Construindo um Sistema Antifraude Inteligente com AWS, FastAPI, Machine Learning e Neo4j

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:

1. Recebe a transação via API
2. Modelo de ML gera um score inicial
3. Neo4j identifica sinais de risco:

• IP compartilhado
• Cartão compartilhado

1. Motor de decisão combina IA + grafos + regras
2. 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.