AI Financial Fraud Detection System

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Advanced real-time fraud detection system using Machine Learning, Deep Learning, and streaming architecture with comprehensive monitoring and MLOps practices.

🚀 Quick Demo

API Usage Example

# Start the system
docker-compose up -d

# Test fraud detection endpoint
curl -X POST "http://localhost:8000/predict" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d \
{
    "transaction_id": "txn_12345",
    "amount": 1500.00,
    "merchant_category": "electronics",
    "user_id": "user_789",
    "timestamp": "2024-01-15T10:30:00Z"
  }

Python Example:

import requests

# Fraud detection request
response = requests.post(
    "http://localhost:8000/predict",
    json={
        "transaction_id": "txn_12345",
        "amount": 1500.00,
        "merchant_category": "electronics",
        "user_id": "user_789",
        "timestamp": "2024-01-15T10:30:00Z"
    }
)

result = response.json()
print(f"Fraud Score: {result["fraud_score"]}")
print(f"Decision: {result["decision"]}")
print(f"Explanation: {result["shap_explanation"]}")

Expected Response:

{
  "transaction_id": "txn_12345",
  "fraud_score": 0.23,
  "decision": "approve",
  "confidence": 0.89,
  "shap_explanation": {
    "top_features": [
      {"feature": "amount_zscore", "impact": -0.15},
      {"feature": "merchant_risk", "impact": 0.08}
    ]
  },
  "processing_time_ms": 45
}

Running the Backtest

To run a historical backtest of the fraud detection system, use the backtest.py script:

python src/backtest.py --start-date YYYY-MM-DD --end-date YYYY-MM-DD --data-path path/to/your/transactions.csv --model-path path/to/your/model_directory

Example:

python src/backtest.py --start-date 2023-01-01 --end-date 2023-01-31 --data-path data/processed/transactions.csv --model-path models/ensemble_model

🤖 Implemented Models

• Supervised Learning: RandomForest, XGBoost, Neural Networks
• Unsupervised Learning: Isolation Forest, Autoencoders, Clustering
• Ensemble Methods: Voting, Stacking, Dynamic weighting
• Explainability: SHAP values for model interpretability

🏗️ Real-time Streaming Architecture

📊 Monitoring & MLOps

Key Metrics

• Model Performance: Precision, Recall, F1-Score, AUC-ROC
• System Performance: Latency, Throughput, Error rates
• Data Quality: Drift detection, Feature distribution monitoring

Automated Alerts

• Performance degradation detection
• Latency spike notifications
• Data drift warnings
• Pipeline failure alerts

⚙️ Configuration

• Model Configuration: config/model_config.py
• Decision Thresholds: config/thresholds.py
• Environment Settings: .env.example

🧪 Testing

# Unit tests
pytest tests/unit/

# Integration tests  
pytest tests/integration/

# Performance tests
pytest tests/performance/

# Full test suite with coverage
pytest --cov=src tests/

🤝 How to Contribute

We welcome contributions from the community! Here's how to get started:

Quick Start for Contributors

1. Fork the Repository

   # Click the 'Fork' button at the top of this page

2. Clone Your Fork

   git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/ai-financial-fraud-detection.git
   cd ai-financial-fraud-detection

3. Create a Feature Branch

   git checkout -b feature/your-awesome-feature
   # or for bug fixes:
   git checkout -b fix/issue-description

4. Make Your Changes

   • Write clean, documented code
   • Add tests for new features
   • Update documentation as needed

5. Test Your Changes

   pytest tests/
   pre-commit run --all-files  # Code formatting & linting

6. Commit Your Changes

   git add .
   git commit -m "feat: add awesome new feature"
   # Use conventional commits: feat:, fix:, docs:, test:, refactor:

7. Push and Create Pull Request

   git push origin feature/your-awesome-feature
   # Then open a Pull Request on GitHub

What We're Looking For

• 🐛 Bug fixes
• ✨ New ML models or features
• 📚 Documentation improvements
• 🧪 Additional tests
• 🔧 Performance optimizations
• 📊 New monitoring capabilities

Code Style

• Follow PEP 8 guidelines
• Use type hints
• Write docstrings for functions
• Add unit tests for new code

---

📄 License

MIT License. See LICENSE for details.

