Agente de IA para Avaliação de Risco de Crédito

Este documento define todos os prompts e detalhes de requisitos para um requisitos para o Fluxo de Agentes "Avaliação de Risco de Crédito", uma solução de automação projetada para avaliar o risco de crédito de novos empréstimos utilizando dados 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 transformar o input de dados de crédito em recomendações de crédito personalizadas, fornecendo uma pontuação de risco adaptável a diferentes perfis de risco.

Cenário Atual

Instituições financeiras enfrentam desafios na avaliação precisa do risco de crédito para novos empréstimos. A análise de perfis de crédito individuais é crucial para fornecer recomendações personalizadas, e os problemas específicos incluem:

• Avaliação precisa do risco de crédito para novos empréstimos.
• Análise de perfis de crédito individuais para recomendações personalizadas.

As soluções atuais muitas vezes não conseguem adaptar-se rapidamente a mudanças nos perfis de risco e nas condições de mercado, resultando em decisões de crédito que podem ser imprecisas ou desatualizadas.

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

• Melhorar a precisão na avaliação do risco de crédito.
• Fornecer recomendações personalizadas de crédito baseadas em perfis individuais e históricos de crédito.
• Implementar um sistema de pontuação de crédito que se adapta a diferentes perfis de risco e condições de mercado.
• Reduzir o tempo de processamento para decisões de crédito.

O agente de IA para avaliação de risco de crédito utiliza algoritmos de machine learning para analisar dados de crédito e fornecer recomendações de crédito personalizadas. 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 avaliação de risco de crédito.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por um agente de IA. O processo inicia com o envio de dados de crédito e termina com a geração de recomendações de crédito e uma pontuação de risco.

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

RF 1. Agente de Avaliação de Risco de Crédito

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados de crédito dos indivíduos, incluindo histórico de crédito e informações financeiras. Este conjunto de dados é crucial para a avaliação do risco de crédito para novos empréstimos.

# 2. Objetivo
Analisar os dados de crédito utilizando algoritmos de machine learning para fornecer recomendações personalizadas de crédito e calcular uma pontuação de risco adaptável a diferentes perfis de risco.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Utilize algoritmos de machine learning para analisar dados de crédito e identificar padrões de risco.
- Calcule uma pontuação de risco para cada indivíduo com base em seu histórico de crédito e situação financeira atual.
- Forneça recomendações personalizadas de crédito, considerando o perfil de risco e as condições de mercado.
- Implemente um sistema de pontuação de crédito adaptável a diferentes perfis de risco.
- Ajuste continuamente o sistema de pontuação utilizando dados históricos e tendências de mercado para melhorar a precisão.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "recomendacao_credito": {
    "pontuacao_risco": 720,
    "nivel_risco": "Baixo",
    "recomendacao": "Aprovado com limite de R$ 15.000"
  }
}