Agente de IA para Classificação de Risco de Crédito Empresarial

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

Como criar um agente de IA que analisa dados financeiros e de mercado para classificar o risco de crédito de empresas.

1. Propósito e Escopo

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados, ferramentas como chamadas a sistemas externos e demais requisitos funcionais para o Fluxo de Agentes "Classificação de Risco de Crédito Empresarial", uma solução de automação projetada para analisar dados financeiros e de mercado e classificar o risco de crédito de empresas de forma automatizada. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é automatizar a análise de dados financeiros e de mercado para classificar o risco de crédito de empresas, eliminando erros e subjetividades do processo manual e garantindo atualizações frequentes com base em novas informações.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

Atualmente, a classificação de risco de crédito empresarial é feita manualmente, o que a torna propensa a erros e subjetividades. Além disso, a falta de atualização frequente pode resultar em classificações de risco desatualizadas, comprometendo a precisão das decisões de crédito.


Problemas Identificados

  • Erros e Subjetividades: A classificação manual do risco de crédito é suscetível a erros humanos e interpretações subjetivas.
  • Desatualização: A falta de atualização frequente pode tornar as classificações de risco obsoletas, afetando negativamente a tomada de decisão.

3. Impactos Esperados

A implementação deste fluxo de automação visa alcançar os seguintes resultados:

  • Reduzir erros e subjetividades na classificação de risco de crédito.
  • Garantir atualizações frequentes das classificações de risco com base em novas informações.
  • Fornecer justificativas claras para as classificações de risco atribuídas.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para classificação de risco de crédito empresarial utiliza algoritmos de IA para analisar dados financeiros e de mercado em tempo real, atualizando automaticamente as classificações de risco com base em novas informações. 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 classificação de risco de crédito de empresas.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por 8 agentes de IA. O processo inicia com a validação e preparação dos dados de entrada e termina com a geração de justificativas claras e auditáveis para o rating atribuído.

Agentes Função Principal
Agente de Preparação e Validação de Input (RF 1) Validar, padronizar e enriquecer o payload inicial para viabilizar a coleta e análise de dados financeiros e de mercado.
Agente de Execução de Chamada à API - Dados Financeiros (RF 2) Realizar chamada à API do sistema financeiro para obter DRE, Balanço e Fluxo de Caixa nos períodos requeridos.
Agente de Execução de Chamada à API - Bureau de Crédito (RF 3) Realizar chamada à API do bureau para obter score de pagamento, eventos negativos e histórico de atrasos.
Agente de Busca Online - Dados de Mercado e Notícias (RF 4) Executar busca online para recuperar preços recentes, variação 90 dias, volatilidade e notícias relevantes da empresa e do setor.
Agente de Consolidação de Dados (RF 5) Unificar e priorizar as fontes coletadas, removendo duplicidades e estabelecendo carimbo de tempo consolidado.
Agente de Cálculo de Indicadores Financeiros e de Mercado (RF 6) Calcular indicadores padronizados, normalizar por setor e preparar insumos quantitativos para classificação.
Agente de Classificação de Risco de Crédito (RF 7) Atribuir rating de crédito padronizado com base em indicadores calculados, eventos recentes e sinais de mercado.
Agente de Justificativa e Explicabilidade (RF 8) Gerar justificativas claras e auditáveis para o rating atribuído, destacando os principais drivers quantitativos e eventos qualitativos.

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 Preparação e Validação de Input

1.1 Tarefa do Agente

Validar, padronizar e enriquecer o payload inicial para viabilizar a coleta e análise de dados financeiros e de mercado.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um JSON com identificadores da empresa (empresa_id, cnpj/opcional, nome_legal/opcional), moeda_preferida (ex.: BRL), períodos_de_analise (ex.: ["2022","2023","TTM"]) e quaisquer demonstrações financeiras já disponíveis.