---

🇧🇷 Sistema de Detecção de Fraudes Financeiras com IA

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Sistema avançado de detecção de fraudes em tempo real usando Machine Learning, Deep Learning e arquitetura de streaming com práticas abrangentes de monitoramento e MLOps.

🚀 Demonstração Rápida

Exemplo de Uso da API

# Iniciar o sistema
docker-compose up -d

# Testar endpoint de detecção de fraude
curl -X POST "http://localhost:8000/predict" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d \
{
    "transaction_id": "txn_12345",
    "amount": 1500.00,
    "merchant_category": "electronics",
    "user_id": "user_789",
    "timestamp": "2024-01-15T10:30:00Z"
  }

Executando o Backtest

Para executar um backtest histórico do sistema de detecção de fraudes, use o script backtest.py:

python src/backtest.py --start-date AAAA-MM-DD --end-date AAAA-MM-DD --data-path caminho/para/suas/transacoes.csv --model-path caminho/para/seu/diretorio_do_modelo

Exemplo:

python src/backtest.py --start-date 2023-01-01 --end-date 2023-01-31 --data-path data/processed/transactions.csv --model-path models/ensemble_model

🤖 Modelos Implementados

• Aprendizado Supervisionado: RandomForest, XGBoost, Redes Neurais
• Aprendizado Não Supervisionado: Isolation Forest, Autoencoders, Agrupamento
• Métodos de Ensemble: Votação, Empilhamento, Ponderação Dinâmica
• Explicabilidade: Valores SHAP para interpretabilidade do modelo

🏗️ Arquitetura de Streaming em Tempo Real

📊 Monitoramento e MLOps

Métricas Chave

• Desempenho do Modelo: Precisão, Recall, F1-Score, AUC-ROC
• Desempenho do Sistema: Latência, Vazão, Taxas de Erro
• Qualidade dos Dados: Detecção de desvio, Monitoramento de distribuição de características

Alertas Automatizados

• Detecção de degradação de desempenho
• Notificações de pico de latência
• Avisos de desvio de dados
• Alertas de falha de pipeline

⚙️ Configuração

• Configuração do Modelo: config/model_config.py
• Limiares de Decisão: config/thresholds.py
• Configurações de Ambiente: .env.example

🧪 Testes

# Testes de Unidade
pytest tests/unit/

# Testes de Integração  
pytest tests/integration/

# Testes de Desempenho
pytest tests/performance/

# Suíte de Testes Completa com Cobertura
pytest --cov=src tests/

🤝 Como Contribuir

Aceitamos contribuições da comunidade! Veja como começar:

Início Rápido para Contribuidores

1. Faça um Fork do Repositório

   # Clique no botão 'Fork' no topo desta página

2. Clone Seu Fork

   git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/ai-financial-fraud-detection.git
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3. Crie uma Branch de Funcionalidade

   git checkout -b feature/sua-nova-funcionalidade-incrivel
   # ou para correções de bugs:
   git checkout -b fix/descricao-do-problema

4. Faça Suas Alterações

   • Escreva código limpo e documentado
   • Adicione testes para novas funcionalidades
   • Atualize a documentação conforme necessário

5. Teste Suas Alterações

   pytest tests/
   pre-commit run --all-files  # Formatação e linting de código

6. Commit Suas Alterações

   git add .
   git commit -m "feat: adiciona nova funcionalidade incrível"
   # Use commits convencionais: feat:, fix:, docs:, test:, refactor:

7. Envie e Crie um Pull Request

   git push origin feature/sua-nova-funcionalidade-incrivel
   # Em seguida, abra um Pull Request no GitHub

O Que Estamos Procurando

• 🐛 Correções de bugs
• ✨ Novos modelos ou funcionalidades de ML
• 📚 Melhorias na documentação
• 🧪 Testes adicionais
• 🔧 Otimizações de desempenho
• 📊 Novas capacidades de monitoramento

Estilo de Código

• Siga as diretrizes da PEP 8
• Use type hints
• Escreva docstrings para funções
• Adicione testes de unidade para novo código

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📄 Licença

Licença MIT. Veja LICENSE para detalhes.

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