1. Propósito e Escopo
Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados, ferramentas como chamadas a sistemas externos, busca online, consulta a documentos e demais requisitos funcionais para o Agente de IA para Geração de Relatórios de Pontuação de Crédito. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.
O objetivo principal é coletar, analisar e sintetizar dados financeiros de consumidores para gerar relatórios de pontuação de crédito detalhados, assegurando a conformidade com regulamentações de privacidade e segurança de dados.
2. Contexto e Problema
Cenário Atual
O processo de geração de relatórios de pontuação de crédito atualmente enfrenta desafios significativos, incluindo:
- Coleta ineficiente de dados financeiros de múltiplas fontes.
- Dificuldade em analisar e sintetizar dados complexos para gerar relatórios compreensíveis.
- Necessidade de atualização contínua dos relatórios com base em novos dados recebidos.
Esses desafios resultam em relatórios que podem não refletir com precisão a situação financeira atual dos consumidores, impactando negativamente instituições financeiras e consumidores.
3. Impactos Esperados
A implementação deste agente de IA visa alcançar os seguintes resultados:
- Melhorar a eficiência na coleta de dados financeiros de múltiplas fontes.
- Gerar relatórios de pontuação de crédito que sejam compreensíveis e atualizados.
- Assegurar a conformidade com regulamentações de privacidade e segurança de dados.
- Reduzir o tempo necessário para a geração de relatórios de crédito.
4. Visão Geral da Solução
O agente de IA para geração de relatórios de pontuação de crédito coleta, analisa e sintetiza dados financeiros de consumidores para gerar relatórios detalhados. 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 geração de relatórios de crédito.
A solução consiste em um fluxo de automação composto por 3 agentes de IA. O processo inicia com a coleta de dados financeiros e termina com a geração de relatórios atualizados.
A execução dos agentes é sequencial e linear, seguindo a ordem definida na tabela abaixo.
| Agentes | Função Principal |
|---|---|
Agente de Coleta de Dados Financeiros (RF 1)
| Coletar dados financeiros de consumidores a partir de múltiplas fontes. |
Agente de Análise e Síntese de Dados Financeiros (RF 2)
| Analisar e sintetizar dados financeiros para gerar relatórios compreensíveis. |
Agente de Atualização de Relatórios (RF 3)
| Atualizar continuamente os relatórios de pontuação de crédito com base em novos dados recebidos. |
5. Protótipos
Para proporcionar uma visão clara e tangível da solução proposta, criamos protótipos interativos 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 Financeiros
1.1 Tarefa do Agente
Coletar dados financeiros de consumidores a partir de múltiplas fontes.
1.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo solicitações de dados financeiros de consumidores. Estes dados devem ser coletados de múltiplas fontes e centralizados em um formato único.
# 2. Objetivo
Coletar, centralizar e garantir a conformidade dos dados financeiros de consumidores.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Centralize dados de crédito de diversas fontes assegurando a consistência entre elas.
- Verifique se os dados atendem aos padrões de conformidade de privacidade.
- Utilize técnicas de agregação de dados para otimizar o processo de coleta.
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
"dados_financeiros": {
"consumidor_id": "123456789",
"fontes": ["Banco A", "Banco B", "Serviço de Crédito C"],
"dados_consolidados": {
"renda": 50000,
"dividas": 15000,
"historico_credito": "Bom"
}
}
} 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 por solicitações de dados financeiros via API. Na fase de testes, o fluxo será iniciado pelo envio manual dos dados, que serão enviados para o agente diretamente por upload na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
- Tipo do input: Solicitações de dados financeiros de consumidores.
- Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber dados em formato JSON.
- Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 10.000 caracteres.
1.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um arquivo JSON contendo os dados financeiros consolidados.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "dados_financeiros": { "consumidor_id": "123456789", "fontes": ["Banco A", "Banco B", "Serviço de Crédito C"], "dados_consolidados": { "renda": 50000, "dividas": 15000, "historico_credito": "Bom" } } } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho estimado em torno de 2.000 caracteres.