# 2. Objetivo
Validar, padronizar e enriquecer o payload inicial para viabilizar a coleta e análise de dados financeiros e de mercado.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Validar obrigatórios: empresa_id (string) e moeda (BRL, USD, EUR). Se moeda_preferida ausente, definir BRL.
- Normalizar CNPJ (apenas dígitos, 14 caracteres). Se inválido, definir cnpj como null e marcar faltantes incluindo need_identificador_alternativo se nome_legal não fornecido.
- Períodos: aceitar anos YYYY e TTM; remover duplicatas; se vazio, definir ["TTM","últimos_2_anos"].
- Checar presença mínima de demonstrações: se não houver DRE e Balanço para pelo menos 1 período, incluir "need_api_financeiro" em faltantes.
- Marcar faltantes específicos: news e preço (need_market_prices), benchmark setorial (need_setor_benchmark), histórico de pagamentos (need_bureau) se não informado score_bureau.
- Definir limites_tolerancia.max_atraso_dias=15 para dados de mercado e 120 dias para demonstrações; expor isso no output.
- Em prioridade_fontes, ordenar por: 1) api_financeiro (dados estruturados), 2) bureau (score e eventos), 3) market_search (preços e notícias); expor a lista no output.
- Definir schema_valido=true somente se empresa_id, moeda e periodos válidos; caso contrário, schema_valido=false e listar todos os faltantes.
- Não transformar valores numéricos neste agente; apenas validar tipos (número vs string) e sinal (ex.: ativos_totais >= 0).
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 JSON contendo os identificadores da empresa e dados financeiros 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 JSON estruturado com informações da empresa.
  • 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 JSON estruturado contendo o payload validado e enriquecido, com informações sobre faltantes e limites de tolerância.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
    {"empresa_id":"12345","moeda":"BRL","periodos":["2022","2023","TTM"],"schema_valido":true,"faltantes":["need_api_financeiro","need_market_prices","need_setor_benchmark"],"prioridade_fontes":["api_financeiro","bureau","market_search"],"limites_tolerancia":{"max_atraso_dias":15},"timestamp_input":"2025-12-17T13:54:00Z"}
  • Número de caracteres esperado: O JSON final deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 1.500 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 Chamada à API - Dados Financeiros (RF 2).

RF 2. Agente de Execução de Chamada à API - Dados Financeiros

2.1 Tarefa do Agente

Realizar chamada à API do sistema financeiro para obter DRE, Balanço e Fluxo de Caixa nos períodos requeridos.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um JSON contendo o endpoint e parâmetros necessários para realizar a chamada à API do sistema financeiro.

# 2. Objetivo
Executar a chamada à API com o payload recebido e retornar a resposta bruta do provedor sem alterações.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Este agente deve apenas executar a chamada à API com o payload recebido e retornar a resposta bruta do provedor sem alterações.
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 JSON estruturado com o endpoint e parâmetros da API financeira.
  • 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 1.500 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser a resposta bruta do provedor financeiro no formato JSON.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
    {"empresa_id":"12345","statements":{"2022":{...},"2023":{...},"TTM":{...}},"fonte":"api_financeiro","timestamp_coleta":"2025-12-17T13:55:00Z"}
  • Número de caracteres esperado: O JSON final deve ter um tamanho estimado em torno de 2.000 caracteres.

2.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: Não se aplica (uso de ferramenta)
  • Temperatura: Não se aplica

2.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: O agente deverá enviar o JSON recebido para a API externa e retornar a resposta.

2.3.5 Memória

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Execução de Chamada à API - Bureau de Crédito (RF 3).

RF 3. Agente de Execução de Chamada à API - Bureau de Crédito

3.1 Tarefa do Agente

Realizar chamada à API do bureau para obter score de pagamento, eventos negativos e histórico de atrasos.

3.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um JSON contendo o endpoint e parâmetros necessários para realizar a chamada à API do bureau de crédito.

# 2. Objetivo
Executar a chamada à API com o payload recebido e retornar a resposta bruta do provedor sem alterações.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Este agente deve apenas executar a chamada à API com o payload recebido e retornar a resposta bruta do provedor sem alterações.
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 como input um JSON estruturado com o endpoint e parâmetros da API do bureau de crédito.
  • 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 1.500 caracteres.

3.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser a resposta bruta do bureau de crédito no formato JSON.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
    {"cnpj":"00000000000000","score_bureau":78,"eventos_negativos":[{"tipo":"protesto","data":"2024-11-10","valor":50000}],"hist_atrasos":{"faturas_30d":1,"faturas_60d":0},"timestamp_coleta":"2025-12-17T13:55:10Z"}
  • Número de caracteres esperado: O JSON final deve ter um tamanho estimado em torno de 1.500 caracteres.

3.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: Não se aplica (uso de ferramenta)
  • Temperatura: Não se aplica

3.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: O agente deverá enviar o JSON recebido para a API externa e retornar a resposta.

3.3.5 Memória

3.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Busca Online - Dados de Mercado e Notícias (RF 4).

RF 4. Agente de Busca Online - Dados de Mercado e Notícias

4.1 Tarefa do Agente

Executar busca online para recuperar preços recentes, variação 90 dias, volatilidade e notícias relevantes da empresa e do setor.

4.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um conjunto de consultas para execução de busca online, incluindo limites de resultados e janela de tempo.

