Sistema backend con inteligencia artificial que ayuda a los usuarios a gestionar sus finanzas personales, evaluar gastos en tiempo real y recibir recomendaciones personalizadas basadas en su historial de pagos.

• Evaluación Inteligente de Gastos: Analiza cada transacción considerando tu saldo, suscripciones activas y patrones de gasto
• Recomendaciones Personalizadas: La IA aprende de tu historial y ofrece consejos específicos para tu situación
• Gestión de Pagos: Registra y controla todos tus pagos con historial completo
• Alertas Inteligentes: Recibe advertencias cuando un gasto puede comprometer tu estabilidad financiera
• API REST: Endpoints completos para integración con cualquier frontend

• Backend: Flask (Python)
• Base de Datos: MySQL con SQLAlchemy ORM
• IA: OpenAI GPT-4o-mini (con fallback inteligente)
• Análisis: Sistema de evaluación basado en patrones de comportamiento

• Python 3.8 o superior
• MySQL Server instalado y en ejecución
• (Opcional) API key de OpenAI para mensajes personalizados con GPT

git clone <url-del-repositorio>
cd <nombre-del-proyecto>

python -m venv venv

Endpoint: POST /api/pago

Notas: Este endpoint requiere un usuario autenticado (usa la sesión). No envíes idUser en el cuerpo: el servidor toma el usuario desde la sesión.

Body (JSON) — campos principales:

{
    "motivo": "Compra de supermercado",
    "monto": 250.5,
    "tipo": "debito",            
    "categoria": "hogar",        
    "metodo": "tarjeta",        
    "referencia": "xxxx-1234",  
    "notas": "Compra semanal"
}

Respuesta:

{
    "mensaje": "Movimiento registrado",
    "pago_id": 15,
    "tipo": "debito",
    "categoria": "hogar",
    "metodo": "tarjeta",
    "nuevo_saldo": 3949.5,
    "nueva_deuda_credito": 0.0
}

Activar el entorno virtual:

• Windows: venv\Scripts\activate
• Linux/Mac: source venv/bin/activate

### 3. Consultar Saldo

**Endpoint**: `GET /api/saldo`

**Notas**: Esta ruta utiliza la sesión autenticada para determinar el usuario actual. Debes iniciar sesión (o enviar la cookie de sesión) antes de consultar el saldo. No acepta `user_id` en la URL.

**Respuesta**:

```json
{
        "idUser": 1,
        "saldo": 3949.5,
        "deuda_credito": 1200.0,
        "moneda": "MXN"
}

pip install -r requirements.txt

### Paso 4: Configurar Variables de Entorno

Crea un archivo `.env` en la raíz del proyecto con las siguientes variables:

```env
MYSQL_USER=tu_usuario
MYSQL_PASS=tu_contraseña
MYSQL_HOST=127.0.0.1
MYSQL_PORT=3306
MYSQL_DB=bancodigital

OPENAI_API_KEY=tu_api_key_opcional

Nota: Si no configuras OPENAI_API_KEY, el sistema usará un generador de mensajes inteligente local que también analiza tu historial.

### 4. Crear Nuevo Usuario

**Endpoint**: `POST /api/register`

**Body** (JSON) — campos requeridos/esperados:

```json
{
    "nombre": "María López",
    "apellido": "Pérez",
    "correo": "maria@example.com",
    "contrasena": "secreto123",
    "numeroTelefono": "5550001111",    
    "biometricos": "opcional",
    "saldo_inicial": 5000.0
}

Notas:

• El campo obligatorio para el correo se llama correo (no email).
• La contraseña debe enviarse en contrasena y tener al menos 4 caracteres.
• saldo_inicial es opcional (por defecto 0).

Respuesta (201):

{
    "mensaje": "Usuario registrado exitosamente",
    "usuario": {
        "idUser": 2,
        "nombre": "María López",
        "apellido": "Pérez",
        "correo": "maria@example.com",
        "saldo_inicial": 5000.0
    }
}

python app.py

La aplicación creará automáticamente la base de datos y las tablas necesarias en el primer inicio.

El servidor estará disponible en: `http://127.0.0.1:5000`

## Uso de la API

### 1. Evaluar un Gasto (con IA)

**Endpoint**: `POST /api/evaluar`

**Body**:

