Agente de IA para Análise de Disputas de Crédito

18 de November de 2025 • Tempo de leitura: 5 min

Como criar um agente de IA que analisa disputas de crédito, verificando as informações fornecidas pelos consumidores e sugerindo resoluções.

1. Propósito e Escopo

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados, e demais requisitos funcionais para o Agente de IA para Análise de Disputas de Crédito. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é automatizar o processo de análise de disputas de crédito, verificando a veracidade das informações fornecidas pelos consumidores e sugerindo resoluções baseadas em dados históricos e políticas de crédito.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

O processamento de disputas de crédito é frequentemente lento e ineficiente devido ao grande volume de casos e à necessidade de análise manual das informações fornecidas pelos consumidores. Problemas específicos incluem:

  • Processamento lento e ineficiente de disputas de crédito devido ao grande volume de casos.
  • Necessidade de análise precisa das informações fornecidas pelos consumidores para resolver disputas.

Problemas Identificados

  • Verificação de informações: A verificação manual das informações é demorada e sujeita a erros.
  • Resoluções inconsistentes: As resoluções podem variar dependendo do analista, levando a inconsistências.
  • Conformidade regulatória: Assegurar conformidade com as regulamentações locais e internacionais de crédito é desafiador.

3. Impactos Esperados

A implementação deste agente de IA visa alcançar os seguintes resultados:

  • Acelerar o processo de análise de disputas, reduzindo o tempo de processamento.
  • Aumentar a precisão das verificações de informações fornecidas pelos consumidores.
  • Padronizar as resoluções sugeridas para disputas de crédito, garantindo consistência.
  • Garantir a conformidade com regulamentações de crédito.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para análise de disputas de crédito verifica automaticamente a veracidade das informações fornecidas pelos consumidores e sugere resoluções baseadas em dados históricos e políticas de crédito. A seguir são detalhadas todas as regras de negócio e especificações funcionais necessárias para que esse agente atue como um assistente útil e autônomo na análise de disputas de crédito.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por 2 agentes de IA. O processo inicia com a verificação das informações fornecidas e termina com a sugestão de uma resolução baseada em dados históricos e políticas de crédito.

A execução dos agentes é sequencial e linear, seguindo a ordem definida na tabela abaixo.

Agentes Função Principal
Agente de Verificação de Informações (RF 1) Verificar automaticamente a veracidade das informações fornecidas pelos consumidores em disputas de crédito.
Agente de Sugestão de Resoluções (RF 2) Sugerir resoluções baseadas em dados históricos e políticas de crédito.

5. Protótipos

Para proporcionar uma visão clara e tangível da solução proposta, criamos protótipos interativos que demonstram tanto o fluxo de trabalho dos agentes quanto o resultado final. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.

6. Requisitos Funcionais

RF 1. Agente de Verificação de Informações

1.1 Tarefa do Agente

Verificar automaticamente a veracidade das informações fornecidas pelos consumidores em disputas de crédito.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo informações fornecidas por consumidores em disputas de crédito. Este texto representa dados que precisam ser verificados para garantir a sua autenticidade.

# 2. Objetivo
Verificar a veracidade das informações fornecidas pelos consumidores, validando-as contra bases de dados confiáveis.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Identifique campos críticos nas informações fornecidas que necessitam de verificação, como identidade do consumidor e detalhes da transação.
- Realize consultas em bases de dados internas e externas confiáveis para validar a autenticidade das informações críticas.
- Avalie a consistência das informações fornecidas comparando com registros históricos disponíveis e identifique discrepâncias.
- Assegure que todo o processo de verificação está em conformidade com as normas de privacidade e proteção de dados vigentes.
- Detalhe no output quais informações foram verificadas, o método de verificação utilizado e o resultado da verificação.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{"informacao": "valor_verificado", "veracidade": true, "detalhes": "Informação verificada com sucesso."} 
1.3 Configurações do Agente

1.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente é o ponto de partida do fluxo e deve ser acionado pelo envio das informações de disputas de crédito via API. Na fase de testes, o fluxo será iniciado pelo envio manual dos dados, que serão enviados para o agente diretamente por upload na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
  • Tipo do input: O input inicial para o fluxo são informações estruturadas de disputas de crédito.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber dados nos formatos: .json, .csv.
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 10.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo a verificação das informações, com campos para a informação verificada, sua veracidade e detalhes do processo.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {"informacao": "valor_verificado", "veracidade": true, "detalhes": "Informação verificada com sucesso."} 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser conciso, com um tamanho estimado em torno de 500 caracteres.

1.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

1.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Realiza consultas a bases de dados internas e externas para verificação de informações.

1.3.5 Memória

  • Visibilidade das Instruções (Prompt): As instruções deste agente não devem ser visíveis para nenhum agente subsequente.
  • Visibilidade da Resposta: A resposta gerada por este agente deve ser visível para o Agente de Sugestão de Resoluções (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Sugestão de Resoluções (RF 2).

RF 2. Agente de Sugestão de Resoluções

2.1 Tarefa do Agente

Sugerir resoluções baseadas em dados históricos e políticas de crédito.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo informações verificadas sobre disputas de crédito. Este texto representa dados que já foram autenticados e precisam de uma resolução baseada em políticas de crédito.

# 2. Objetivo
Sugerir resoluções para disputas de crédito, baseando-se em dados históricos e políticas de crédito da organização.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Analise dados históricos de disputas semelhantes para identificar padrões de resolução eficazes e basear sugestões nessas análises.
- Considere as políticas de crédito atuais da organização, garantindo que as resoluções sugeridas estejam em conformidade com essas políticas.
- Avalie o impacto potencial das resoluções sugeridas no relacionamento com o cliente e na conformidade regulatória, priorizando soluções que mantenham um equilíbrio positivo.
- Priorize resoluções que minimizem riscos e custos para a organização, garantindo a sustentabilidade financeira.
- Inclua no output uma justificativa detalhada para a resolução sugerida, com base nos dados históricos e nas políticas aplicadas.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{"resolucao_sugerida": "Ajuste de crédito", "base_histórica": true, "politica_aplicada": "Política de Crédito XYZ"} 
2.3 Configurações do Agente

2.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 1).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber informações verificadas sobre disputas de crédito.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato: .json.
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 1.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo a resolução sugerida, com campos para a resolução, base histórica de dados e política aplicada.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {"resolucao_sugerida": "Ajuste de crédito", "base_histórica": true, "politica_aplicada": "Política de Crédito XYZ"} 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 500 caracteres.

2.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

2.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

2.3.5 Memória

  • Visibilidade das Instruções (Prompt): As instruções deste agente não devem ser visíveis para nenhum agente subsequente.
  • Visibilidade da Resposta: A resposta gerada por este agente é o entregável final do fluxo e não é passada para outros agentes internos.

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

A execução deste agente finaliza o fluxo de análise de disputas de crédito.

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