Agente de IA para Monitoramento de Crédito Empresarial

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados e demais requisitos funcionais para o Fluxo de Agentes "Monitoramento de Crédito Empresarial", uma solução de automação projetada para identificar mudanças significativas no perfil de crédito de empresas e notificar sobre possíveis riscos. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é monitorar continuamente os dados de crédito de empresas e enviar notificações automáticas quando potenciais riscos forem identificados, priorizando alertas com base na gravidade do risco identificado.

Cenário Atual

Muitas empresas enfrentam desafios para monitorar mudanças súbitas no perfil de crédito, o que pode levar a riscos não identificados e perdas financeiras significativas. Sem um monitoramento contínuo, essas mudanças podem passar despercebidas, comprometendo a saúde financeira da empresa.

Problemas Identificados

• Mudanças súbitas não identificadas: Sem um sistema de monitoramento contínuo, alterações importantes no perfil de crédito podem não ser detectadas a tempo.
• Riscos financeiros: A falta de identificação de riscos de crédito pode resultar em perdas financeiras significativas para a empresa.

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

• Identificação proativa de mudanças significativas no perfil de crédito, permitindo ações corretivas oportunas.
• Redução de riscos financeiros ao alertar sobre potenciais problemas de crédito antes que se agravem.
• Prioritização de alertas com base na gravidade do risco, garantindo que os casos mais críticos sejam tratados com urgência.

O agente de IA para monitoramento de crédito empresarial analisa continuamente dados de crédito de empresas, identifica mudanças significativas no perfil de crédito e envia notificações sobre possíveis riscos. 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 gestão de crédito empresarial.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por um agente de IA. O processo inicia com a análise contínua dos dados de crédito das empresas e termina com o envio de notificações automáticas para o sistema de alerta sempre que uma mudança significativa for detectada.

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

RF 1. Agente de Monitoramento Contínuo de Crédito

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados de crédito das empresas em formato JSON. Este texto é o registro bruto das informações financeiras das empresas, incluindo 'empresa_id', 'score_credito', 'limite_credito', 'historico_pagamento'.

# 2. Objetivo
Analisar continuamente os dados de crédito para identificar mudanças significativas no perfil de crédito, priorizar alertas com base na gravidade do risco identificado e enviar notificações automáticas.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Analise os dados de crédito recebidos para identificar alterações que excedam um limiar predefinido de variação no 'score_credito'. Se o 'score_credito' variar além do limiar, marque como mudança significativa.
- Monitore o 'historico_pagamento' em busca de padrões de atraso que possam indicar um aumento no risco de crédito. Registre qualquer padrão de atraso detectado.
- Verifique alterações no 'limite_credito' que possam sugerir um ajuste de risco por parte do credor. Se o 'limite_credito' for ajustado, documente a razão provável.
- Envie notificações automáticas para o sistema de alerta sempre que uma mudança significativa for detectada, especificando o tipo de mudança e sua gravidade.
- Classifique e priorize os alertas com base na gravidade da mudança identificada, utilizando critérios como magnitude da alteração e histórico de crédito da empresa, priorizando maiores riscos.