Agente de IA para Análise de Relatórios de Crédito

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

Como criar um agente de IA que interpreta relatórios de crédito, destacando informações críticas e sugerindo ações com base na análise de risco.

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 "Análise de Relatórios de Crédito", uma solução projetada para interpretar relatórios de crédito, destacando informações críticas e sugerindo ações com base na análise de risco. 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 relatórios de crédito extensos e complexos em insights acionáveis, fornecendo uma análise clara e estruturada que suporte decisões financeiras mais informadas.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

No atual ambiente financeiro, interpretar relatórios de crédito pode ser uma tarefa desafiadora, especialmente quando se trata de documentos extensos e complexos. Os principais desafios enfrentados incluem:

  • Dificuldade em interpretar relatórios de crédito extensos e complexos.
  • Necessidade de destacar informações críticas que possam impactar decisões financeiras.
  • Falta de sugestões automatizadas para ações baseadas na análise de risco.

As equipes financeiras frequentemente precisam investir tempo significativo para analisar esses relatórios manualmente, o que pode levar a atrasos na tomada de decisões e a possíveis erros de interpretação.


Problemas Identificados

  • Complexidade e Volume: Relatórios de crédito são frequentemente volumosos e complexos, tornando a análise manual demorada e sujeita a erros.
  • Falta de Destaques Críticos: Informações críticas podem ser facilmente perdidas em meio a dados extensos, impactando a qualidade das decisões financeiras.
  • Ações Não Automatizadas: Sem sugestões automatizadas, as ações baseadas em análises de risco podem ser inconsistentes e não padronizadas.

3. Impactos Esperados

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

  • Reduzir o tempo de análise de relatórios em pelo menos 70%.
  • Aumentar a precisão na identificação de informações críticas.
  • Oferecer sugestões de ações padronizadas e baseadas em dados para suportar decisões financeiras.
  • Melhorar a consistência na interpretação de relatórios de crédito.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para análise de relatórios de crédito interpreta documentos de crédito, destaca informações críticas e sugere ações com base na análise de risco. 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 análise de relatórios de crédito.

A solução consiste em um fluxo automatizado composto por um agente de IA que processa relatórios de crédito e gera insights acionáveis.

Agentes Função Principal
Agente de Interpretação de Relatórios de Crédito (RF 1) Interpretar relatórios de crédito, destacando informações críticas e sugerindo ações baseadas na análise de risco.

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 o cliente receberá. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.

6. Requisitos Funcionais

RF 1. Agente de Interpretação de Relatórios de Crédito

1.1 Tarefa do Agente

Interpretar relatórios de crédito, destacando informações críticas e sugerindo ações baseadas na análise de risco.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo relatórios de crédito em formato PDF ou texto. Esses documentos contêm informações detalhadas sobre o histórico financeiro de indivíduos ou empresas.

# 2. Objetivo
Interpretar os relatórios de crédito para destacar informações críticas e sugerir ações com base na análise de risco realizada.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Extraia informações críticas como pontuação de crédito, histórico de pagamentos e limites de crédito, classificando-as por relevância.
- Calcule e analise a variação nas pontuações de crédito ao longo do tempo para identificar tendências significativas.
- Detecte e destaque inconsistências ou anomalias nos dados que possam indicar riscos ou oportunidades, classificando-as conforme o nível de impacto.
- Sugira ações específicas baseadas na análise de risco, como ajuste de limites de crédito ou revisão de taxas de juros, fundamentando cada sugestão com dados extraídos.
- Organize e apresente as informações de forma clara, priorizando dados mais relevantes e urgentes para facilitar a tomada de decisão.
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 relatórios de crédito em formato PDF ou texto via API. Na fase de testes, o fluxo será iniciado pelo envio manual dos dados, que serão enviados para o agente diretamente por upload do documento na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
  • Tipo do input: O input inicial para o fluxo é um documento de relatório de crédito, que pode ser em formato PDF ou texto.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber relatórios de crédito nos formatos: .pdf, .txt.
  • 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 texto formatado em **Markdown**. A estrutura deve iniciar com um cabeçalho contendo os campos `Informações Críticas`, `Sugestões de Ações`, seguidos por uma lista detalhada das análises realizadas.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     **Informações Críticas:**
    - Pontuação de Crédito: 750
    - Histórico de Pagamentos: Consistente
    - Limites de Crédito: Adequados
    
    **Sugestões de Ações:**
    1. Ajustar limites de crédito para aumentar a flexibilidade financeira.
    2. Revisar taxas de juros para otimizar custos.
    
    ### Análise Detalhada:
    - A pontuação de crédito apresentou uma melhoria de 5% nos últimos 12 meses.
    - Nenhuma inconsistência significativa foi detectada nos pagamentos recentes. 
  • Número de caracteres esperado: O texto final deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 3.500 caracteres, podendo variar conforme a complexidade do relatório analisado.

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 cálculo de tendências e variações.
  • 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 agente subsequente, pois é o entregável final do fluxo.

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Esse agente é o único no fluxo e não aciona outros agentes após a conclusão de sua tarefa.

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