Agente de IA para Detecção de Fraudes em Solicitações de Crédito

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

Como criar um agente de IA que identifica padrões suspeitos em solicitações de crédito, utilizando dados históricos e comportamentais para sinalizar possíveis fraudes.

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 Fraudes em Solicitações de Crédito. Esta documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é identificar padrões suspeitos em solicitações de crédito, utilizando dados históricos e comportamentais, e sinalizar possíveis fraudes para revisão humana, garantindo transparência e auditabilidade para conformidade regulatória.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

O setor financeiro enfrenta desafios significativos com fraudes em solicitações de crédito, que podem resultar em perdas financeiras substanciais. Identificar fraudes em meio a grandes volumes de dados é complexo e demanda um sistema que possa aprender e se adaptar a novos padrões de fraude à medida que eles surgem.


Problemas Identificados

  • Risco de Aprovação Indevida: Aprovar crédito para solicitantes fraudulentos pode resultar em perdas financeiras significativas.
  • Complexidade dos Dados: Identificar sinais sutis de fraude em meio a grandes volumes de dados é desafiador.
  • Adaptação a Novos Padrões: Necessidade de um sistema que aprenda e se adapte continuamente a novos padrões de fraude.

3. Impactos Esperados

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

  • Redução de Fraudes: Diminuir a ocorrência de fraudes em solicitações de crédito.
  • Aumento da Eficiência: Melhorar a eficiência na detecção de fraudes, reduzindo o tempo e o esforço necessários para revisão manual.
  • Conformidade e Transparência: Garantir que o sistema de detecção de fraudes seja transparente e auditável para conformidade regulatória.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para detecção de fraudes em solicitações de crédito analisa dados históricos e comportamentais para identificar padrões suspeitos e sinalizar possíveis fraudes para revisão humana. A seguir são detalhadas todas as regras de negócio e especificações funcionais necessárias para que esse agente atue como um sistema de detecção de fraudes eficiente e confiável.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por um agente de IA principal. O processo começa com a análise de dados de solicitações de crédito e termina com a sinalização de possíveis fraudes para revisão humana.

Agente Função Principal
Agente de Análise de Padrões Suspeitos (RF 1) Identificar padrões suspeitos em solicitações de crédito utilizando dados históricos e comportamentais.

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 sistema de detecção de fraudes proporcionará. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.

6. Requisitos Funcionais

RF 1. Agente de Análise de Padrões Suspeitos

1.1 Tarefa do Agente

Identificar padrões suspeitos em solicitações de crédito utilizando dados históricos e comportamentais.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados históricos e comportamentais de solicitações de crédito. Estes dados incluem informações como 'solicitante_id', 'valor_solicitado', 'tempo_emprego', entre outros.

# 2. Objetivo
Analisar os dados recebidos para identificar padrões suspeitos em solicitações de crédito e sinalizar possíveis fraudes para revisão humana.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Analise dados históricos de solicitações de crédito para identificar padrões de comportamento suspeitos, focando em variáveis chave como valor solicitado e tempo de emprego.
- Utilize algoritmos de aprendizado de máquina para detectar padrões novos e adaptar continuamente a detecção de fraudes, garantindo atualização constante dos modelos.
- Implemente um sistema de alerta em tempo real que sinalize possíveis fraudes para revisão humana, detalhando o padrão suspeito detectado.
- Garanta que o sistema de detecção de fraudes seja transparente e auditável, mantendo registros detalhados das decisões para conformidade regulatória.
- Registre o identificador único do solicitante e o motivo do alerta em um log de auditoria, assegurando rastreabilidade das ações tomadas pelo sistema.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{"solicitante_id": "12345", "risco_fraude": true, "motivo": "Padrão suspeito identificado"} 
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 solicitações de crédito 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: Dados históricos e comportamentais de solicitações de crédito, estruturados em formato CSV.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber arquivos nos formatos: .csv.
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 100.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um objeto JSON que contém o identificador único do solicitante, uma indicação de risco de fraude e o motivo do alerta.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {"solicitante_id": "12345", "risco_fraude": true, "motivo": "Padrão suspeito identificado"} 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser conciso, com um tamanho estimado em torno de 200 caracteres por registro processado.

1.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.4

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 os sistemas de revisão humana de fraudes.

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, este agente sinaliza as solicitações suspeitas para revisão humana, garantindo que o processo de detecção de fraudes seja transparente e auditável.

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