Construindo um Sistema Antifraude Inteligente com AWS, FastAPI, Machine Learning e Neo4j
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Um case técnico completo integrando IA, grafos e engenharia de dados aplicado à detecção de fraudes em tempo real
Nos últimos dias desenvolvi um projeto que resume perfeitamente a união entre engenharia, dados, segurança e inteligência artificial aplicada.
O objetivo era criar um sistema antifraude moderno, baseado nos mesmos princípios usados por fintechs, bancos digitais e gateways de pagamento.
Este projeto combina:
- FastAPI para alto desempenho em APIs
- Machine Learning (scikit-learn) para score de risco
- Neo4j AuraDB para análise de relacionamentos suspeitos
- AWS EC2 para hospedagem da solução
- Regras inteligentes de decisão (motor híbrido IA + grafos)
- Banco relacional (RDS) opcional para trilha de auditoria
O resultado é um motor antifraude capaz de aprovar, revisar ou bloquear transações em tempo real, trazendo inteligência e contexto às decisões.
🔍 Problema Real: Por que grafos fazem diferença?
Fraudadores raramente agem isolados. Eles:
- Reutilizam IPs
- Compartilham dispositivos
- Testam vários cartões
- Atuam em clusters
Com grafos, consigo identificar ligações ocultas que modelos tradicionais não capturam.
Exemplo real analisado pelo sistema:
- Um mesmo IP usado por vários clientes → risco sobe
- Um cartão mascarado aparecendo em várias contas → alerta crítico
Esse tipo de comportamento é detectado automaticamente pelo Neo4j.
🧠 Arquitetura Inteligente
A solução processa cada transação da seguinte forma:
- Recebe a transação via API
- Modelo de ML gera um score inicial
- Neo4j identifica sinais de risco:
- IP compartilhado
- Cartão compartilhado
- Motor de decisão combina IA + grafos + regras
- Retorna uma das decisões:
- ✅ Aprovar
- 🟠 Revisar
- ⛔ Bloquear
Esse fluxo é compatível com o que empresas como Mercado Pago, PicPay ou Nubank fazem internamente.
🧬 Motor de Decisão (sensibilidade ajustada)
O motor leva em conta:
- Peso de sinais de grafos
- Score do modelo
- Limiar de bloqueio ajustável
- Regras explicáveis
Isso permite decisões explicáveis (Explainable AI), algo indispensável no setor financeiro.
🚀 Tecnologias Utilizadas
- Python 3.12
- FastAPI + Uvicorn
- Neo4j AuraDB
- Machine Learning (scikit-learn, joblib)
- AWS EC2
- SQLAlchemy (opcional para RDS)
- CORS Middleware
- Pydantic
🕸️ Modelagem em Grafo
O banco Neo4j modela relações reais:
(:Cliente)(:IP)(:Cartao)
Relacionamentos:
(:Cliente)-[:USOU_IP]->(:IP)(:Cliente)-[:PAGOU_COM]->(:Cartao)
Isso cria um mapa visual dos padrões de comportamento entre clientes, dispositivos e cartões.
📊 Exemplos de Análises Realizadas
Transação limpa → Aprovada
- IP único
- Cartão exclusivo
- Score baixo
Transação suspeita → Revisão
- Score médio
- IP usado por vários clientes
Transação crítica → Bloqueada
- Score alto
- IP compartilhado
- Cartão repetido
📈 Impacto do Projeto
Este sistema permite:
✔️ Redução de perdas por fraude
✔️ Tomada de decisão explicável
✔️ Detecção de padrões ocultos com grafos
✔️ API escalável e de alta performance
✔️ Base sólida para soluções de antifraude comerciais
É um modelo que pode evoluir para:
- Regras dinâmicas
- Monitoramento live com Grafana
- Integração com Kafka
- Pipeline CI/CD
- Deploy serverless
💡 Conclusão
Este projeto representa um case real de engenharia moderna, combinando:
- Machine Learning
- Grafos
- Cloud
- APIs de alta performance
- Segurança e análise comportamental
Foi um desafio técnico que reforçou como a combinação entre dados e arquitetura inteligente pode criar soluções robustas e profissionais para cenários de risco.
E isso é só o começo ainda vou evoluir o sistema para incluir dashboards e alertas em tempo real.
Github repositório: https://github.com/JailsonsouzaStarCityCorp/Sistema-Antifraude-AWS-Neo4j-FastAPI
