعثر في سداد القروض اعتمادًا على البيانات الديموغرافية والمالية للعملاء. شمل المشروع معالجة البيانات، ترميز المتغيرات، التحليل الاستكشافي للبيانات باستخدام الرسوم البيانية، ومعالجة مشكلة عدم توازن البيانات باستخدام تقنية SMOTE. تم تطبيق عدة خوارزميات تعلم آلي مثل (الانحدار اللوجستي، الغابة العشوائية، XGBoost، SVM، CatBoost) وتقييمها باستخدام مقاييس الدقة، الاستدعاء، معامل F1، ومعامل الدقة. يوفر النموذج رؤى قيّمة للمؤسسات المالية تساعد في تقليل المخاطر وتحسين قرارات الإقراض.