Team 68 - App de Educación Financiera

Descripción del Proyecto

Team 68 es una aplicación de educación financiera enfocada en ayudar a los usuarios a entender y mejorar sus hábitos de consumo mediante el análisis inteligente de sus datos transaccionales y su perfil financiero.

La plataforma permite registrar ingresos y gastos por categorías, analizar el comportamiento financiero con Inteligencia Artificial y generar sugerencias prácticas de presupuesto, prioridades de gasto y estrategias de ahorro.

Objetivo

Ofrecer una herramienta simple, intuitiva y confiable para:

• Organizar ingresos y gastos personales.
• Detectar patrones de consumo y comportamientos de riesgo.
• Recibir recomendaciones personalizadas basadas en datos reales para una mejor salud financiera.

Características Principales

• Registro de Ingresos y Gastos: Control detallado de movimientos con categorización flexible.
• Clasificación Automática de Transacciones: Agrupación inteligente de movimientos en categorías clave (vivienda, transporte, alimentación, ocio, ahorro, salud y educación).
• Análisis del Comportamiento y Clasificación del Perfil Financiero: Evaluación automatizada que clasifica al usuario en un perfil determinado (Saludable, En observación, En riesgo o Con una probabilidad) acompañado de su correspondiente nivel o probabilidad de certeza.
• Visualización Dinámica: Paneles interactivos con gráficas financieras para el análisis visual de tendencias.
• Recomendaciones de Presupuesto Mensual: Sugerencias automatizadas y accionables ajustadas a la realidad de cada usuario.

Cómo Funciona

1. El usuario registra sus ingresos, gastos y actualiza los datos de su perfil financiero.
2. El backend en Spring Boot valida la integridad de los datos y los almacena de forma segura.
3. El motor de IA (embebido en el backend vía ONNX Runtime) procesa los datos históricos y las variables del perfil.
4. El sistema genera respuestas en formato JSON con sugerencias de presupuesto y alertas de riesgo.
5. El frontend renderiza visualmente los resultados y las gráficas mediante librerías de JavaScript.

Requisitos Mínimos del MVP (Checklist de Cumplimiento)

• Modelo entrenado y cargado correctamente: Motor predictivo operacional cargado de forma nativa.
• Validación de entrada: Robustez ante datos erróneos, montos negativos o campos vacíos.
• Clasificación funcional de las transacciones: Clasificación correcta dentro de las categorías del negocio.
• Análisis del perfil financiero: Determinación del estado del cliente (Saludable / En observación / En riesgo).
• Generación de recomendaciones: Mensajes accionables y lógicos según las métricas obtenidas.
• API documentada: Endpoints completamente expuestos mediante Swagger / OpenAPI.
• Integración con OCI: Infraestructura en la nube utilizando servicios mínimos obligatorios.
• Mínimo de tres ejemplos reales de uso: Casos prácticos integrados para la evaluación inmediata del jurado.

Arquitectura Tecnológica

Backend (Monolito Robusto)

• Tecnología: Java 17+ + Spring Boot 3.x.
• Responsabilidades:
  • API REST completamente documentada mediante Swagger / OpenAPI para la gestión integral de usuarios y movimientos.
  • Implementación obligatoria de los siguientes endpoints exigidos por el brief:
    • POST /analisis-financiero: Endpoint centralizado que procesa las variables de perfil financiero e históricos para determinar la salud financiera y generar las recomendaciones.
    • POST /clasificacion-transacciones: Endpoint dedicado a la catalogación inteligente e inmediata de transacciones.
  • Manejo de Errores y Validación: Filtros estrictos en los esquemas de entrada de datos (@Valid) acoplados a un controlador central de excepciones (@RestControllerAdvice) para interceptar solicitudes con montos inconsistentes o datos vacíos, respondiendo siempre con códigos de estado HTTP semánticos (ej. 400 Bad Request).
  • Ejecución nativa del modelo predictivo mediante la librería ONNX Runtime, eliminando la necesidad de microservicios externos en Python y optimizando el consumo de infraestructura.

