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 Análise de Transações de Benefícios. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.
O objetivo principal deste agente é analisar transações de benefícios para identificar padrões de uso, detectar fraudes potenciais e sugerir melhorias nos processos.
2. Contexto e Problema
Identificação de padrões de uso em transações de benefícios é um processo complexo e demorado, e fraudes potenciais podem passar despercebidas sem uma análise detalhada. Além disso, a melhoria dos processos de benefícios requer insights baseados em dados.
3. Impactos Esperados
A implementação deste agente visa alcançar os seguintes resultados:
- Automatizar a identificação de padrões de uso nas transações de benefícios.
- Detectar fraudes potenciais de forma mais eficiente.
- Sugerir melhorias nos processos baseadas em dados concretos.
4. Visão Geral da Solução
O agente de IA para Análise de Transações de Benefícios processa dados de transações, aplica algoritmos de IA para identificar padrões de uso e fraudes, e sugere melhorias nos processos. 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 transações de benefícios.
A solução consiste em um fluxo de automação composto por três agentes de IA. O processo inicia com a análise de padrões de uso e termina com a sugestão de melhorias nos processos de benefícios.
| Agentes | Função Principal |
|---|---|
Agente de Análise de Padrões de Uso de Benefícios (RF 1)
| Validar, padronizar e analisar transações de benefícios para extrair padrões de uso. |
Agente de Detecção de Fraudes em Benefícios (RF 2)
| Gerar alertas de fraude potenciais a partir de padrões e transações. |
Agente de Sugestão de Melhorias nos Processos de Benefícios (RF 3)
| Propor melhorias de processo, políticas e monitoramento. |
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 Análise de Padrões de Uso de Benefícios
1.1 Tarefa do Agente
Validar, padronizar e analisar transações de benefícios para extrair padrões de uso por beneficiário, tipo de benefício, período e canal.
1.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo transações de benefícios em formato CSV ou JSON array. Campos obrigatórios incluem: id_transacao, beneficiario_id, data_hora, valor, tipo_beneficio.
# 2. Objetivo
Analisar as transações para identificar padrões de uso, validar dados e preparar um output estruturado para os próximos agentes.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Valide e descarte registros com campos obrigatórios ausentes.
- Normalize data para UTC e converta valores para números com duas casas decimais.
- Calcule estatísticas globais e padrões por tipo de benefício, beneficiário e período.
- Identifique outliers preliminares e sinalize baixa amostra quando aplicável.
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
"dataset_status": {
"registros_recebidos": 1000,
"registros_validos": 950,
"registros_descartados": 50,
"motivos_descartes": ["campos_ausentes"]
},
"qualidade_dados": {
"campos_faltantes_porcentagem": 5,
"duplicidades_detectadas": 2,
"timezone_inferido": true
},
"estatisticas_globais": {
"qtd_transacoes": 950,
"valor_total": 50000,
"valor_medio": 52.63,
"mediana": 50,
"p95": 100,
"p99": 150
},
"padroes": {
"por_tipo_beneficio": [],
"por_beneficiario": [],
"por_periodo": [],
"sazonalidade": []
},
"outliers_preliminares": {
"beneficiarios_com_uso_atipico": [],
"periodos_com_picos": []
},
"flags": {
"patterns_identified": true,
"baixa_amostra": false
}
} 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 transações de benefícios via API. Na fase de testes, os dados serão enviados pelo agente diretamente por upload de um csv na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
- Tipo do input: Transações de benefícios em formato CSV ou JSON array.
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs nos formatos:
.csv,.json. - Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 100.000 caracteres.
