Agente de IA para Auditoria de Dados de Crédito

17 de December de 2025 • Tempo de leitura: 5 min

Como criar um agente de IA que verifica a precisão e consistência dos dados de crédito armazenados.

Biblioteca de Prompts e Agentes

1. Propósito e Escopo

Este documento define todos os prompts e detalhes de requisitos para um agente de IA destinado à auditoria de dados de crédito, garantindo a integridade e precisão das informações armazenadas. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é realizar auditorias automáticas e regulares nos dados de crédito para identificar inconsistências, implementar correções automáticas ou alertas para dados incorretos, e assegurar a integridade dos dados através de verificações contínuas e atualizações precisas.

2. Contexto e Problema

Atualmente, as instituições financeiras enfrentam desafios significativos relacionados à precisão e consistência dos dados de crédito armazenados. Problemas comuns incluem:

  • Erros e inconsistências nos dados de crédito armazenados.
  • Necessidade de garantir a integridade e precisão das informações de crédito.
  • Falta de processos automatizados para auditoria contínua de dados de crédito.

A ausência de um sistema automatizado de auditoria resulta em riscos operacionais e financeiros, além de comprometer a tomada de decisões baseada em dados.

3. Impactos Esperados

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

  • Reduzir erros e inconsistências nos dados de crédito armazenados.
  • Aumentar a precisão e integridade das informações de crédito.
  • Automatizar o processo de auditoria, garantindo verificações contínuas e atualizações precisas.
  • Mitigar riscos operacionais e melhorar a qualidade das decisões baseadas em dados.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para auditoria de dados de crédito verifica a precisão e consistência dos dados armazenados, garantindo a integridade das informações. A seguir são detalhadas todas as regras de negócio e especificações funcionais necessárias para que esse agente atue como um auditor eficaz e autônomo dos dados de crédito.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por quatro agentes de IA. O processo inicia com a configuração do escopo de auditoria e termina com a geração de um plano de correção e alertas.

Agentes Função Principal
Agente de Configuração e Escopo de Auditoria de Crédito (RF 1) Receber os parâmetros de auditoria e validar o escopo.
Agente de Execução de Consultas em Banco de Dados (RF 2) Executar consultas para recuperar datasets necessários à auditoria.
Agente de Validação de Consistência e Integridade de Dados de Crédito (RF 3) Aplicar regras de negócio para identificar erros e inconsistências.
Agente de Geração de Plano de Correção e Alertas (RF 4) Transformar achados da auditoria em um plano de ação com correções sugeridas.

5. Protótipos

Para proporcionar uma visão clara e tangível da solução proposta, criamos protótipos que demonstram tanto o fluxo de trabalho dos agentes quanto o resultado final esperado. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.

Ver Agente na Prototipe AI

6. Requisitos Funcionais

RF 1. Agente de Configuração e Escopo de Auditoria de Crédito

1.1 Tarefa do Agente

Receber os parâmetros de auditoria, validar a completude do escopo e produzir o plano de checagens e consultas necessários para a auditoria dos dados de crédito.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um objeto JSON contendo os parâmetros necessários para a auditoria de dados de crédito.

# 2. Objetivo
Validar a completude do escopo e produzir o plano de checagens e consultas necessários para a auditoria dos dados de crédito.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Se qualquer campo obrigatório de input estiver ausente (schema_origem, campos_chave, periodo_referencia, dicionario_dados), definir escopo_validado=false e listar inconsistencias_escopo com motivo e campo.
- Construir chaves_deduplicacao combinando campos_chave; se não houver chave natural, definir regra de deduplicação por (id_contrato, id_cliente, data_criacao).
- Definir chaves_referenciais mínimas: contratos.id_cliente -> clientes.id_cliente; parcelas.id_contrato -> contratos.id_contrato; eventos.id_contrato -> contratos.id_contrato.
- Gerar lista_consultas com filtros por periodo_referencia em campos de data relevantes: contratos.data_formalizacao, parcelas.data_vencimento, eventos.data_evento.
- Montar plano_regras com identificadores únicos (ex.: R001_CAMPO_OBRIGATORIO, R010_RANGE_JUROS, R030_SOMA_PARCELAS), cada uma contendo: descricao, severidade (critica/alta/media/baixa), entidade_alvo, campos_alvo, condicao_em_linguagem_natural e variaveis_de_parametro.
- Se limites_e_padroes ausente para algum item (ex.: taxa_juros_aa_max), registrar no plano_regras a necessidade de tolerancia_default e definir valor default: taxa_juros_aa_max=1.0 (100% a.a.), atraso_max_sem_migrar_status=60 dias.
- Padronizar nomenclatura de moedas e datas no output (ISO-4217 para moeda; ISO-8601 para datas).
- Nunca incluir credenciais ou instruções de conexão no output; somente estruturas de consulta e parâmetros de filtro.
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 um objeto JSON com os parâmetros de auditoria 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: O input inicial para o fluxo é um objeto JSON contendo os parâmetros de auditoria.
  • 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 texto com até 10.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um objeto JSON contendo o escopo validado, lista de consultas, plano de regras, chaves de deduplicação e chaves referenciais.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     {
  "escopo_validado": true,
  "inconsistencias_escopo": [],
  "lista_consultas": [...],
  "plano_regras": [...],
  "chaves_deduplicacao": [...],
  "chaves_referenciais": [...]
}
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho estimado em torno 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: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

1.3.5 Memória

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Execução de Consultas em Banco de Dados (RF 2).

