Agente de IA para Auditoria de Transações de Vale-Transporte

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

Como criar um agente de IA que revisa transações realizadas com cartões de vale-transporte para detectar inconsistências ou possíveis fraudes.

1. Propósito e Escopo

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados e demais requisitos funcionais para a construção de um Agente de IA dedicado à auditoria de transações de vale-transporte. 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 a revisão de transações realizadas com cartões de vale-transporte, detectando inconsistências e possíveis fraudes, o que reduz a necessidade de intervenção manual e aumenta a precisão na identificação de anomalias.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

O sistema de vale-transporte enfrenta desafios significativos na detecção de fraudes e inconsistências nas transações. As revisões manuais das transações são demoradas e propensas a erros, o que pode resultar em perdas financeiras e falhas na identificação de padrões fraudulentos.


Problemas Identificados

  • Fraudes e Inconsistências: Transações fraudulentas podem ocorrer através de manipulações de horário, valor ou local.
  • Dificuldade de Revisão Manual: O volume elevado de transações torna inviável a revisão manual de cada uma delas, resultando em atrasos e possíveis omissões.

3. Impactos Esperados

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

  • Aumento na Detecção de Fraudes: Identificar transações suspeitas com maior precisão e rapidez.
  • Redução de Trabalho Manual: Automatizar a revisão de transações, liberando recursos humanos para outras atividades críticas.
  • Melhoria na Segurança: Aumentar a confiança no sistema de vale-transporte ao reduzir a incidência de fraudes.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para auditoria de transações de vale-transporte processa dados de transações para detectar inconsistências e possíveis fraudes, aplicando regras baseadas em padrões estabelecidos e históricos. A seguir são detalhadas todas as regras de negócio e especificações funcionais necessárias para que esse agente atue como um auditor eficaz e autônomo na revisão de transações de vale-transporte.

A solução consiste em um único agente de IA que revisa automaticamente as transações para detectar inconsistências.

Agente Função Principal
Agente de Revisão de Transações de Vale-Transporte (RF 1) Revisar automaticamente as transações de vale-transporte para detectar inconsistências.

5. Protótipos

Para proporcionar uma visão clara e tangível da solução proposta, criamos protótipos que demonstram o fluxo de trabalho do agente e o resultado final de sua auditoria. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.

6. Requisitos Funcionais

RF 1. Agente de Revisão de Transações de Vale-Transporte

1.1 Tarefa do Agente

Revisar automaticamente as transações de vale-transporte para detectar inconsistências e possíveis fraudes com base em padrões de transações.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados de transações de vale-transporte em formato CSV. Cada linha representa uma transação com colunas como 'data', 'valor', 'local', 'cartão', 'usuário'.

# 2. Objetivo
Revisar automaticamente as transações para detectar inconsistências e possíveis fraudes, registrando detalhadamente o tipo de inconsistência detectada.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Verifique cada transação quanto a discrepâncias em valores, horários e locais, comparando com padrões de uso estabelecidos.
- Compare transações com padrões históricos para identificar anomalias, como valores que excedem a média ou locais não frequentes.
- Marque transações como suspeitas se ocorrerem em horários ou locais fora do padrão usual do usuário.
- Registre detalhadamente o tipo de inconsistência detectada, como 'valor acima do esperado' ou 'uso em local incomum', para análise futura.
- Priorize a revisão de transações em horários de pico ou locais com histórico de irregularidades.
- Para cada transação com inconsistência, forneça um relatório detalhado para auxiliar em investigações subsequentes.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{"transacao_id": 12345, "inconsistencia": true, "tipo_inconsistencia": "valor acima do esperado", "detalhes": "Transação realizada fora do horário usual"} 
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 de dados de transações de vale-transporte via API. Na fase de testes, o fluxo será iniciado pelo envio manual dos dados, que serão enviados para o agente diretamente por upload de um arquivo CSV na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
  • Tipo do input: O input inicial para o fluxo é um arquivo CSV contendo dados de transações de vale-transporte.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber arquivos no formato: .csv.
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 100.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um arquivo JSON contendo o resultado da revisão de cada transação, incluindo identificadores de inconsistências e detalhes relevantes.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {"transacao_id": 12345, "inconsistencia": true, "tipo_inconsistencia": "valor acima do esperado", "detalhes": "Transação realizada fora do horário usual"} 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho estimado em torno de 2.000 caracteres por transação, podendo variar conforme a quantidade de inconsistências identificadas.

1.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.5

1.3.4 Ferramentas do Agente

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

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 é o resultado final e não é passada para outros agentes internos.

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Este agente é o único no fluxo e, portanto, não aciona agentes subsequentes.

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