๐ Anรกlisis de Fraude Bancario con AWS Athena, AWS Lambda y Pandas
๐ก Newskategorie: Programmierung
๐ Quelle: dev.to
En el sector bancario, la detecciรณn de fraudes es crucial para proteger a los clientes y mantener la integridad de las operaciones financieras. Con el advenimiento de big data y el aumento de las transacciones digitales, los bancos necesitan herramientas poderosas para analizar grandes volรบmenes de datos y identificar patrones sospechosos.
En este blogpost, exploraremos cรณmo utilizar AWS Athena, AWS Lambda y la librerรญa Pandas de Python para construir una soluciรณn serverless que analice los datos de transacciones bancarias y detecte posibles casos de fraude.
Arquitectura de la Soluciรณn
Nuestra soluciรณn utiliza los siguientes servicios de AWS:
- Amazon S3: Almacena los datos de transacciones financieras en formato Parquet.
- AWS Athena: Consulta los datos de transacciones almacenados en S3 utilizando SQL.
- AWS Lambda: Ejecuta una funciรณn serverless en Python que utiliza Pandas para analizar los datos obtenidos de Athena.
- AWS SAM: Realiza el despliegue y gestiรณn de la aplicaciรณn serverless.
A continuaciรณn, presentamos los templates de recursos en formato YAML utilizando AWS SAM:
# template.yaml
AWSTemplateFormatVersion: '2010-09-09'
Transform: AWS::Serverless-2016-10-31
Description: Anรกlisis de Fraude Bancario con AWS Athena y AWS Lambda
Resources:
FraudDetectionFunction:
Type: AWS::Serverless::Function
Properties:
CodeUri: fraud_detection/
Handler: app.lambda_handler
Runtime: python3.9
Timeout: 900
Policies:
- AWSLambdaExecute
- AmazonAthenaFullAccess
- AmazonS3ReadOnlyAccess
AthenaResultsBucket:
Type: AWS::S3::Bucket
Properties:
BucketName: athena-results-bucket
Outputs:
FraudDetectionFunction:
Description: Funciรณn Lambda para la detecciรณn de fraude
Value: !GetAtt FraudDetectionFunction.Arn
Export:
Name: FraudDetectionFunctionArn
# fraud_detection/app.py
import pandas as pd
from pyathena import connect
def lambda_handler(event, context):
# Conectar a Athena
conn = connect(aws_access_key_id='YOUR_ACCESS_KEY',
aws_secret_access_key='YOUR_SECRET_KEY',
s3_staging_dir='s3://athena-results-bucket/',
region_name='us-east-1')
# Ejecutar consulta y cargar datos en un DataFrame de Pandas
query = "SELECT id_transaccion, id_cliente, monto, fecha, ubicacion FROM transacciones WHERE anio = '2023' AND mes = '04' AND monto > 10000"
df = pd.read_sql_query(query, conn)
# Analizar los datos
transacciones_por_cliente = df.groupby(['id_cliente', 'ubicacion'])['monto'].sum().reset_index()
clientes_sospechosos = transacciones_por_cliente[(transacciones_por_cliente['monto'] > 50000) & (transacciones_por_cliente['ubicacion'] != 'Oficina Principal')]
# Procesar los clientes sospechosos (enviar alertas, bloquear cuentas, etc.)
for index, row in clientes_sospechosos.iterrows():
cliente = row['id_cliente']
monto = row['monto']
ubicacion = row['ubicacion']
# Lรณgica de procesamiento de clientes sospechosos
return {
'statusCode': 200,
'body': 'Anรกlisis de fraude completado correctamente.'
}
En este ejemplo, utilizamos AWS SAM para definir los recursos necesarios: una funciรณn Lambda y un bucket S3 para almacenar los resultados de Athena. La funciรณn Lambda se encarga de conectarse a Athena, consultar los datos de transacciones, cargarlos en un DataFrame de Pandas y realizar el anรกlisis para detectar clientes sospechosos.
La lรณgica de procesamiento de los clientes sospechosos, como enviar alertas o bloquear cuentas, se puede implementar dentro de la funciรณn Lambda segรบn las necesidades del negocio.
Esta soluciรณn serverless aprovecha la potencia de AWS Athena para consultar grandes volรบmenes de datos, la flexibilidad de AWS Lambda para ejecutar cรณdigo sin administrar servidores y la capacidad de Pandas para realizar anรกlisis de datos complejos en Python.
Al combinar estos servicios, los bancos pueden construir una soluciรณn escalable, econรณmica y altamente disponible para la detecciรณn de fraudes, lo que les permite proteger mejor a sus clientes y mantener la integridad de sus operaciones financieras.
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