1.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.7
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 Análise e Síntese de Dados Financeiros (RF 2).
1.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Análise e Síntese de Dados Financeiros (RF 2).
RF 2. Agente de Análise e Síntese de Dados Financeiros
2.1 Tarefa do Agente
Analisar e sintetizar dados financeiros para gerar relatórios compreensíveis.
2.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo dados financeiros consolidados em formato JSON. Estes dados devem ser analisados e sintetizados para gerar relatórios de pontuação de crédito. # 2. Objetivo Gerar relatórios de pontuação de crédito detalhados e compreensíveis a partir dos dados recebidos. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Aplique modelos de scoring conforme normas do mercado financeiro. - Certifique-se de que todos os dados analisados estão atualizados e corretos. - Mantenha a integridade e a segurança dos dados durante a análise. # 4. Exemplo de Output que você deve produzir **Relatório de Pontuação de Crédito** - **Consumidor ID:** 123456789 - **Pontuação:** 750 - **Risco de Crédito:** Baixo - **Recomendações:** O consumidor tem um bom histórico de crédito e baixa relação dívida/renda. Considere oferecer produtos de crédito premium.
2.3 Configurações do Agente
2.3.1 Especificação do Input
- Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 1).
- Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input dados financeiros consolidados em formato JSON.
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato:
.json(JSON). - Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 10.000 caracteres.
2.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um relatório em formato Markdown contendo a pontuação de crédito e as recomendações.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
**Relatório de Pontuação de Crédito** - **Consumidor ID:** 123456789 - **Pontuação:** 750 - **Risco de Crédito:** Baixo - **Recomendações:** O consumidor tem um bom histórico de crédito e baixa relação dívida/renda. Considere oferecer produtos de crédito premium.
- Número de caracteres esperado: O relatório gerado deve ter um tamanho estimado em torno de 1.500 caracteres.
2.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.7
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 Atualização de Relatórios (RF 3).
2.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Atualização de Relatórios (RF 3).
RF 3. Agente de Atualização de Relatórios
3.1 Tarefa do Agente
Atualizar continuamente os relatórios de pontuação de crédito com base em novos dados recebidos.
3.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo novos dados financeiros em formato JSON. Estes dados devem ser incorporados aos relatórios de pontuação de crédito existentes. # 2. Objetivo Atualizar os relatórios de pontuação de crédito com base nos novos dados recebidos. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Incorpore novos dados de maneira a não comprometer a precisão dos relatórios existentes. - Reavalie o scoring a cada atualização para refletir as mudanças nos dados. - Garanta que todas as atualizações mantenham conformidade com as regulamentações vigentes. # 4. Exemplo de Output que você deve produzir **Relatório de Pontuação de Crédito Atualizado** - **Consumidor ID:** 123456789 - **Pontuação Atualizada:** 760 - **Risco de Crédito:** Baixo - **Recomendações Atualizadas:** O consumidor continua a ter um bom histórico de crédito e baixa relação dívida/renda. Produtos de crédito premium continuam a ser recomendados.
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: Este agente deve ser apto a receber novos dados financeiros em formato JSON.
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato:
.json(JSON). - Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 10.000 caracteres.
3.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um relatório atualizado em formato Markdown contendo a nova pontuação de crédito e as recomendações.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
**Relatório de Pontuação de Crédito Atualizado** - **Consumidor ID:** 123456789 - **Pontuação Atualizada:** 760 - **Risco de Crédito:** Baixo - **Recomendações Atualizadas:** O consumidor continua a ter um bom histórico de crédito e baixa relação dívida/renda. Produtos de crédito premium continuam a ser recomendados.
- Número de caracteres esperado: O relatório atualizado deve ter um tamanho estimado em torno de 1.500 caracteres.
3.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.7
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. O relatório atualizado é o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.