Agente de IA para Consultoria de Crédito Personalizada

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

Como criar um agente de IA que fornece consultoria personalizada a empresas sobre estratégias de melhoria de crédito.

1. Propósito e Escopo

Este documento define todos os prompts e detalhes de requisitos para um requisitos para o Fluxo de Agentes "Consultoria de Crédito Personalizada", uma solução de automação projetada para fornecer consultoria personalizada a empresas sobre estratégias de melhoria de crédito com base em seus históricos e perfis financeiros. 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 financeiros em recomendações personalizadas que ajudem as empresas a melhorar seus perfis de crédito, identificando oportunidades de melhoria e ajustando estratégias conforme necessário.

2. Contexto e Problema

Problemas Específicos

As empresas enfrentam desafios significativos na gestão de seus perfis de crédito, incluindo:

  • Necessidade de orientação personalizada para melhorar perfis de crédito.
  • Complexidade na análise de históricos financeiros para identificar áreas de melhoria.

Sem uma análise detalhada e contínua dos dados financeiros, as empresas podem não conseguir identificar as melhores oportunidades de melhoria de crédito, resultando em estratégias ineficazes e em um perfil de crédito subótimo.

3. Impactos Esperados

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

  • Melhoria dos perfis de crédito das empresas em pelo menos 50%.
  • Redução da complexidade na análise de dados financeiros.
  • Fornecimento de recomendações personalizadas para cada empresa, ajustadas conforme necessário.
  • Aumento da eficiência nas estratégias de crédito das empresas.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para consultoria de crédito personalizada analisa dados históricos e perfis financeiros, aplica regras de acordo com o contexto da empresa e prepara recomendações personalizadas para melhorar o perfil de crédito. A seguir são detalhadas todas as regras de negócio e especificações funcionais necessárias para que esse agente atue como um consultor útil e autônomo na melhoria dos perfis de crédito das empresas.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por 1 agente de IA. O processo inicia com o envio de dados financeiros e termina com a geração de recomendações de melhorias de crédito personalizadas.

Agentes Função Principal
Agente de Análise de Histórico Financeiro (RF 1) Analisar dados históricos e perfis financeiros para identificar oportunidades de melhoria de crédito.

5. Protótipos

Para proporcionar uma visão clara e tangível da solução proposta, criamos protótipos interativos que demonstram tanto o fluxo de trabalho do agente 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 Análise de Histórico Financeiro

1.1 Tarefa do Agente

Analisar dados históricos e perfis financeiros para identificar oportunidades de melhoria de crédito.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados financeiros e históricos de uma empresa. Este input contém informações detalhadas sobre o perfil financeiro atual e passado da empresa.

# 2. Objetivo
Analisar os dados para identificar oportunidades de melhoria de crédito, oferecendo recomendações personalizadas baseadas em dados específicos de cada empresa.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Examine detalhadamente os dados históricos financeiros, focando em padrões de pagamento, dívidas e crédito disponível para identificar áreas críticas de melhoria.
- Compare os perfis financeiros das empresas com benchmarks do setor para destacar discrepâncias e áreas de potencial melhoria.
- Para cada empresa, identifique fatores específicos que impactam negativamente o crédito e priorize recomendações que abordem esses fatores.
- Atualize periodicamente as análises com novos dados financeiros para ajustar as recomendações e estratégias de crédito de forma dinâmica.
- Utilize uma abordagem personalizada para fornecer orientações específicas que considerem as necessidades e contextos individuais das empresas.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "empresa": "Tech Innovators",
  "recomendacoes": [
    {
      "area": "Gestão de Dívidas",
      "acao": "Negociar taxas de juros mais baixas com credores para reduzir o custo da dívida."
    },
    {
      "area": "Aumento de Crédito Disponível",
      "acao": "Solicitar aumento do limite de crédito com fornecedores chave para melhorar o fluxo de caixa."
    }
  ]
} 
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 financeiros e históricos via API. Na fase de testes, os dados serão enviados pelo agente diretamente por upload de um arquivo JSON na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
  • Tipo do input: O input inicial para o fluxo é um conjunto de dados financeiros estruturados.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber dados nos formatos: .json.
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 50.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um arquivo no formato JSON contendo as recomendações de melhorias de crédito. A estrutura deve incluir a empresa e uma lista de áreas com ações recomendadas.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "empresa": "Tech Innovators",
      "recomendacoes": [
        {
          "area": "Gestão de Dívidas",
          "acao": "Negociar taxas de juros mais baixas com credores para reduzir o custo da dívida."
        },
        {
          "area": "Aumento de Crédito Disponível",
          "acao": "Solicitar aumento do limite de crédito com fornecedores chave para melhorar o fluxo de caixa."
        }
      ]
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 2.000 caracteres, dependendo das recomendações geradas.

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: 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 não precisa ser visível para nenhum outro agente, pois é o resultado final.

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Este agente não aciona outros agentes após sua execução, pois gera o resultado final do fluxo.

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