1.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON estruturado contendo informações sobre a qualidade dos dados, estatísticas globais, padrões identificados e flags de alerta.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "dataset_status": { "registros_recebidos": 1000, "registros_validos": 950, "registros_descartados": 50, "motivos_descartes": ["campos_ausentes"] }, "qualidade_dados": { "campos_faltantes_porcentagem": 5, "duplicidades_detectadas": 2, "timezone_inferido": true }, "estatisticas_globais": { "qtd_transacoes": 950, "valor_total": 50000, "valor_medio": 52.63, "mediana": 50, "p95": 100, "p99": 150 }, "padroes": { "por_tipo_beneficio": [], "por_beneficiario": [], "por_periodo": [], "sazonalidade": [] }, "outliers_preliminares": { "beneficiarios_com_uso_atipico": [], "periodos_com_picos": [] }, "flags": { "patterns_identified": true, "baixa_amostra": false } } - Número de caracteres esperado: O JSON de output terá um tamanho aproximado de 5.000 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 deve ser visível para o Agente de Detecção de Fraudes em Benefícios (RF 2).
1.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Detecção de Fraudes em Benefícios (RF 2).
RF 2. Agente de Detecção de Fraudes em Benefícios
2.1 Tarefa do Agente
Gerar alertas de fraude potenciais a partir de padrões e transações, aplicando regras de negócio e desvios comportamentais por beneficiário.
2.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um JSON do Agente de Análise de Padrões de Uso de Benefícios, incluindo estatísticas e outliers preliminares.
# 2. Objetivo
Gerar alertas de fraude potenciais com base nos dados recebidos, aplicando regras de negócio e desvios comportamentais.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Utilize parâmetros padrão para limites de valor e frequência se não forem fornecidos.
- Sinalize transações que ultrapassam limites de alto valor ou velocidade.
- Gere alertas categorizados por tipo de fraude potencial.
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
"parametros_utilizados": {
"limite_alto_valor": 3000,
"janela_velocidade_min": 15,
"max_transacoes_janela": 5,
"limiar_zscore": 2.5,
"limiar_p95_frequencia": 20
},
"alerts": [
{
"id_alerta": "alerta_001",
"categoria": "alto_valor",
"severidade": "alta",
"score_risco": 85,
"beneficiario_id": "benef_123",
"transacoes_relacionadas": ["trans_001"],
"motivos": ["valor acima do P99_global"],
"recomendacoes_imediatas": ["revisão manual e verificação de identidade"]
}
],
"resumo": {
"total_alertas": 10,
"por_categoria": {
"alta_frequencia": 3,
"alto_valor": 5,
"geolocalizacao_improvavel": 2
},
"beneficiarios_sinalizados": ["benef_123", "benef_456"]
},
"flags": {
"fraud_alerts_generated": true
}
} 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: JSON estruturado contendo dados sobre padrões de uso e estatísticas, gerado pelo agente anterior.
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato:
.json. - Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 10.000 caracteres.
2.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON contendo alertas de fraude potenciais, parâmetros utilizados e um resumo dos alertas gerados.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "parametros_utilizados": { "limite_alto_valor": 3000, "janela_velocidade_min": 15, "max_transacoes_janela": 5, "limiar_zscore": 2.5, "limiar_p95_frequencia": 20 }, "alerts": [ { "id_alerta": "alerta_001", "categoria": "alto_valor", "severidade": "alta", "score_risco": 85, "beneficiario_id": "benef_123", "transacoes_relacionadas": ["trans_001"], "motivos": ["valor acima do P99_global"], "recomendacoes_imediatas": ["revisão manual e verificação de identidade"] } ], "resumo": { "total_alertas": 10, "por_categoria": { "alta_frequencia": 3, "alto_valor": 5, "geolocalizacao_improvavel": 2 }, "beneficiarios_sinalizados": ["benef_123", "benef_456"] }, "flags": { "fraud_alerts_generated": true } } - Número de caracteres esperado: O JSON de output terá um tamanho aproximado de 3.000 caracteres.
2.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
2.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta documentos externos.
- Calculadora: Utiliza lógica interna para cálculos de z-score e frequências.
