1. Propósito e Escopo
Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados e demais requisitos funcionais para o Fluxo de Agentes de IA "Auditoria de Conformidade Regulatória", uma solução projetada para verificar documentos e processos financeiros, garantindo a conformidade com as regulamentações vigentes. 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 o processo de auditoria regulatória, reduzindo o risco de não conformidade e erros humanos, através da análise automatizada de documentos e processos.
2. Contexto e Problema
Cenário Atual
Atualmente, a verificação de conformidade regulatória em documentos financeiros é um processo manual e demorado, sujeito a erros humanos e com risco significativo de não conformidade. Os auditores enfrentam desafios como:
- Tempo excessivo gasto na revisão manual de documentos.
- Risco de erros humanos que podem levar a não conformidade.
- Dificuldade em identificar rapidamente potenciais não conformidades.
Problemas Identificados
- Verificação manual e demorada: O processo atual é ineficiente e consome recursos valiosos.
- Risco de não conformidade: A dependência de processos manuais aumenta o risco de falhas na conformidade.
3. Impactos Esperados
A implementação deste agente de IA visa alcançar os seguintes resultados:
- Redução do tempo de auditoria em pelo menos 70%.
- Melhoria na precisão da identificação de não conformidades.
- Redução do risco de não conformidade devido a erros humanos.
- Aumento da eficiência do processo de auditoria regulatória.
4. Visão Geral da Solução
O agente de IA para auditoria de conformidade regulatória verifica documentos e processos financeiros, aplicando algoritmos de IA para identificar não conformidades potenciais. A seguir são detalhadas todas as regras de negócio e especificações funcionais necessárias para que esse agente atue como um assistente eficiente e autônomo na auditoria regulatória.
A solução consiste em um fluxo de automação composto por 2 agentes de IA. O processo inicia com a extração de conteúdo de documentos financeiros e culmina na geração de um relatório detalhado para auditores.
A execução dos agentes é sequencial, seguindo a ordem definida na tabela abaixo.
| Agentes | Função Principal |
|---|---|
Agente de Extração de Conteúdo de Documentos Financeiros (RF 1)
| Extrair e normalizar conteúdos e metadados de documentos financeiros. |
Agente de Verificação de Conformidade Regulatória (RF 2)
| Analisar o conteúdo extraído para identificar não conformidades e gerar relatórios. |
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 Extração de Conteúdo de Documentos Financeiros
1.1 Tarefa do Agente
Receber documentos financeiros e produzir um pacote único e normalizado de conteúdos e metadados para auditoria de conformidade.
1.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo documentos financeiros nos formatos PDF, DOCX e, opcionalmente, planilhas CSV. Esses documentos contêm informações críticas para auditoria regulatória.
# 2. Objetivo
Extrair o conteúdo relevante desses documentos e normalizar em um formato estruturado para auditoria.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Não inferir conformidade; apenas extrair conteúdo fiel aos documentos originais.
- Manter referências (página/parágrafo) para cada evidência extraída.
- Padronizar campos nulos como null, datas em formato ISO 8601, valores monetários como número + currency.
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
"documentos": [
{
"id_doc": "123",
"tipo": "demonstração",
"título": "Demonstração Financeira 2025",
"data": "2025-12-01",
"versão": "1.0",
"autores": ["João Silva"],
"texto_extraído": "...",
"tabelas_extraídas": [],
"anexos": []
}
]
} 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 documentos 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 dos documentos na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
- Tipo do input: Documentos financeiros nos formatos PDF, DOCX e, opcionalmente, CSV.
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber documentos nos formatos:
.pdf,.docx,.csv. - Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 100.000 caracteres.
1.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um objeto JSON normalizado com conteúdos e metadados extraídos dos documentos.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "documentos": [ { "id_doc": "123", "tipo": "demonstração", "título": "Demonstração Financeira 2025", "data": "2025-12-01", "versão": "1.0", "autores": ["João Silva"], "texto_extraído": "...", "tabelas_extraídas": [], "anexos": [] } ] } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho estimado em torno de 5.000 caracteres.
1.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.5
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 de Verificação de Conformidade Regulatória (RF 2).
1.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Verificação de Conformidade Regulatória (RF 2).
RF 2. Agente de Verificação de Conformidade Regulatória
2.1 Tarefa do Agente
Analisar o pacote normalizado de conteúdo financeiro para identificar não conformidades, propor ações corretivas e gerar relatório para auditores.
2.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um pacote de conteúdos financeiros extraídos e normalizados, prontos para análise de conformidade.
# 2. Objetivo
Verificar a conformidade dos documentos e processos financeiros, identificar não conformidades e propor ações corretivas.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Mapear frameworks aplicáveis conforme jurisdição e setor.
- Identificar não conformidades e lacunas de controle nos conteúdos analisados.
- Propor ações corretivas detalhadas para cada não conformidade identificada.
- Gerar um relatório em Markdown para os auditores, incluindo sumário executivo e plano de ação.
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
"resumo_geral": {
"score_conformidade": 85,
"status": "parcialmente_conforme",
"principais_riscos": ["Risco de não conformidade com SOX"]
},
"achados": [
{
"id": "001",
"categoria": "Governança",
"controle_regulatório": "SOX",
"descrição_objetiva": "Falta de segregação de funções",
"evidências_ref": [{"doc_id": "123", "página": "5", "parágrafo": "2"}],
"avaliação": "não_conforme",
"severidade": "alta",
"probabilidade": "média",
"impacto_monetário_estimado": 10000,
"materialidade_ultrapassada": true,
"recomendação_clara": "Implementar segregação de funções até 2025-12-31",
"responsável_sugerido": "Departamento de Compliance",
"prazo_sugerido": 30
}
]
} 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: Pacote de conteúdos financeiros extraídos e normalizados em formato JSON.
-
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 detalhado com a análise de conformidade e um relatório em Markdown para auditores.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "resumo_geral": { "score_conformidade": 85, "status": "parcialmente_conforme", "principais_riscos": ["Risco de não conformidade com SOX"] }, "achados": [ { "id": "001", "categoria": "Governança", "controle_regulatório": "SOX", "descrição_objetiva": "Falta de segregação de funções", "evidências_ref": [{"doc_id": "123", "página": "5", "parágrafo": "2"}], "avaliação": "não_conforme", "severidade": "alta", "probabilidade": "média", "impacto_monetário_estimado": 10000, "materialidade_ultrapassada": true, "recomendação_clara": "Implementar segregação de funções até 2025-12-31", "responsável_sugerido": "Departamento de Compliance", "prazo_sugerido": 30 } ] } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho estimado em torno de 10.000 caracteres.
2.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.5
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 (JSON de análise) deve ser o resultado final e entregue diretamente aos auditores.
2.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Este agente finaliza o fluxo, entregando o relatório detalhado para os auditores.