FinCoach - Asistente Financiero
En el escenario financiero actual, los usuarios y profesionales enfrentan una sobreabundancia de datos no estructurados. Las plataformas bancarias tradicionales se limitan a listar transacciones históricas sin proporcionar contexto, interpretación ni proyecciones reales. Esta falta de claridad genera incertidumbre sobre la salud financiera, dificulta la gestión de deudas activas e impide una planificación de ahorro efectiva.
Solución
FinCoach es una plataforma modular de diagnóstico y salud financiera personal impulsada por Inteligencia Artificial. El sistema combina el contexto socio-laboral del usuario (bajo el estándar internacional CUOC) con sus hábitos de gasto y compromisos financieros para transformar datos transaccionales en un diagnóstico accionable en tiempo real.
Propuesta de Valor y Diferenciadores
IA Explicable: Transparencia en los algoritmos predictivos, mostrando índices de confianza e hipótesis de clasificación.
Modelo Human-in-the-Loop: Supervisión del usuario sobre las sugerencias de la IA, garantizando precisión y aprendizaje continuo.
Integración Enterprise-Ready: Arquitectura modular expuesta mediante APIs para una fácil integración en ecosistemas Fintech o bancarios.
Experiencia de Usuario
La interfaz de FinCoach adopta un diseño moderno, limpio y centrado en la usabilidad para eliminar la fricción al revisar datos económicos. Se prioriza la claridad visual agrupando la información en tarjetas delimitadas, donde métricas complejas como la liquidez real, el estado de las deudas y el Score de Salud se entienden de un vistazo rápido sin saturar la pantalla.
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La paleta de colores utiliza tonos verdes suaves y fondos neutros, seleccionados estratégicamente para transmitir serenidad y control en la gestión del dinero. Las tablas densas se reemplazan por elementos gráficos directos, como barras de avance y visualizaciones de tendencia. El flujo se completa con modales de pocos campos para el registro ágil de movimientos y una navegación fluida que mantiene la coherencia en cada módulo.
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El sistema garantiza una respuesta visual inmediata en cada interacción, mostrando estados de carga durante las predicciones del modelo de IA y confirmaciones para cada actualización de datos. Además, el flujo de Onboarding adapta dinámicamente los campos según el perfil de ocupación del usuario, manteniendo la simplicidad del diseño mientras recopila los datos financieros necesarios.
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Documentación Técnica
Data Science & Machine Learning
Módulo encargado de la carga de modelos predictivos y clasificación en tiempo real mediante algoritmos de Machine Learning.
Lenguaje: Python 3.12 (Django REST Framework).
Modelos Entrenados (.joblib):
01 conocimiento usuario.joblib: Clasificación de perfil ocupacional y código CUOC con similitud coseno y TF-IDF.
02 clasificacion transacciones.joblib: Modelo clasificador de categorías de gastos e ingresos.
04 estados trayectoria.joblib: Evaluación de trayectoria financiera y cobertura de balance.
05 motor recomendaciones.joblib: Motor de recomendaciones inteligentes personalizadas.
Arquitectura Interna: Capas desacopladas (domain, application, infrastructure).
Backend (Spring Boot)
Construido bajo los principios de Arquitectura Hexagonal y patrones SOLID para asegurar un código mantenible, modular y testeable.
Tecnologías: Java 21, Spring Boot 3.x, Spring Security, Spring Cache y Oracle Autonomous Database (Oracle Cloud OCI / ojdbc11).
Módulos Hexagonales (com.g9latam.team14):
auth: Autenticación, JWT y gestión de seguridad de usuarios.
dashboard: Resumen ejecutivo e indicadores agregados.
evolucion: Lógica de histórico mensual, puntuaciones diarias y estado de salud financiera.
finances: Integración con el microservicio de IA para diagnóstico y recomendaciones.
movement: Gestión de ingresos y gastos.
debt: Gestión y control de deudas.
shared: Excepciones globales, utilidades y configuración de memoria caché (CacheConfig).
Frontend (Angular SSR y SPA)
La interfaz de usuario está diseñada para ser ultra rápida, intuitiva y responsiva en todos los dispositivos.
Framework: Angular 22 (TypeScript 5.x) estructurado de forma modular mediante señales (signals, input(), computed()).
SSR (Server-Side Rendering): Angular SSR con Express Node.js, permitiendo renderizado del lado del servidor y protección de rutas mediante JWT.
Estilos: Vanilla CSS / Tailwind CSS 4 con paleta de colores personalizada, modo oscuro accesible y micro-animaciones.
Optimización de Estado: Servicios reactivos (RxJS / Signals) sin recargas de página.
Arquitectura Cloud & Despliegue en OCI
Infraestructura Cloud (OCI): Alojado en Oracle Cloud Infrastructure sobre una instancia Compute Ubuntu (VM ARM Ampere). La red virtual (VCN) está segmentada con subred pública y reglas de seguridad para restringir el acceso a los puertos expuestos.
Persistencia Relacional: Base de datos Oracle Autonomous Database (PaaS) conectada mediante el protocolo cifrado mTLS (puerto 1522) con autenticación mediante Oracle Wallet montado dinámicamente en el backend.
Orquestación Multi-Contenedor (Docker Compose):
Frontend: Aplicación Angular 22 (SSR / SPA) corriendo en Node.js, expuesta públicamente en el puerto HTTP 80.
Backend: Servicio en Java 21 / Spring Boot 4.1 para lógica transaccional, seguridad JWT y orquestación.
IA / Analítica: Microservicio en Python 3.10+ / Django que ejecuta la inferencia de modelos ML (.joblib) cargados vía volúmenes de Docker.
Red Privada e Interconexión: Red interna de Docker (Bridge Network) para la comunicación directa de alta velocidad entre Spring Boot y Django vía DNS interno (http://python-data-science:8000).
Seguridad y Resiliencia: Variables de entorno y secretos inyectados en tiempo de ejecución (fuera del repositorio Git). Políticas de autorrecuperación (restart: unless-stopped) en todos los contenedores y respaldos automáticos delegados a Oracle Cloud.
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Demostración en Video del Sistema
Este video muestra la integración end-to-end de FinCoach en tiempo real. Se aprecia el flujo completo desde el cliente en Angular hasta la persistencia en Oracle Autonomous Database via mTLS, destacando la ejecución del pipeline de inferencia en Django (.joblib) para la clasificación CUOC en el Onboarding, la reactividad del Dashboard General al deserializar los DTOs financieros y la simulación de amortización en el Módulo de Deudas.
Apariencia