Agente de IA para Auditoria de Decisões de Crédito

Receber decisões de crédito históricas, validar completude e consistência, padronizar campos e produzir um conjunto pronto para auditoria.

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 dataset histórico de decisões de crédito 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 dataset na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
• Tipo do input: O input inicial para o fluxo é um arquivo CSV contendo as decisões de crédito históricas.
• 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 500.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

• Formato de output: O output deve ser um objeto JSON com os campos: dados_padronizados, data_quality_report, campos_ausentes_por_coluna, correcoes_realizadas, regras_de_negocio_aplicadas, dados_padronizados_prontos.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   {
    "dados_padronizados": "...",
    "data_quality_report": {
      "registros_entrada": 10000,
      "registros_validos": 9500,
      "registros_excluidos_por_motivo": ["..."],
      "campos_ausentes_por_coluna": {
        "application_id": 0,
        "data_decisao": 5
      }
    },
    "correcoes_realizadas": ["..."],
    "regras_de_negocio_aplicadas": ["..."],
    "dados_padronizados_prontos": true
  } 

• Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 10.000 caracteres, variando conforme o número de correções e registros processados.

1.3.3 Parâmetros de Geração

• Modelo: GPT-5
• Temperatura: 0.5

1.3.4 Ferramentas do Agente

• Documentos: Não consulta.
• Calculadora: Utiliza lógica interna para cálculos de DTI e LTV.
• Busca Online: Não utiliza.
• Sistemas Externos: Não utiliza.

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 Erros e Inconsistências de Decisão (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Detecção de Erros e Inconsistências de Decisão (RF 2).

Identificar erros factuais e violações de política nas decisões históricas com evidências objetivas.

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 os dados padronizados e o data_quality_report gerados 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 50.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

• Formato de output: O output deve ser um JSON findings com os campos: erros_detectados, lista_erros, sumario_por_tipo, recomendacoes_pontuais.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   {
    "erros_detectados": true,
    "lista_erros": [
      {
        "application_id": "123456",
        "tipo_erro": "viola_corte_score",
        "regra_violada": "score_interno < cutoff_politica",
        "valor_esperado": "cutoff_politica",
        "valor_encontrado": "score_interno",
        "evidencia": "...",
        "severidade": "alta"
      }
    ],
    "sumario_por_tipo": {
      "viola_corte_score": 5,
      "override_sem_justificativa": 3
    },
    "recomendacoes_pontuais": ["..."]
  } 

• Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 8.000 caracteres, variando conforme a quantidade de erros detectados.

2.3.3 Parâmetros de Geração

• Modelo: GPT-5
• Temperatura: 0.5

2.3.4 Ferramentas do Agente

• Documentos: Não consulta.
• Calculadora: Utiliza lógica interna para verificação de cálculos e consistências.
• Busca Online: Não utiliza.
• Sistemas Externos: Não utiliza.

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 Análise de Padrões e Raízes Causais (RF 3).

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Análise de Padrões e Raízes Causais (RF 3).

Agrupar e priorizar padrões recorrentes de erro por segmento e levantar hipóteses de causas prováveis.

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 como input os findings do agente de detecção e o dataset padronizado.
• 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 60.000 caracteres.

3.3.2 Especificação do Output

• Formato de output: O output deve ser um JSON pattern_report com os campos: agrupamentos, principais_segmentos_priorizados, hipoteses_causais.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   {
    "agrupamentos": [
      {
        "dimensao": "produto",
        "chave": "credito pessoal",
        "tipos_erro": ["viola_corte_score", "override_sem_justificativa"],
        "contagem": 150,
        "proporcao": 0.25,
        "tendencia_temporal": "alta"
      }
    ],
    "principais_segmentos_priorizados": ["..."],
    "hipoteses_causais": [
      {
        "descricao": "Falha de treinamento em canal específico",
        "evidencias": "...",
        "confianca": "alta"
      }
    ]
  } 

• Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 10.000 caracteres, variando conforme a quantidade de padrões identificados.