Módulo de IA y Ciencia de Datos

• Tecnología: Python (Fase de Desarrollo y Entrenamiento) -> Exportado a formato ONNX.
• Responsabilidades:
  • Creación y simulación del dataset financiero base utilizando técnicas de generación de datos sintéticos.
  • Análisis descriptivo y predictivo de datos históricos transaccionales.
  • Clasificación de perfiles de riesgo financiero a partir de variables estrictas del modelo.

Frontend

• Tecnología: HTML5, CSS3, JavaScript Moderno + Bootstrap 5.
• Librerías de Visualización: Chart.js (gráficos interactivos de pastel y tendencias lineales).
• Responsabilidades:
  • Interfaz responsiva y accesible para la carga sin fricciones de transacciones.
  • Dashboard centralizado con métricas clave y distribución de gastos por categorías.
  • Renderizado claro de las sugerencias generadas por la IA utilizando un lenguaje amigable y directo.

Infraestructura (Oracle Cloud Infrastructure - OCI)

Optimizada para la capa Always Free de Oracle:

• OCI Compute: Instancia de máquina virtual asignada para el despliegue del contenedor del backend y frontend.
• OCI Autonomous Database: Base de datos relacional administrada (Oracle Autonomous Transaction Processing) para la persistencia segura de usuarios, transacciones y bitácoras de recomendaciones.
• OCI Object Storage: Almacenamiento de objetos para resguardar los archivos .onnx del modelo entrenado y los backups del sistema.

Valor para el Cliente

• Autonomía Financiera: Herramienta directa que empodera al usuario en la toma de decisiones diarias.
• Inteligencia al Instante: Recomendaciones predictivas sin latencia gracias a la integración embebida del modelo ONNX.
• Estructura Escalable: Arquitectura limpia en la nube que permite añadir nuevos modelos predictivos y reglas de negocio complejas sin reestructurar el núcleo del sistema.

Estructura de Datos (Esquema para la IA)

Entidad Usuario / Perfil Financiero

• id_usuario (UUID)
• nombre (String)
• email (String)
• ingreso_mensual (Numeric) [Campo Obligatorio]
• frecuencia_ahorro (String: mensual, quincenal, ocasional) [Campo Obligatorio]
• nivel_de_endeudamiento (Numeric / Porcentaje) [Campo Obligatorio]
• fecha_registro (Timestamp)

Entidad Movimiento / Transacción

• id_movimiento (UUID)
• id_usuario (UUID - FK)
• tipo (Enum: INGRESO | GASTO)
• categoria (String: vivienda, transporte, alimentación, ocio, ahorro, salud, educación) [Campos del Brief]
• monto (Numeric - Validado positivo)
• fecha (Date)
• descripcion (String)

Entidad Recomendación

• id_recomendacion (UUID)
• id_usuario (UUID - FK)
• periodo (String: MM-AAAA)
• perfil_calculado (Enum: SALUDABLE | EN_OBSERVACION | EN_RIESGO) [Campo Obligatorio]
• tipo_recomendacion (Enum: PRESUPUESTO | PRIORIDAD_GASTO | ALERTA_RIESGO)
• mensaje (Text)
• nivel_confianza (Numeric / Float que representa la probabilidad del perfil) [Campo Obligatorio]

Criterios de Éxito y Calidad Técnico-Funcional

• Cero Fricción: El usuario registra y visualiza sus finanzas en menos de 3 clics desde la interfaz principal.
• Validación Robusta: El sistema rechaza datos inconsistentes devolviendo respuestas JSON estructuradas y descriptivas ante fallos.
• Precisión Predictiva: Respuestas del modelo JSON coherentes con el perfil financiero cargado, evaluadas bajo los 3 escenarios de prueba mínimos del proyecto.
• Eficiencia en la Nube: Despliegue completo y funcional operando de forma estable bajo los recursos controlados de la capa gratuita de OCI.

Mensaje Resumen

Team 68 propone una App de Educación Financiera que unifica la gestión transaccional diaria, la analítica predictiva mediante IA embebida y una visualización de datos moderna en la nube de Oracle, transformando la contabilidad tradicional en decisiones financieras inteligentes y accionables.