```json
{
    "idUser": 1,
    "saldo": 4200.0,
    "suscripciones": 3,
    "esencial": false,
    "nuevo_gasto": 1500.0
}

Respuesta con alerta:

{
    "alerta": true,
    "mensaje": "⚠️ Este gasto representa el 35.7% de tu saldo. Basándome en tus últimos pagos..."
}

Respuesta sin alerta:

{
    "alerta": false
}

Endpoint: POST /api/pago

Body:

{
    "idUser": 1,
    "motivo": "Compra de supermercado",
    "monto": 250.5
}

Respuesta:

{
    "mensaje": "Pago registrado con éxito",
    "nuevo_saldo": 3949.5,
    "pago_id": 15
}

Endpoint: GET /api/saldo/<user_id>

Respuesta:

{
    "idUser": 1,
    "saldo": 3949.5
}

Endpoint: POST /api/usuarios

Body:

{
    "nombre": "María López",
    "email": "maria@example.com",
    "saldo_inicial": 5000.0
}

Respuesta:

{
    "mensaje": "Usuario creado exitosamente",
    "usuario": {
        "id": 2,
        "nombre": "María López",
        "email": "maria@example.com",
        "saldo": 5000.0
    }
}

Pasos en Postman:

1. Abrir Postman
2. Crear una nueva solicitud HTTP:
   • Método: POST
   • URL: http://127.0.0.1:5000/api/usuarios
   • Headers:
     • Content-Type: application/json
3. En la pestaña "Body":
   • Seleccionar "raw"
   • Seleccionar "JSON"
   • Pegar el JSON de ejemplo mostrado arriba
4. Hacer clic en "Send"

El sistema de inteligencia artificial mejora con cada pago que registras:

1. Análisis de Patrones: Calcula tu gasto promedio, identifica gastos similares y evalúa tendencias
2. Evaluación Contextual: Considera tu saldo actual, suscripciones y tipo de gasto (esencial/no esencial)
3. Predicción de Riesgo: Ajusta dinámicamente los umbrales de alerta según tu comportamiento histórico
4. Recomendaciones Personalizadas: Genera mensajes específicos basados en tus hábitos reales

Ejemplo: Si normalmente gastas $500 en promedio y de repente intentas gastar $1500, la IA lo detectará y te advertirá que es 3x tu promedio habitual, incluso si técnicamente tienes el saldo.

.
├── app.py                  # Aplicación principal Flask
├── config.py              # Configuración de base de datos
├── requirements.txt       # Dependencias del proyecto
├── models/               # Modelos de base de datos
│   ├── __init__.py
│   ├── user.py          # Usuario
│   ├── pago.py          # Pagos
│   ├── historial.py     # Historial de transacciones
│   └── dinero.py        # Saldo del usuario
└── ml/                   # Sistema de IA
    ├── model.py         # Lógica de evaluación de riesgo
    └── gpt.py           # Generación de mensajes personalizados

Al iniciar la aplicación por primera vez, se crea automáticamente un usuario de prueba:

• ID: 1
• Nombre: Carlos Ramírez
• Email: carlos@example.com
• Saldo inicial: $4200.00

Para mejorar el sistema de evaluación, puedes modificar:

• ml/model.py: Ajusta los umbrales y lógica de evaluación de riesgo
• ml/gpt.py: Personaliza los prompts y el formato de los mensajes

Verifica que MySQL esté corriendo:

mysql -u root -p

Y que las credenciales en .env sean correctas.

Si no tienes configurada la API key de OpenAI, el sistema usa un generador local inteligente. Para habilitar GPT:

1. Obtén una API key en https://platform.openai.com/api-keys
2. Agrégala a tu archivo .env
3. Reinicia la aplicación

Las contribuciones son bienvenidas. Por favor:

1. Haz fork del repositorio
2. Crea una rama para tu feature (git checkout -b feature/nueva-funcionalidad)
3. Commit tus cambios (git commit -am 'Agrega nueva funcionalidad')
4. Push a la rama (git push origin feature/nueva-funcionalidad)
5. Crea un Pull Request

Este proyecto es de código abierto y está disponible bajo la licencia MIT.