# 2. Objetivo
Executar a busca com os parâmetros fornecidos e retornar os dados recuperados sem processamento adicional.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Este agente deve apenas executar a busca com os parâmetros fornecidos e retornar os dados recuperados sem processamento adicional.
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 como input um conjunto de consultas para execução de busca online.
  • 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 1.500 caracteres.

4.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser os dados recuperados no formato JSON.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
    {"precos":{"serie_diaria":[{"data":"2025-09-18","preco":10.5},...]},"volatilidade_90d":0.35,"retorno_90d":-0.08,"noticias":[{"titulo":"...","data":"2025-12-05","sentimento":"negativo"}],"benchmarks_setor":{"alavancagem_mediana":2.1,"margem_ebitda_mediana":0.14},"timestamp_coleta":"2025-12-17T13:55:20Z"}
  • Número de caracteres esperado: O JSON final deve ter um tamanho estimado em torno de 2.000 caracteres.

4.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: Não se aplica (uso de ferramenta)
  • Temperatura: Não se aplica

4.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Utiliza lógica interna para executar buscas online.
  • 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 Consolidação de Dados (RF 5).

4.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Consolidação de Dados (RF 5).

RF 5. Agente de Consolidação de Dados

5.1 Tarefa do Agente

Unificar e priorizar as fontes coletadas, removendo duplicidades e estabelecendo carimbo de tempo consolidado.

5.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo JSONs de saída dos agentes de API financeiro, bureau e busca online, além do payload validado do Agente de Preparação.

# 2. Objetivo
Unificar e priorizar as fontes coletadas, removendo duplicidades e estabelecendo carimbo de tempo consolidado.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Priorizar conflito de campos por ordem: financeiro > bureau > mercado; manter ambas versões em campos *_fonte quando divergentes.
- Eliminar períodos incompletos (quando faltar pelo menos 2 das 3 peças: DRE, Balanço, Fluxo) a menos que TTM esteja disponível; registrar exclusões em exclusions[].
- Se preço de mercado ausente mas houver notícias, manter noticias sem métricas de preço e setar volatilidade_90d como null.
- Converter todas as moedas para a moeda definida pelo Agente de Preparação usando taxa_cambio fornecida no input; se ausente, marcar conversion_pending=true e manter valores originais.
- Garantir timestamps ISO8601 e origem por campo com sufixo _fonte.
5.3 Configurações do Agente

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 múltiplos JSONs de saída dos agentes anteriores e o payload validado do agente de preparação.
  • 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 combinado de até 6.000 caracteres.

5.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON consolidado com dados unificados e priorizados.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
    {"empresa_id":"12345","dataset":{"statements":{...},"bureau":{...},"mercado":{...}},"fontes_utilizadas":["api_financeiro","bureau","market_search"],"prioridade_fontes":{"financeiro":1,"bureau":2,"mercado":3},"timestamp_consolidacao":"2025-12-17T13:56:00Z"}
  • Número de caracteres esperado: O JSON final deve ter um tamanho estimado em torno de 2.500 caracteres.

5.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

5.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta.
  • Calculadora: Utiliza lógica interna para consolidação de dados.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não utiliza.

5.3.5 Memória

5.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Cálculo de Indicadores Financeiros e de Mercado (RF 6).

RF 6. Agente de Cálculo de Indicadores Financeiros e de Mercado

6.1 Tarefa do Agente

Calcular indicadores padronizados, normalizar por setor e preparar insumos quantitativos para classificação.

6.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um dataset consolidado com demonstrações financeiras por período, dados de mercado e benchmarks setoriais.

# 2. Objetivo
Calcular indicadores padronizados, normalizar por setor e preparar insumos quantitativos para classificação.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Selecionar período base: preferir TTM; se indisponível, último ano completo disponível.
- Fórmulas:
  • Liquidez Corrente = Ativo Circulante / Passivo Circulante.
  • Liquidez Seca = (Ativo Circulante - Estoques) / Passivo Circulante.
  • Dívida Líquida = (Empréstimos e Financiamentos + Debêntures + Arrendamentos) - Caixa e Equivalentes.
  • Dívida Líquida/EBITDA: se EBITDA ≤ 0, definir como alto_risco e valor = null.
  • Cobertura de Juros = EBIT / Despesa Financeira Líquida; se Despesa Financeira ≤ 0, setar null.
  • Margem EBITDA = EBITDA / Receita Líquida.
  • ROIC = (NOPAT) / (Capital Investido Médio); se indisponível, aproximar por EBIT*(1-aliquota)/((Ativo Operacional - Passivo Operacional) médio) com aliquota padrão 34% se não fornecida.
  • Crescimento Receita YoY = (Receita ano atual - anterior) / anterior, quando ambos existirem.
- Mercado:
  • Retorno_90d = (preço_último - preço_90d) / preço_90d quando série disponível; caso contrário null.
  • Volatilidade_90d = desvio padrão dos retornos diários no período; se <30 observações, marcar baixa_confianca=true.
- Bureau: normalizar score_bureau para escala 0-100; manter eventos_negativos e contagens de atrasos.
- Benchmarks: calcular z-scores por indicador quando mediana e desvio do setor existirem; winsorizar entradas nos percentis 1 e 99 antes do z-score.
- Qualidade de dados: completude = proporção de indicadores calculados sobre total esperado; expor flags de alto_risco_por_indisponibilidade quando métricas críticas (EBITDA, Passivo Circulante, Ativo Circulante) faltarem.
6.3 Configurações do Agente

