Agente de IA para Consolidação de Dados de Crédito

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

Como criar um agente de IA que consolida dados de crédito de diversas fontes em um formato padronizado para fácil análise e interpretação.

1. Propósito e Escopo

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados e demais requisitos funcionais para o Fluxo de Agentes "Consolidação de Dados de Crédito", uma solução projetada para consolidar dados de crédito de diversas fontes em um formato padronizado para fácil análise e interpretação. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é garantir que a consolidação dos dados seja precisa e confiável, facilitando a análise por parte de analistas financeiros.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

Analistas financeiros enfrentam desafios significativos ao tentar consolidar dados de crédito de múltiplas fontes. Esses desafios incluem:

  • Diferenças no formato e estrutura dos dados de crédito entre diferentes fontes.
  • Inconsistências nos dados que dificultam a análise precisa.
  • Tempo excessivo gasto na padronização manual dos dados.

Atualmente, o processo de consolidação é manual, o que resulta em um trabalho intensivo e propenso a erros.


Problemas Identificados

  • Inconsistência dos dados: As diferentes fontes de dados apresentam formatos variados, dificultando a padronização.
  • Erro humano: O processo manual de consolidação está sujeito a erros, afetando a confiabilidade dos dados.
  • Baixa eficiência: O tempo gasto na consolidação manual dos dados de crédito poderia ser utilizado em análises mais aprofundadas.

3. Impactos Esperados

A implementação deste fluxo de automação visa alcançar os seguintes resultados:

  • Reduzir o tempo de consolidação de dados em pelo menos 70%.
  • Aumentar a precisão e consistência dos dados consolidados.
  • Liberação de tempo dos analistas financeiros para atividades analíticas mais estratégicas.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para consolidação de dados de crédito processa dados de múltiplas fontes, aplica regras de padronização e validação e prepara o material final para análise. 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 consolidação de dados de crédito.

A solução consiste em um fluxo de automação que inclui coleta, padronização e validação dos dados de crédito. O processo inicia com a coleta de dados de diversas fontes e termina com a disponibilização de um dataset padronizado e confiável para análise.

A execução dos agentes é sequencial, com validações automáticas para garantir a precisão dos dados consolidados.

Agentes Função Principal
Agente de Coleta de Dados de Crédito (RF 1) Coletar dados de crédito de múltiplas fontes.
Agente de Padronização de Dados (RF 2) Transformar dados coletados em um formato padronizado.
Agente de Validação de Dados (RF 3) Validar a consistência e precisão dos dados padronizados.

5. Protótipos

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

6. Requisitos Funcionais

RF 1. Agente de Coleta de Dados de Crédito

1.1 Tarefa do Agente

Coletar dados de crédito de múltiplas fontes, incluindo arquivos CSV, Excel e JSON.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está configurado para acessar múltiplas fontes de dados de crédito, incluindo arquivos CSV, Excel e JSON.

# 2. Objetivo
Coletar e centralizar dados de crédito de todas as fontes disponíveis para posterior padronização e análise.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Acesse sistematicamente todas as fontes de dados de crédito mapeadas.
- Verifique a integridade dos dados durante a coleta.
- Garanta que todos os dados relevantes sejam incluídos no processo de consolidação.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{"fonte": "Banco A", "cliente_id": "12345", "limite_credito": 10000, "saldo_devedor": 5000, "status": "ativo"} 
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 crédito via API. Na fase de testes, os dados serão enviados diretamente por upload na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
  • Tipo do input: Dados de crédito de diversas fontes, como arquivos CSV, Excel e JSON.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber dados nos formatos: .csv, .xlsx, .json.
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de dados com até 100.000 caracteres por fonte.

1.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um objeto JSON que centraliza os dados coletados, mantendo a estrutura essencial para a padronização subsequente.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {"fonte": "Banco A", "cliente_id": "12345", "limite_credito": 10000, "saldo_devedor": 5000, "status": "ativo"} 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 1.500 caracteres por registro.

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 deve ser visível para o Agente de Padronização de Dados (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

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

RF 2. Agente de Padronização de Dados

2.1 Tarefa do Agente

Transformar os dados coletados em um formato padronizado para facilitar a análise.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados de crédito coletados de múltiplas fontes.

# 2. Objetivo
Padronizar os dados para assegurar consistência e facilitar a análise subsequente.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Unifique as nomenclaturas de colunas.
- Assegure que todos os campos essenciais estejam presentes e preenchidos.
- Identifique e corrija discrepâncias entre dados de diferentes fontes.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{"cliente_id": "12345", "limite_credito": 10000, "saldo_devedor": 5000, "status": "ativo"} 
2.3 Configurações do Agente

2.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão bem-sucedida do agente anterior (RF 1).
  • Tipo do input: Dados de crédito centralizados em formato JSON, conforme gerados pelo agente anterior.
  • 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 dados com até 100.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um objeto JSON padronizado, pronto para análise.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {"cliente_id": "12345", "limite_credito": 10000, "saldo_devedor": 5000, "status": "ativo"} 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 1.500 caracteres por registro.

2.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.5

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 deve ser visível para o Agente de Validação de Dados (RF 3).

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Validação de Dados (RF 3).

RF 3. Agente de Validação de Dados

3.1 Tarefa do Agente

Validar a consistência e precisão dos dados padronizados.

3.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados de crédito padronizados prontos para validação.

# 2. Objetivo
Assegurar que os dados padronizados sejam precisos e confiáveis para análise.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Aplique validações de consistência em todos os campos.
- Ajuste valores e formate dados conforme necessário para garantir precisão.
- Identifique e sinalize quaisquer discrepâncias ou anomalias encontradas.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{"cliente_id": "12345", "limite_credito": 10000, "saldo_devedor": 5000, "status": "ativo"} 
3.3 Configurações do Agente

3.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 2).
  • Tipo do input: Dados de crédito padronizados em formato JSON, conforme gerados pelo agente anterior.
  • 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 dados com até 100.000 caracteres.

3.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um objeto JSON validado e pronto para análise.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {"cliente_id": "12345", "limite_credito": 10000, "saldo_devedor": 5000, "status": "ativo"} 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 1.500 caracteres por registro.

3.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.5

3.3.4 Ferramentas do Agente

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

3.3.5 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.

3.3.6 Regras de Orquestração e Transição

A execução deste agente finaliza o fluxo. Os dados validados são o resultado que deve ser disponibilizado para análise.

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