PrototipeAI | Agente de IA para Avaliação de Risco em Empréstimos

1. Propósito e Escopo

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados e demais requisitos funcionais para um agente de IA que analisa dados de clientes e históricos de crédito para avaliar o risco de fraude em solicitações de empréstimos. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é fornecer avaliações de risco precisas para ajudar na decisão de concessão de empréstimos, integrando-se a sistemas de gerenciamento de fraudes existentes para melhorar a eficácia.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

As instituições financeiras enfrentam desafios significativos ao lidar com solicitações de empréstimos fraudulentas que podem passar despercebidas. Avaliar o risco de fraude em tempo real é crucial para proteger a integridade financeira e minimizar perdas.

Problemas Identificados

Solicitações fraudulentas: A dificuldade em identificar padrões de fraude em tempo real pode levar à aprovação de empréstimos para solicitantes fraudulentos.
Necessidade de precisão: Avaliações imprecisas podem resultar tanto na aprovação de riscos elevados quanto na rejeição de clientes válidos.
Adaptação a novos padrões: Padrões de fraude evoluem rapidamente, exigindo que os sistemas se adaptem constantemente para manter a eficácia.

3. Impactos Esperados

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

Aumento da precisão na avaliação de riscos de fraude em solicitações de empréstimos.
Identificação em tempo real de padrões de fraude emergentes.
Integração eficaz com sistemas de gerenciamento de fraudes existentes.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para avaliação de risco em empréstimos analisa dados de clientes e históricos de crédito para identificar padrões de fraude e avaliar o risco associado. A seguir são detalhadas todas as regras de negócio e especificações funcionais necessárias para que esse agente atue de forma eficaz na análise de risco de fraude em empréstimos.

A solução consiste em um agente de IA que opera em tempo real, utilizando modelos de risco de fraude baseados em dados históricos e padrões conhecidos.

Agente	Função Principal
`Agente de Análise de Risco de Fraude em Empréstimos` (RF 1)	Analisar dados de clientes e históricos de crédito para avaliar o risco de fraude em solicitações de empréstimos.

5. Protótipos

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 esperado. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.

Ver Agente na Prototipe AI

6. Requisitos Funcionais

RF 1. Agente de Análise de Risco de Fraude em Empréstimos

1.1 Tarefa do Agente

Analisar dados de clientes e históricos de crédito para avaliar o risco de fraude em solicitações de empréstimos.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados de clientes e históricos de crédito em formato JSON. Esses dados são essenciais para a análise de risco de fraude em solicitações de empréstimos.

# 2. Objetivo
Analisar os dados para identificar sinais de fraude e calcular o risco associado a cada solicitação de empréstimo.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Analise os dados em tempo real, identificando imediatamente qualquer sinal de fraude.
- Utilize modelos preditivos robustos baseados em dados históricos e padrões conhecidos de fraude para calcular o risco de maneira precisa.
- Atualize continuamente os modelos com novos dados para detectar e se adaptar a padrões emergentes de fraude.
- Forneça uma avaliação quantitativa clara do risco de fraude, acompanhada de recomendações específicas sobre a concessão de empréstimos.
- Integre-se de forma eficaz com sistemas de gerenciamento de fraudes existentes, compartilhando dados relevantes para aumentar a precisão e eficácia da análise.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "risco_fraude": 0.85,
  "decisao": "alto_risco",
  "recomendacao": "não conceder empréstimo"
}

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 clientes e históricos de crédito via API. Na fase de testes, os dados serão enviados diretamente por upload de um arquivo JSON na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
Tipo do input: Dados estruturados em formato JSON.
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber dados no formato: .json.
Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 50.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

Formato de output: O output deve ser um arquivo no formato JSON contendo a avaliação de risco de fraude e a recomendação associada.

Exemplo de Estrutura de Output:

 {
  "risco_fraude": 0.85,
  "decisao": "alto_risco",
  "recomendacao": "não conceder empréstimo"
}

Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser conciso, com um tamanho estimado em 500 caracteres.

1.3.3 Parâmetros de Geração

Modelo: GPT-5
Temperatura: 0.4

1.3.4 Ferramentas do Agente

Documentos: Não consulta documentos externos.
Calculadora: Utiliza lógica interna para calcular o risco de fraude.
Busca Online: Não utiliza.
Sistemas Externos: Integra-se com sistemas de gerenciamento de fraudes para compartilhar dados relevantes.

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 entregável final e não é passada para outros agentes internos.

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

A execução deste agente finaliza o fluxo, fornecendo o resultado da avaliação de risco de fraude.

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