6.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 5).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input um dataset consolidado com dados financeiros e de mercado.
  • 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 5.000 caracteres.

6.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo indicadores financeiros e de mercado calculados e normalizados.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
    {"empresa_id":"12345","indicadores":{"liquidez_corrente":1.4,"liquidez_seca":1.1,"divida_liquida_ebitda":3.2,"cobertura_juros":2.8,"margem_ebitda":0.16,"roic":0.11,"crescimento_receita_yoy":0.07,"retorno_90d":-0.08,"volatilidade_90d":0.35,"score_bureau_norm":78,"z_scores":{"divida_liquida_ebitda":0.6,"margem_ebitda":-0.3}},"qualidade_dados":{"completude":0.87,"periodo_base":"2023"},"timestamp_calculo":"2025-12-17T13:56:30Z"}
  • Número de caracteres esperado: O JSON final deve ter um tamanho estimado em torno de 3.000 caracteres.

6.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

6.3.4 Ferramentas do Agente

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

6.3.5 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 Classificação de Risco de Crédito (RF 7).

6.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Classificação de Risco de Crédito (RF 7).

RF 7. Agente de Classificação de Risco de Crédito

7.1 Tarefa do Agente

Atribuir rating de crédito padronizado com base em indicadores calculados, eventos recentes e sinais de mercado.

7.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo indicadores financeiros e de mercado normalizados, qualidade de dados, eventos do bureau e benchmarks setoriais.

# 2. Objetivo
Atribuir rating de crédito padronizado com base em indicadores calculados, eventos recentes e sinais de mercado.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Calcular score (0-100) por pesos fixos: Liquidez Corrente 10%, Liquidez Seca 5%, Dívida Líquida/EBITDA 20%, Cobertura de Juros 15%, Margem EBITDA 15%, ROIC 10%, Crescimento Receita 5%, Volatilidade 5% (impacto negativo), Retorno_90d 5%, Score Bureau 10%.
- Escalas para subtotais (exemplos):
  • Liquidez Corrente: >=2.0 -> 100; 1.5-1.99 -> 80; 1.2-1.49 -> 60; 1.0-1.19 -> 40; <1.0 -> 10.
  • Dívida Líquida/EBITDA: <=1.0 -> 100; 1.01-2.0 -> 85; 2.01-3.0 -> 65; 3.01-4.0 -> 45; 4.01-5.0 -> 25; >5.0 ou null -> 10.
  • Cobertura de Juros: >=6.0 -> 100; 4-5.99 -> 80; 2-3.99 -> 60; 1-1.99 -> 40; <1 -> 10.
  • Margem EBITDA: >=0.25 -> 100; 0.15-0.249 -> 75; 0.10-0.149 -> 55; 0.05-0.099 -> 35; <0.05 -> 15.
  • ROIC: >=0.15 -> 100; 0.10-0.149 -> 75; 0.05-0.099 -> 55; 0.00-0.049 -> 35; <0.00 -> 10.
  • Volatilidade 90d: <=0.20 -> 90; 0.21-0.35 -> 70; 0.36-0.50 -> 40; >0.50 -> 20.
  • Retorno 90d: >=0.10 -> 90; 0.00-0.099 -> 70; -0.10 - -0.001 -> 50; < -0.10 -> 30.
  • Score Bureau: usar valor já em 0-100.
- Conversão score -> rating: >=90 AAA; 85-89 AA; 80-84 A; 70-79 BBB; 60-69 BB; 50-59 B; 40-49 CCC; 30-39 CC; 20-29 C; <20 D.
- Regras de override (cap/upgrade):
  • Evento de falência/recuperação judicial recente (<=24 meses) -> rating máximo CC.
  • Protestos ativos > 90 dias ou cobertura de juros <1 -> rating máximo CCC.
  • Dívida Líquida/EBITDA >6 -> reduzir uma classe adicional além do mapeamento.
  • Completude <0.6 ou EBITDA ≤ 0 -> atribuir sufixo "Provisório" e não permitir rating acima de BB.
- Atualização automática: se qualquer fonte tiver timestamp mais novo que timestamp_classificacao_anterior, definir atualizacao_recomendada.recalcular=true com motivo específico (ex.: novas_noticias_negativas, novo_release_financeiro, variação_preço_excessiva>10%/7d).
- Mapear classe_prob_default por rating: AAA/AA/A="Baixa"; BBB/BB="Moderada"; B/CCC/CC="Alta"; C/D="Muito Alta".
7.3 Configurações do Agente

