FinLend
Sistem simulasi risiko kredit berbasis AI yang menggabungkan model neural network dengan fuzzy logic untuk merekomendasikan keputusan kredit, limit, dan bunga.
Ikhtisar
FinLend adalah proyek akademik AI credit intelligence yang dibangun dengan interface Laravel dan AI engine FastAPI. Sistem ini mengubah 25 sinyal pemohon menjadi rekomendasi risiko kredit memakai feedforward neural network dan fuzzy logic.
Masalah
Evaluasi kredit membutuhkan intake data pemohon yang terstruktur, sinyal risiko yang bisa dijelaskan, dan dukungan keputusan yang menghubungkan output model ke rekomendasi yang mudah dibaca.
Target Pengguna
Analis kredit, builder fintech, dan evaluator akademik AIML
Peran Saya
AI dan full-stack developer
Membangun interface Laravel, menghubungkannya ke AI engine FastAPI, merancang alur input 25 fitur, dan membentuk pipeline ML plus fuzzy decision menjadi pengalaman simulasi kredit yang polished.
Fitur Utama
- Flow pengajuan kredit 5 tahap
- Input 25 fitur pemohon dan pinjaman
- Integrasi AI engine FastAPI
- Risk scoring dengan feedforward neural network
- Fuzzy logic untuk rekomendasi limit dan bunga
- Interface Laravel untuk output disetujui atau ditolak
Catatan Sistem AI
AI engine Python FastAPI memakai MLPClassifier plus layer fuzzy logic.
Laravel menangani flow web dan mengirim request terstruktur ke FastAPI; service Python mengembalikan output risiko dan fuzzy decision ke halaman hasil.
Input dibatasi ke 25 fitur model, lalu diskalakan dan diproses sebelum output rekomendasi.
Flow web bergantung pada service FastAPI di port 8000; masalah koneksi diperlakukan sebagai dependency runtime demo, bukan hasil palsu.
Simulasi akademik memakai data loan-default dan asumsi skala USD. Ini bukan sistem approval kredit produksi dan masih butuh validasi fairness, kalibrasi, dan compliance.
Pipeline
- User mengisi 25 sinyal pemohon, finansial, pinjaman, dan jaminan lewat form Laravel.
- Laravel mengirim payload terstruktur ke endpoint FastAPI /hitung-kredit.
- Model neural network memperkirakan risiko gagal bayar dari feature set yang sudah diskalakan.
- Fuzzy logic menerjemahkan risiko dan konteks finansial menjadi rekomendasi limit dan bunga.
- Laravel menampilkan output keputusan sebagai simulasi approval atau rejection dengan konteks yang mudah dibaca.
Tantangan & Trade-off
- Menjaga struktur input model tetap selaras antara Laravel dan FastAPI
- Menyajikan output model sebagai rekomendasi kredit yang terbaca, bukan skor black-box
- Menghadapi batasan dataset akademik sambil menjaga demo tetap believable
Hasil
Menghasilkan flow simulasi kredit end-to-end yang memproses data pemohon, finansial, pinjaman, dan jaminan menjadi rekomendasi risiko, approval, limit, dan bunga.
Bukti Visual