- 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 Sugestão de Melhorias nos Processos de Benefícios (RF 3).
2.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Sugestão de Melhorias nos Processos de Benefícios (RF 3).
RF 3. Agente de Sugestão de Melhorias nos Processos de Benefícios
3.1 Tarefa do Agente
Propor melhorias de processo, políticas e monitoramento com base nos padrões e alertas de fraude identificados.
3.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um JSON contendo padrões e estatísticas do Agente de Análise de Padrões e alerts do Agente de Detecção de Fraudes.
# 2. Objetivo
Propor melhorias de processo, políticas e monitoramento com base nos padrões e alertas de fraude identificados.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Traduza cada categoria de alerta em ao menos uma recomendação de processo.
- Defina limites operacionais sugeridos baseados em dados.
- Inclua dashboards com métricas mínimas e amostragem de auditoria baseada no risco.
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
"recomendacoes_processo": [
{
"tema": "Verificação de Identidade",
"descricao": "Implementar verificação reforçada para transações acima do P99_global.",
"justificativa_dados": "Baseado em 5% das transações sinalizadas como alto valor.",
"kpi_alvo": "Reduzir transações suspeitas em 30%",
"parametro_sugerido": "verificacao_reforcada"
}
],
"politicas_sugeridas": [
{
"regra": "Limitação de Transações",
"escopo": "Beneficiários",
"condicao_ativacao": "1 transação por minuto",
"valor_sugerido": "1",
"impacto_esperado": "Redução de 20% em casos de burst"
}
],
"monitoramento": {
"dashboards": [
{
"nome": "Métricas de Fraude",
"metrica": "taxa_alertas_por_1000_transacoes",
"periodicidade": "Diária",
"limiar_alerta": "5"
}
],
"amostragem_auditoria": {
"regra": "Alta Severidade",
"taxa_amostragem": "10%"
}
},
"plano_de_acao_priorizado": [
{
"acao": "Melhoria de Qualidade de Dados",
"prioridade": "1",
"responsavel_sugerido": "Equipe de TI",
"prazo_sugerido_dias": "30"
}
],
"anomalias_para_auditoria": ["alerta_001"]
} 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: JSON contendo padrões e estatísticas do Agente de Análise de Padrões e alerts do Agente de Detecção de Fraudes.
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato:
.json. - Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 12.000 caracteres.
3.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON contendo recomendações de processo, políticas sugeridas, monitoramento e um plano de ação priorizado.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "recomendacoes_processo": [ { "tema": "Verificação de Identidade", "descricao": "Implementar verificação reforçada para transações acima do P99_global.", "justificativa_dados": "Baseado em 5% das transações sinalizadas como alto valor.", "kpi_alvo": "Reduzir transações suspeitas em 30%", "parametro_sugerido": "verificacao_reforcada" } ], "politicas_sugeridas": [ { "regra": "Limitação de Transações", "escopo": "Beneficiários", "condicao_ativacao": "1 transação por minuto", "valor_sugerido": "1", "impacto_esperado": "Redução de 20% em casos de burst" } ], "monitoramento": { "dashboards": [ { "nome": "Métricas de Fraude", "metrica": "taxa_alertas_por_1000_transacoes", "periodicidade": "Diária", "limiar_alerta": "5" } ], "amostragem_auditoria": { "regra": "Alta Severidade", "taxa_amostragem": "10%" } }, "plano_de_acao_priorizado": [ { "acao": "Melhoria de Qualidade de Dados", "prioridade": "1", "responsavel_sugerido": "Equipe de TI", "prazo_sugerido_dias": "30" } ], "anomalias_para_auditoria": ["alerta_001"] } - Número de caracteres esperado: O JSON de output terá um tamanho aproximado de 4.000 caracteres.
3.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
3.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta documentos externos.
- Calculadora: Utiliza lógica interna para cálculos de métricas e KPIs.
- 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 JSON gerado é o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.