7.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 6).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input indicadores financeiros e de mercado normalizados.
  • 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 4.000 caracteres.

7.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo o rating de crédito atribuído e justificativas.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
    {"empresa_id":"12345","rating":"BB","score":58,"classe_prob_default":"Moderada","regras_acionadas":["cap_rating_por_evento_negativo","cap_por_alto_endividamento"],"sufixos":["Provisório"],"atualizacao_recomendada":{"motivo":"novas_noticias_negativas","recalcular":true},"timestamp_classificacao":"2025-12-17T13:57:00Z"}
  • Número de caracteres esperado: O JSON final deve ter um tamanho estimado em torno de 2.500 caracteres.

7.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

7.3.4 Ferramentas do Agente

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

7.3.5 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 Justificativa e Explicabilidade (RF 8).

7.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Justificativa e Explicabilidade (RF 8).

RF 8. Agente de Justificativa e Explicabilidade

8.1 Tarefa do Agente

Gerar justificativas claras e auditáveis para o rating atribuído, destacando os principais drivers quantitativos e eventos qualitativos.

8.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo a saída do agente de classificação contendo score, rating, regras acionadas, indicadores e eventos do bureau/mercado.

# 2. Objetivo
Gerar justificativas claras e auditáveis para o rating atribuído, destacando os principais drivers quantitativos e eventos qualitativos.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Selecionar até 5 drivers com maior contribuição absoluta para o score (positivos e negativos), informando indicador, valor e direção do impacto.
- Incluir eventos do bureau que tenham causado cap/redução e relacionar explicitamente à regra de override aplicável.
- Produzir comparativo setorial mínimo com 2 z-scores relevantes; se benchmarks ausentes, declarar explicitamente essa limitação na explicacao_textual.
- Definir tendência como "melhora", "piora" ou "estável" com base em variação YoY de margem EBITDA e ROIC (>+2 p.p. melhora; <-2 p.p. piora; caso contrário estável), e citar no texto.
- O texto deve ser objetivo (3-6 frases), sem jargões, incluindo o motivo de quaisquer sufixos (ex.: Provisório).
8.3 Configurações do Agente

8.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 7).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input a saída do agente de classificação contendo score, rating, regras acionadas, indicadores e eventos do bureau/mercado.
  • 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 3.000 caracteres.

8.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo justificativas claras e auditáveis para o rating atribuído.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
    {"empresa_id":"12345","rating":"BB","justificativas":{"principais_drivers":[{"indicador":"divida_liquida_ebitda","valor":3.2,"impacto":"negativo"},{"indicador":"cobertura_juros","valor":2.8,"impacto":"positivo_moderado"}],"eventos_relevantes":[{"tipo":"protesto","data":"2024-11-10","efeito":"cap_rating"}],"comparativo_setor":{"alavancagem_z":0.6,"margem_ebitda_z":-0.3},"tendencia":"estável"},"explicacao_textual":"O rating BB reflete alavancagem moderada-alta (DL/EBITDA 3,2x) e cobertura de juros adequada (2,8x), parcialmente mitigadas por margem EBITDA de 16%. Um protesto recente impõe limite de rating.","timestamp_explicacao":"2025-12-17T13:57:20Z"}
  • Número de caracteres esperado: O JSON final deve ter um tamanho estimado em torno de 3.000 caracteres.

8.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

8.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta.
  • Calculadora: Utiliza lógica interna para geração de justificativas.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não utiliza.

8.3.5 Memória

  • Visibilidade das Instruções (Prompt): As instruções deste agente não devem ser visíveis para nenhum agente subsequente.
  • Visibilidade da Resposta: A resposta (JSON com justificativas) é o entregável final e não é passada para outros agentes internos.

8.3.6 Regras de Orquestração e Transição

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

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