angelucv/actuarial-cortex-bank-fraud

Demo de Actuarial Cortex - Deteccion de Fraude

Dashboard de analisis de fraude en Streamlit: exposicion al riesgo (IER), tasa de fraude y segmentacion por marca de tarjeta o categoria de comercio. Datos de demostracion (Kaggle). Codigo en GitHub (actuarial-cortex-demo-bank); se despliega en Hugging Face Spaces.

Sitio web: Actuarial Cortex — Hub de conocimiento y tecnologia actuarial. Este demo forma parte de su oferta para el sector bancario.

Como ejecutar en local

pip install -r requirements.txt
streamlit run src/streamlit_app.py

O streamlit run app.py si tu entrada es app.py. La primera vez se descargan los datos de Kaggle (puede tardar unos segundos).

Repo y despliegue

• —GitHub: origen del codigo (push a main sincroniza con el Space).
• —Space: angelucv/actuarial-cortex-bank-fraud.

Para sincronizacion automatica GitHub a HF: en el repo de GitHub, Settings, Secrets, HF_TOKEN (token de HF con permiso Write).