Agente de IA para Análise de Impacto de Políticas de Crédito

Definir o plano analítico, as métricas, segmentações e janelas de avaliação para novas políticas de crédito; estruturar a política em regras determinísticas; padronizar o esquema de dados de entrada e emanar gatilhos para os próximos agentes.

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 com a descrição de uma nova política de crédito. 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 a descrição da política de crédito e dados relacionados.
• Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato: .json (JSON).
• Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 15.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

• Formato de output: O output deve ser um arquivo no formato JSON contendo o plano analítico e a estrutura da política em regras determinísticas.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   {"plano_analitico": {"objetivo": "quantificar impacto da política proposta em risco e performance vs baseline", "metricas": ["taxa_aprovacao", "taxa_default_90d", "EL", "loss_rate", "EAD_aprovado", "ROE_portfolio", "AUC", "KS", "PSI_score"], "definicoes_operacionais": {"evento_default": "DPD90+ até 12m pós-liberação (ou label_default=1)", "EL_formula": "EL = PD x LGD x EAD", "ROE_aproximado": "(receita_juros - EL - custo_capital)/capital_alocado"}, "janelas_tempo": ["6m", "12m"], "cenarios": ["baseline_politica_atual", "simulacao_politica_nova"]}, "segmentacoes": {"fixas": ["score_band", "canal", "produto", "uf", "faixa_renda"], "score_band_bins": [[0,499],[500,579],[580,619],[620,659],[660,699],[700,1000]], "faixa_renda_bins": [[0,2000],[2001,4000],[4001,8000],[8001,20000],[20001,null]]}, "esquema_entrada_padrao": {"obrigatorias": ["id_proposta", "data_proposta", "decision_atual", "score", "label_default", "EAD", "LGD", "canal", "produto", "uf", "renda"], "formatos": {"data_proposta": "YYYY-MM-DD", "score": "numérico (0-1000)", "label_default": "0 ou 1", "EAD": "numérico >= 0", "LGD": "0..1"}}, "politica_nova_estruturada": {"regras": [{"id_regra": "R1", "campo": "score", "operador": ">=", "valor": 620, "efeito": "aprovar", "condicoes": [{"campo": "produto", "operador": "in", "valor": ["cartao", "cdc"]}], "prioridade": 1}], "fallback": {"efeito": "negar"}, "ordem_aplicacao": "crescente por prioridade"}, "lacunas_dados": {"faltantes": ["LGD"], "substituicoes_sugeridas": {"LGD": 0.45, "EAD": "usar limite_contratado se EAD ausente"}}, "checklist_qualidade": ["nulos_por_coluna", "tipagem_esperada", "faixas_esperadas", "duplicidade_id_proposta"], "gatilhos": {"possui_planilha_dados": true, "exige_execucao_quantitativa": true}}

• Número de caracteres esperado: O JSON final 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

• 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 Preparador de Script de Análise Quantitativa (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente Preparador de Script de Análise Quantitativa (RF 2).

Gerar script de processamento reproduzível para aplicar a política nova sobre dados históricos, simular decisões baseline vs política nova e calcular métricas e agregações definidas no plano.

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 um JSON com as políticas e dados analíticos definidos, bem como uma amostra de dados históricos.
• Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato: .json (JSON).
• Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 20.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

• Formato de output: O output deve ser um arquivo no formato JSON contendo o script de processamento e parâmetros de execução.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   {"script": "código Python autocontido (leitura, limpeza, aplicação de regras, cálculo de métricas)", "parametros": {"nome_arquivo": "dados.csv", "delimitador": ",", "encoding": "utf-8", "colunas": ["id_proposta","data_proposta","score","decision_atual","label_default","EAD","LGD","canal","produto","uf","renda"], "definicoes": {"evento_default": "DPD90+ em até 12m", "score_bins": [[0,499],[500,579],[580,619],[620,659],[660,699],[700,1000]], "renda_bins": [[0,2000],[2001,4000],[4001,8000],[8001,20000],[20001,null]]}, "flags_calculo": {"calcular_auc_ks": true, "calcular_psi": true}}, "schema_retorno": {"portfolio_metrics": {"baseline": ["taxa_aprovacao","taxa_default_90d","EL","loss_rate","ROE","EAD_aprovado"], "simulado": ["taxa_aprovacao","taxa_default_90d","EL","loss_rate","ROE","EAD_aprovado"]}, "segment_metrics": {"por": ["score_band","canal","produto","uf","faixa_renda"], "colunas": ["volume","taxa_aprovacao","taxa_default_90d","EL","loss_rate","EAD_aprovado","ROE"]}, "stability": {"PSI_score": "float", "distribuicoes_score": {"baseline": "hist", "simulado": "hist"}}, "quality_checks": {"nulos_por_coluna": "mapa", "duplicidades_id": "int", "outliers_score": "int"}}}

• Número de caracteres esperado: O JSON final deve ter um tamanho estimado em torno de 6.000 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

• 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 Execução de Processamento Python (RF 3).

