1. Propósito e Escopo
Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados e demais requisitos funcionais para o Agente de IA para Detecção de Anomalias em Transações Bancárias. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.
O objetivo principal é identificar anomalias em transações bancárias que possam indicar fraudes, permitindo alertar as equipes responsáveis rapidamente para que medidas possam ser tomadas em tempo hábil.
2. Contexto e Problema
Problemas Conhecidos
O agente deve resolver problemas específicos como:
- Transações bancárias fraudulentas que podem passar despercebidas em grandes volumes de dados.
- Identificação de anomalias que indicam fraudes em contas de clientes.
- Necessidade de alertar rapidamente as equipes de segurança para que medidas possam ser tomadas em tempo hábil.
A análise manual ou semiautomática de transações não é suficiente para lidar com o volume e a velocidade das operações bancárias, exigindo uma solução automatizada e em tempo real.
3. Impactos Esperados
A implementação deste agente de IA busca alcançar os seguintes resultados:
- Melhorar a precisão na detecção de fraudes em transações bancárias.
- Reduzir o tempo de resposta das equipes de segurança ao emitir alertas em tempo real.
- Adaptar-se a novos padrões de fraude à medida que surgem, garantindo uma proteção contínua.
4. Visão Geral da Solução
O agente de IA para detecção de anomalias em transações bancárias analisa grandes volumes de dados em tempo real, utiliza algoritmos de aprendizado de máquina para identificar fraudes e emite alertas imediatos para as equipes de segurança. A seguir são detalhadas todas as regras de negócio e especificações funcionais necessárias para que esse agente atue como um vigilante eficaz e autônomo na proteção das contas dos clientes.
A solução consiste em um único agente de IA que processa transações bancárias em tempo real e sinaliza anomalias para prevenção de fraudes.
A execução do agente é contínua e em tempo real, garantindo que todas as transações sejam analisadas à medida que ocorrem.
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 que as equipes de segurança receberão. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.
6. Requisitos Funcionais
RF 1. Agente de Análise de Transações Bancárias
1.1 Tarefa do Agente
Detectar anomalias em transações bancárias que possam indicar fraudes.
1.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo dados de transações bancárias em tempo real. Este fluxo contínuo de dados deve ser analisado para identificar possíveis anomalias que possam indicar fraudes. # 2. Objetivo Analisar grandes volumes de dados em tempo real e identificar anomalias que possam indicar fraudes em contas de clientes. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - O agente deve processar transações em tempo real, assegurando que todas as transações sejam avaliadas à medida que ocorrem sem comprometer a precisão. - Implementar algoritmos de aprendizado de máquina capazes de identificar padrões anômalos baseados em comportamentos históricos e novos padrões de fraude. - Utilizar um modelo treinado com dados históricos de fraudes, atualizando-o regularmente com novos dados para melhorar continuamente a precisão. - Monitorar constantemente o surgimento de novos padrões de fraude, ajustando os critérios de análise para incorporá-los de forma proativa. - Emitir alertas imediatos para as equipes de segurança ao detectar uma anomalia, incluindo informações detalhadas sobre a transação suspeita para uma resposta rápida e eficaz.
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 recebimento contínuo de dados de transações bancárias 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 fluxo contínuo de dados de transações bancárias.
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber dados nos formatos:
.csv,.json. - Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de dados com até 500.000 caracteres por minuto.
1.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um alerta em formato JSON, contendo detalhes sobre a transação suspeita e o motivo da sinalização.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "transaction_id": "123456789", "alert_level": "high", "reason": "Padrão de transação incomum detectado", "details": { "amount": "10000", "currency": "USD", "timestamp": "2025-11-24T11:21:00Z" } } - Número de caracteres esperado: O JSON de output deve ter um tamanho aproximado de 1.000 caracteres.
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.
- Visibilidade da Resposta: A resposta gerada por este agente deve ser visível para as equipes de segurança.
1.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Este agente opera de forma contínua e em tempo real, emitindo alertas sempre que uma anomalia é detectada.