RF 2. Agente de Execução de Consultas em Banco de Dados

2.1 Tarefa do Agente

Realizar conexão com o banco de dados de origem e executar as consultas para recuperar os datasets necessários à auditoria de crédito.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo os parâmetros prontos para execução das consultas de auditoria.

# 2. Objetivo
Executar as consultas para recuperar os datasets necessários à auditoria de crédito.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Este agente executa apenas a consulta; não realiza análises ou transformações além do necessário para materializar os datasets solicitados.
- Respeitar exatamente os filtros de periodo_referencia e as colunas listadas em lista_consultas.
- Se alguma entidade retornar vazia, incluir no output metadados.alertas_execucao com a entidade afetada.
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 um objeto JSON contendo os parâmetros de consulta.
  • 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 texto com até 10.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um objeto JSON contendo os dados recuperados por entidade e metadados de execução.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     {
  "contratos": [...],
  "parcelas": [...],
  "clientes": [...],
  "eventos": [...],
  "metadados": {
    "quantidades_por_entidade": {...},
    "periodo_aplicado": "...",
    "alertas_execucao": [...]
  }
}
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho estimado em torno de 8.000 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: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

2.3.5 Memória

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Validação de Consistência e Integridade de Dados de Crédito (RF 3).

RF 3. Agente de Validação de Consistência e Integridade de Dados de Crédito

3.1 Tarefa do Agente

Aplicar regras de negócio e consistência nos datasets de crédito para identificar erros, inconsistências e violações de integridade.

3.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo os datasets por entidade e o plano de regras para validação de consistência.

# 2. Objetivo
Identificar erros, inconsistências e violações de integridade nos dados de crédito.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Campos obrigatórios: sinalizar violação R001_CAMPO_OBRIGATORIO para qualquer campo marcado como obrigatorio no dicionario_dados que esteja nulo ou vazio.
- Tipos e formatos: validar números, datas (ISO-8601), moeda (ISO-4217).
- Faixas e limites: validar taxa_juros_aa em [0, taxa_juros_aa_max]; principal >= 0.
- Consistência de status: se atraso_dias > politicas.atraso_max_sem_migrar_status e status not in {"em_atraso","inadimplente"}, registrar R020_STATUS_INCOMPATIVEL.
- Referencial: verificar existência de clientes vinculados e contratos referenciados.
- Duplicidade: identificar registros com mesma chave de deduplicacao.
- Somatório de parcelas: para cada contrato ativo, somar valor_nominal_parcelas e comparar com principal.
- Para cada violação, atribuir severidade e gerar resumo_metricas e indicadores_qualidade.
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 os datasets por entidade e o plano de regras.
  • 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 texto com até 15.000 caracteres.

3.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um objeto JSON contendo achados, resumo_metricas, indicadores_qualidade e recomendacoes_de_tratamento.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     {
  "achados": [...],
  "resumo_metricas": [...],
  "indicadores_qualidade": [...],
  "recomendacoes_de_tratamento": [...]
}
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho estimado em torno de 10.000 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: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

3.3.5 Memória

3.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Geração de Plano de Correção e Alertas (RF 4).

RF 4. Agente de Geração de Plano de Correção e Alertas

4.1 Tarefa do Agente

Transformar os achados da auditoria em um plano de ação com correções sugeridas e alertas priorizados por severidade e risco.

4.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo os achados da auditoria e os indicadores de qualidade.

# 2. Objetivo
Transformar os achados da auditoria em um plano de ação com correções sugeridas e alertas priorizados.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Para R022_DUPLICIDADE, sugerir manter registro com maior data_criacao e cancelar demais.
- Para R021_CHAVE_ESTRANGEIRA_INEXISTENTE, sugerir correção via criação/associação do cliente correto.
- Para R030_SOMA_PARCELAS, sugerir recalcular parcelas ou ajustar valor_total_contrato.
- Cada item do plano_correcao deve conter: id_item, regra_relacionada, severidade, registros_afetados, acao_sugerida, risco_operacional, impacto_estimado, dependencia e validacao_pos_correcao.
- Gerar alertas_priorizados ordenando por severidade, impacto_estimado e quantidade de registros afetados.
- Relatorio_executivo: 5-10 linhas com panorama geral e recomendações imediatas.
4.3 Configurações do Agente

4.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 3).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber os achados da auditoria e os indicadores de qualidade.
  • 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 texto com até 10.000 caracteres.

4.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um objeto JSON contendo plano_correcao, alertas_priorizados e relatorio_executivo.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     {
  "plano_correcao": [...],
  "alertas_priorizados": [...],
  "relatorio_executivo": "..."
}
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho estimado em torno de 7.000 caracteres.

4.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

4.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

4.3.5 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.

4.3.6 Regras de Orquestração e Transição

A execução deste agente finaliza o fluxo. O plano de correção e alertas é o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.

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