3.3.3 Parâmetros de Geração

• Modelo: GPT-5
• Temperatura: 0.5

3.3.4 Ferramentas do Agente

• Documentos: Não consulta.
• Calculadora: Utiliza lógica interna para cálculo de proporções e tendências.
• Busca Online: Não utiliza.
• Sistemas Externos: Não utiliza.

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 deve ser visível para o Agente de Avaliação de Impacto e Simulações (RF 4).

3.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Avaliação de Impacto e Simulações (RF 4).

Estimar impacto potencial das correções propostas em KPIs de crédito e priorizar intervenções por esforço vs. impacto.

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 como input o pattern_report e o sumario_por_tipo, além de restricoes_negocio se disponíveis.
• 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 40.000 caracteres.

4.3.2 Especificação do Output

• Formato de output: O output deve ser um JSON impact_report com os campos: intervencoes, matriz_priorizacao, top5_recomendadas.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   {
    "intervencoes": [
      {
        "nome": "Correção de Score",
        "problema_alvo": "viola_corte_score",
        "acao_proposta": "Revisar política de corte de score",
        "impacto_esperado": {"aprovacao_uplift%": 5, "reducao_default_bps": 20},
        "esforco_estimado": "medio",
        "riscos_residuais": "...",
        "premissas": "..."
      }
    ],
    "matriz_priorizacao": {"quadrantes": "alto impacto/baixo esforço"},
    "top5_recomendadas": ["..."]
  } 

• Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 8.000 caracteres, variando conforme a quantidade de intervenções propostas.

4.3.3 Parâmetros de Geração

• Modelo: GPT-5
• Temperatura: 0.5

4.3.4 Ferramentas do Agente

• Documentos: Não consulta.
• Calculadora: Utiliza lógica interna para estimativas de impacto e priorização.
• Busca Online: Não utiliza.
• Sistemas Externos: Não utiliza.

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 deve ser visível para o Agente de Recomendações e Sistema de Feedback Contínuo (RF 5).

4.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Recomendações e Sistema de Feedback Contínuo (RF 5).

Consolidar recomendações acionáveis e desenhar um mecanismo de feedback contínuo para otimização do processo de decisão.

5.3.1 Especificação do Input

• Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 4).
• Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input o impact_report, principais_segmentos_priorizados e lista_erros.
• 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 50.000 caracteres.

5.3.2 Especificação do Output

• Formato de output: O output deve ser um JSON com as recomendações e o sistema de feedback contínuo, incluindo politicas_e_controles, melhorias_processo, melhorias_sistema, monitoramento_continuo, captura_racional_decisao, roadmap_priorizado, indicadores_de_sucesso.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   {
    "politicas_e_controles": {"ajustes_regras": ["..."], "limites_override": "...", "obrigatoriedades_documentais": "..."},
    "melhorias_processo": {"checklists": "...", "treinamentos": "...", "mudanças_fluxo": "..."},
    "melhorias_sistema": {"validacoes_pre_envio": "...", "consistencias_automaticas": "...", "bloqueios": "..."},
    "monitoramento_continuo": {"KPIs": "...", "periodicidade": "...", "limiares_alerta": "..."},
    "captura_racional_decisao": {"campos_minimos": "...", "formatos": "..."},
    "roadmap_priorizado": "...",
    "indicadores_de_sucesso": "..."
  } 

• Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 10.000 caracteres, variando conforme as recomendações e sistema de feedback propostos.

5.3.3 Parâmetros de Geração

• Modelo: GPT-5
• Temperatura: 0.5

5.3.4 Ferramentas do Agente

• Documentos: Não consulta.
• Calculadora: Utiliza lógica interna para definição de KPIs e roadmap.
• Busca Online: Não utiliza.
• Sistemas Externos: Não utiliza.

5.3.5 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.

5.3.6 Regras de Orquestração e Transição

A execução deste agente finaliza o fluxo. O JSON gerado é o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.