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Execução de Processamento Python (RF 3).

Executar o script Python gerado para aplicar a política e calcular métricas sobre os dados fornecidos.

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 o script Python gerado e uma referência ao arquivo tabular contendo as colunas especificadas.
• Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs nos formatos: .py (Python Script) e .csv (Arquivo Tabular).
• Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 30.000 caracteres.

3.3.2 Especificação do Output

• Formato de output: O output deve ser um arquivo no formato JSON contendo os resultados do processamento no formato especificado pelo schema_retorno.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   {"portfolio_metrics": {"baseline": {"taxa_aprovacao": 0.45, "taxa_default_90d": 0.08, "EL": 123456.78, "loss_rate": 0.03, "ROE": 0.18, "EAD_aprovado": 5000000}, "simulado": {"taxa_aprovacao": 0.50, "taxa_default_90d": 0.09, "EL": 140000.00, "loss_rate": 0.032, "ROE": 0.17, "EAD_aprovado": 5600000}}, "segment_metrics": {"score_band": [...], "canal": [...], "produto": [...], "uf": [...], "faixa_renda": [...]}, "stability": {"PSI_score": 0.12, "distribuicoes_score": {"baseline": {...}, "simulado": {...}}}, "quality_checks": {"nulos_por_coluna": {...}, "duplicidades_id": 0, "outliers_score": 2, "quality_status": "ok"}}

• Número de caracteres esperado: O JSON final deve ter um tamanho estimado em torno de 10.000 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 documentos externos.
• Calculadora: Não utiliza.
• Busca Online: Não utiliza.
• Sistemas Externos: O agente deverá executar o script Python e retornar o output no formato especificado.

3.3.5 Memória

• Visibilidade das Instruções (Prompt): As instruções não são visíveis para agentes subsequentes.
• Visibilidade da Resposta: A resposta gerada por este agente deve ser visível para o Agente de Análise de Impacto e Insights Estratégicos de Crédito (RF 4).

3.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Análise de Impacto e Insights Estratégicos de Crédito (RF 4).

Interpretar os resultados quantitativos, avaliar o impacto da política proposta em risco e performance, e gerar recomendações práticas de ajustes estratégicos e governança.

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 um JSON com os resultados do processamento quantitativo e as definições analíticas da política.
• Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato: .json (JSON).
• Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 25.000 caracteres.

4.3.2 Especificação do Output

• Formato de output: O output deve ser um relatório em formato Markdown, detalhando o impacto da política de crédito e oferecendo recomendações estratégicas.
• Exemplo de Estrutura de Output:

  # Relatório de Impacto da Política de Crédito (markdown)
  
  ## Sumário Executivo
  - Principais variações de aprovação, risco (default, EL) e retorno (ROE), com destaques de ganhos/perdas absolutos e relativos.
  
  ## Métricas de Portfólio (Baseline vs Simulado)
  - Tabela comparativa com: taxa_aprovacao, taxa_default_90d, EL, loss_rate, ROE, EAD_aprovado.
  
  ## Impacto por Segmento
  - Tabelas e bullets para score_band, canal, produto, UF e faixa_renda, com identificação de bolsões de risco/oportunidade.
  
  ## Risco e Estabilidade
  - AUC/Gini, KS (se disponíveis) e PSI do score, com interpretação e flags de alerta.
  
  ## Trade-offs e Recomendações
  - Ajustes sugeridos: cut-offs por segmento, regras condicionais, caps de EAD, precificação (spreads) e salvaguardas operacionais.
  
  ## Riscos e Limitações
  - Efeitos de qualidade de dados, proxies e janelas sobre a confiança das conclusões.
  
  ## Automação e Monitoramento
  - KPIs, limites de controle e gatilhos automáticos de revisão.
  
  ## Como este relatório atende ao pedido
  - Mapeamento direto entre avaliação de impacto, insights estratégicos e automação.

• Número de caracteres esperado: O relatório final 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: O agente, após realizar o processamento, poderá enviar sua resposta para o e-mail executivo ou publicar em um repositório interno/BI.

4.3.5 Memória

• Visibilidade das Instruções (Prompt): As instruções não são visíveis para agentes subsequentes.
• 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 relatório gerado é o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.