https://github.com/luisrjbr/analise-credito-cpp
Sistema criado para reforçar meus aprendizados na turma C++ Master Class.
https://github.com/luisrjbr/analise-credito-cpp
cplusplus cpp cpp11 cpp17 cpp20 cpp23
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Sistema criado para reforçar meus aprendizados na turma C++ Master Class.
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/luisrjbr/analise-credito-cpp
- Owner: luisrjbr
- Created: 2024-10-03T13:12:59.000Z (over 1 year ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2025-04-09T23:34:23.000Z (about 1 year ago)
- Last Synced: 2025-04-13T00:53:36.894Z (about 1 year ago)
- Topics: cplusplus, cpp, cpp11, cpp17, cpp20, cpp23
- Language: C++
- Homepage: https://cppmasterclass.com.br/
- Size: 4.22 MB
- Stars: 5
- Watchers: 1
- Forks: 0
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-
Metadata Files:
- Readme: README.md
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# Análise de Crédito
# Contexto:
Será criado um sistema com a intenção de treinar os conceitos aprendidos no curso C++ MasterClass. O problema que este sistema resolve é conceder, através de uma instituição financeira fictícia, crédito a uma determinada pessoa. Para isso, alguns domínios devem ser utilizados como o de análise de crédito e análise de fraude. Boa parte dos requisitos de negócio aqui utilizados foram criados a partir de interações com o ChatGPT, sendo ele o analista de negócio para esse exemplo. Para criação da análise de crédito deve ser feita validações da pessoa e análise de fraude.
O que é a concessão de crédito?
A concessão de crédito é o procedimento no qual uma instituição libera um valor para uma pessoa física ou jurídica, para isso, são avaliados vários critérios pelas instituições detentoras do crédito antes de liberá-las. Esse case trata da uma concessão de crédito fictícia para uma pessoa física.
# Requisitos:
Passos para construção de um módulo de Análise de Crédito:
Passo 1: Coleta e Validação de Dados da Pessoa. Os Dados fornecidos serão CPF, Renda e Idade
- O CPF deve ser válidado seguindo as regras de validação do CPF;
- A Idade deve ser maior que 18 e menor que 60;
- A Renda deve ser maior que 2000;
Passo 2: Consultar Histórico Internos do Usuário na Instituição
- Identificar pelo cpf da pessoa se esta tem algum produto contratado anteriormente na instituição;
- A instituição só deseja conceder crédito a usuários que tenha algum produto contratado anteriormente, se tiver um produto, pode seguir no fluxo da contratação do crédito;
Passo 3: Verificar Padrão de Análise de Fraudes (Padrões e Anomalias)
- Diferentes solicitações usando o mesmo CPF, mas informando renda e idade diferentes em diferentes requisições deve ser entendida como uma fraude;
- Só é possível seguir no fluxo da contratação do crédito se não tiver apontamento de fraude;
Passo 4: Avaliação de Risco de Crédito Para Geração de Score de Risco de Crédito.
- Calcular um score de risco de crédito que considere as regras nos passos 2 e 3, isso quer dizer que se tem produto bancário e não tem fraude pode prosseguir;
- O Score é um nível de risco com as seguintes definições: “Baixo”, “Médio” ou “Alto”. E deve seguir a seguinte tabela:
Idade Renda Score de Risco
>=18 <=30 >2000 <=10000 "Alto"
>=18 <=30 >10000 "Medio"
>30 <=60 >2000 <=10000 "Medio"
>30 <=60 >10000 "Baixo"
Passo 5: Após o Cálculo do Score Definir o Limite de Crédito
- Com base no score de risco, definir um limite de crédito com base na seguinte tabela:
Risco Limite de Crédito
"Alto" 3000
"Medio" 6000
"Baixo" 9000
- A partir do limite de crédito informar que o pagamento será feito em 4 parcelas;
- Informar a maior parcela paga corrigida pelo valor de 1% ao mês sobre o valor recebido;
# Casos de Uso:
Caso de Uso 1: Verificar Risco de Fraude da Pessoa
Nome do caso de uso: Verificar Risco de Fraude da Pessoa
Objetivo: Validar uso do sistema pela pessoa determinando o risco de fraude antes da análise de crédito.
Resumo do caso de uso: A aplicação deve verificar se a pessoa está enquadrada no padrão de análise de Fraude de diferentes solicitações usando o mesmo CPF
mas informando renda e idade diferentes em diferentes requisições.
Atores: Pessoa e Fraude
Precondições: A pessoa já forneceu dados pessoais (CPF, renda e idade) que já foram validados anteriormente.
Disparador: A pessoa inicia uma solicitação de crédito.
Sequência de ações primária:
Após a validação do CPF, renda e idade o domínio de Prevenção a Fraudes faz sua validação utilizando como entrada o cpf da pessoa;
O domínio de Prevenção a Fraudes verifica o padrão conhecido de fraude em que diferentes requisições com os mesmos dados deve ser entendida como uma fraude;
O domínio de Prevenção a Fraudes retorna se é uma fraude ou não;
Sequências de ações alternativas:
Caso dados inválidos sejam detectados: A aplicação informa a pessoa que não é possível prosseguir com a análise de crédito.
Pós-condições: O sistema retorna se tem risco de fraude e a análise de crédito pode prosseguir ou não.
Requisitos não funcionais: A verificação de fraude deve ocorrer em tempo real e o tempo de resposta deve ser inferior a 1 segundo.
Glossário:
Risco de fraude: Probabilidade do usuário estar associado a atividades fraudulentas.
Caso de Uso 2: Realizar Análise do Limite de Crédito da Pessoa
Nome do caso de uso: Realizar Análise do Limite de Crédito da Pessoa
Objetivo: Definir um limite de crédito após analisar o score de risco da pessoa. Essa análise determinará o valor do limite de crédito.
Resumo do caso de uso: A aplicação utiliza os dados pessoais para determinar o score de risco e com isso calcular um limite de crédito.
Atores: Pessoa, Crédito e Fraude
Precondições: A pessoa passou pela verificação dos dados pessoais, de fraude, e o score de risco de crédito está disponível.
Disparador: O crédito é fornecido após ter o score de risco avaliado.
Sequência de ações primária:
A aplicação inicia o processo de análise de crédito e com base no score de risco é definido um limite de crédito com base na seguinte tabela:
Risco Limite de Crédito
"Alto" 3000
"Medio" 6000
"Baixo" 9000
Deve ser enviada a proposta do limite a pessoa conforme sua análise.
Sequências de ações alternativas:
Nesse ponto as validações já foram realizadas e deve ser fornecido a pessoa seu limite conforme a tabela de limites.
Pós-condições: A análise de crédito está completa, e o usuário recebe uma resposta de aprovação com o limite disponível.
Requisitos não funcionais: A análise de crédito deve ser em tempo real, com tempo de resposta abaixo de 1 segundo.
Glossário:
Score de crédito: Pontuação que indica a probabilidade de o usuário cumprir com as obrigações financeiras.
Limite de crédito: Valor de crédito aprovado inicialmente para o usuário.
#Diagrama de Classes:
