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 "Sugestão de Políticas de Reembolso". Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.
O objetivo principal é criar um agente que analise dados históricos de reembolsos para sugerir ajustes em políticas de reembolso, melhorando a eficiência e satisfação dos beneficiários.
2. Contexto e Problema
Problemas Específicos
O agente tem como objetivo resolver os seguintes problemas específicos:
- Políticas de reembolso desatualizadas ou ineficazes: As políticas atuais não refletem as necessidades e tendências atuais, resultando em insatisfação dos beneficiários.
- Necessidade de ajustes contínuos baseados em dados reais: Políticas estáticas não conseguem acompanhar as mudanças nas práticas de reembolso e autorizações.
- Melhoria da eficiência e satisfação do beneficiário: Ajustes nas políticas podem aumentar a satisfação dos beneficiários e a eficiência do processo de reembolso.
3. Impactos Esperados
A implementação deste agente visa alcançar os seguintes resultados:
- Atualização contínua das políticas de reembolso com base em dados reais.
- Aumento da eficiência no processo de reembolso.
- Maior satisfação dos beneficiários com políticas adaptadas às suas necessidades.
4. Visão Geral da Solução
O agente de IA para sugestão de políticas de reembolso analisa dados históricos de autorizações e reembolsos, identifica áreas de melhoria e sugere ajustes nas políticas com base em tendências e padrões observados. 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 melhoria das políticas de reembolso.
A solução consiste em um agente de IA que processa dados históricos e gera um relatório com sugestões de ajustes nas políticas.
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 Dados de Reembolso
1.1 Tarefa do Agente
Analisar dados históricos de reembolsos para identificar áreas de melhoria nas políticas de reembolso.
1.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo dados históricos de autorizações e reembolsos. Este conjunto de dados inclui informações detalhadas sobre valores reembolsados, tipos de procedimento e status das autorizações. # 2. Objetivo Analisar os dados para identificar áreas de melhoria nas políticas de reembolso e sugerir ajustes com base em tendências e padrões observados. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Analise os dados para identificar padrões de uso frequente e áreas com alto índice de negação. - Identifique discrepâncias entre o valor autorizado e o valor reembolsado para destacar potenciais ajustes nas políticas. - Utilize análises estatísticas para detectar tendências no tempo que indiquem a necessidade de atualização das políticas. - Sugira ajustes específicos nas políticas com base em dados quantitativos e qualitativos observados. - Implemente um ciclo de feedback que inclua a avaliação contínua das sugestões implementadas, refinando as políticas periodicamente com base nos resultados obtidos. # 4. Exemplo de Output que você deve produzir **Relatório de Análise de Reembolsos** - **Áreas de Melhoria:** 1. Procedimentos com alto índice de negação. 2. Discrepâncias significativas entre valores autorizados e reembolsados. - **Sugestões de Ajustes:** - Revisar critérios de autorização para procedimentos frequentemente negados. - Ajustar políticas para alinhar valores autorizados aos valores reembolsados.
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 históricos de autorizações e reembolsos via API. Na fase de testes, os dados serão enviados pelo agente diretamente por upload de um arquivo CSV na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
- Tipo do input: Dados estruturados de autorizações e reembolsos 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 50.000 caracteres.
1.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um relatório formatado em **Markdown**. A estrutura do relatório deve incluir seções para áreas de melhoria identificadas e sugestões de ajustes nas políticas.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
**Relatório de Análise de Reembolsos** - **Áreas de Melhoria:** 1. Procedimentos com alto índice de negação. 2. Discrepâncias significativas entre valores autorizados e reembolsados. - **Sugestões de Ajustes:** - Revisar critérios de autorização para procedimentos frequentemente negados. - Ajustar políticas para alinhar valores autorizados aos valores reembolsados.
- Número de caracteres esperado: O texto final deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 3.000 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: Utiliza lógica interna para cálculos estatísticos.
- 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 é visível para outros agentes, sendo o resultado final do fluxo.
1.3.6 Regras de Orquestração e Transição
A execução deste agente finaliza o fluxo, gerando o relatório de análise de reembolsos.