Como Agentes de IA e Agentes de Decisão Combinam Regras e Aprendizado de Máquina na Automação.

2025-11-03 19:4211 min de leitura

O vídeo discute o conceito de IA agente, que integra grandes modelos de linguagem com outras tecnologias de automação para criar sistemas mais adaptáveis e transparentes para resolver problemas complexos, particularmente no setor bancário. Ele ilustra isso através de um processo de solicitação de empréstimo, demonstrando como um agente de chat utiliza grandes modelos de linguagem para interagir com os clientes. A estrutura envolve agentes de orquestração para controlar processos, agentes de ingestão de documentos para extrair dados de várias fontes e agentes de decisão para garantir avaliações de elegibilidade consistentes. Ao combinar esses agentes de forma eficaz, o banco pode agilizar consultas e decisões de clientes, mantendo a conformidade regulatória enquanto assegura experiências amigáveis para os usuários. O processo culmina na resolução de potenciais problemas de empréstimo e na tomada de decisões de concessão de crédito informadas de forma eficiente.

Informações-chave

  • A IA agentiva integra grandes modelos de linguagem com outras tecnologias de automação para criar sistemas adaptáveis e transparentes.
  • A inteligência artificial agente multi-método é necessária para resolver problemas complexos, como o empréstimo de dinheiro por bancos.
  • Agentes de chat impulsionados por grandes modelos de linguagem podem interagir com os clientes para entender suas perguntas sobre políticas de empréstimo.
  • Agentes de orquestração gerenciam solicitações e facilitam a comunicação entre diferentes agentes no framework de IA.
  • Os agentes de decisão determinam a elegibilidade do cliente e as decisões de originação de empréstimos com base em uma lógica consistente e políticas documentadas.
  • As tecnologias de fluxo de trabalho mantêm o controle do processo de solicitação de empréstimo, permitindo a gestão de estados e as interações com os clientes.
  • Os agentes de ingestão de documentos convertem documentos em dados processáveis para a tomada de decisão.
  • Agentes de companhamento assistem profissionais de atendimento ao cliente fornecendo informações necessárias sobre solicitações de empréstimos.
  • Agentes explicadores ajudam a interpretar processos de tomada de decisão em uma linguagem compreensível para clientes e agentes de serviço.

Análise da Linha do Tempo

Palavras-chave do Conteúdo

Agente AI

A IA agentiva utiliza grandes modelos de linguagem e os combina com outras tecnologias de automação para criar sistemas adaptáveis e transparentes. Essa abordagem multimétodo ajuda a construir soluções que podem resistir ao escrutínio regulatório.

Inteligência Artificial Agente Multimétodo

Essa abordagem integra grandes modelos de linguagem com automação comprovada para resolver problemas complexos, como processos de tomada de decisão em instituições como bancos.

Agente de Chat

Um sistema que utiliza grandes modelos de linguagem para interagir com os clientes de forma dinâmica, entendendo consultas e fornecendo respostas, é particularmente relevante para serviços como consultas sobre empréstimos bancários.

Agente de Orquestração

Este agente gerencia solicitações dentro da estrutura agente, aproveitando grandes modelos de linguagem para buscar agentes apropriados para lidar com consultas específicas de clientes.

Agente de Política de Empréstimos

Um agente que interpreta e entrega informações sobre as políticas de empréstimo de um banco utilizando geração aumentada por recuperação (RAG) para fornecer respostas inteligíveis com base em uma gama de documentos.

Tecnologia de Fluxo de Trabalho

Esta tecnologia rastreia os estados de interação do cliente e gerencia processos como pedidos de empréstimos, garantindo que as necessidades do cliente sejam abordadas com precisão ao longo de várias sessões.

Agente de Decisão

Utilizado para avaliar consistentemente a elegibilidade para empréstimos com base em regras de negócios predefinidas, garantindo que as decisões sejam tomadas de forma transparente e possam ser explicadas aos reguladores.

Agente de Ingestão

Um componente especializado que processa documentos relacionados a solicitações de empréstimos, extraindo as informações necessárias para auxiliar na tomada de decisões de maneira eficaz.

Agente Companheiro

Serve para auxiliar os representantes de atendimento ao cliente, fornecendo acesso rápido às informações do cliente e ao status da aplicação durante o processamento do empréstimo.

Agente Explicador

Este agente traduz os logs de tomada de decisão de outros agentes em explicações intuitivas para representantes de atendimento ao cliente, permitindo que eles se comuniquem de forma eficaz com os clientes sobre decisões de empréstimo.

Perguntas e respostas relacionadas

O que é a IA agentiva?

A IA agentiva é uma abordagem que combina grandes modelos de linguagem com outras tecnologias de automação comprovadas para construir sistemas mais adaptáveis e transparentes.

Por que os grandes modelos de linguagem não são suficientes sozinhos?

Embora os grandes modelos de linguagem sejam ferramentas poderosas, eles têm limitações e restrições. Eles precisam ser combinados com outras tecnologias para lidar com problemas complexos de forma eficaz.

O que é IA agente de múltiplos métodos?

A IA agente multi-método é uma estrutura que combina grandes modelos de linguagem com outras tecnologias de automação para criar soluções robustas que podem suportar escrutínio regulatório.

Como um banco usa IA agente para emprestar dinheiro?

Um banco pode usar IA agentiva para interagir com os clientes por meio de agentes de chat, agentes de orquestração, agentes de decisão e agentes de dados para lidar com solicitações de empréstimos e consultas de forma eficiente.

Qual é o papel de um agente de chat nesse processo?

O agente de chat interage com os clientes para entender suas solicitações ou perguntas sobre empréstimos, convertendo suas entradas em dados acionáveis para o sistema do banco.

O que é um agente de orquestração?

Um agente de orquestração identifica e utiliza vários agentes necessários para atender às solicitações dos clientes, como encontrar um agente adequado que possa lidar com consultas sobre políticas de empréstimo.

Como o processo de solicitação de empréstimo gerencia o estado?

O processo de solicitação de empréstimo utiliza tecnologia de fluxo de trabalho que mantém o estado de cada solicitação, permitindo que os clientes retomem de onde pararam, mesmo após interrupções.

O que é RAG no contexto da IA?

RAG significa Geração Aumentada por Recuperação, uma técnica usada para melhorar as respostas da IA ao recuperar informações relevantes de um grande conjunto de documentos.

Qual é o propósito de um agente de decisão?

Um agente de decisão avalia a elegibilidade dos candidatos aplicando regras de negócios de forma consistente e transparente para garantir justiça e conformidade regulatória.

Como funcionam os agentes de ingestão?

Os agentes de ingestão processam e transformam documentos em dados estruturados, permitindo que o sistema utilize essas informações na tomada de decisões sobre empréstimos.

O que acontece quando um pedido de empréstimo requer mais esclarecimentos?

Se uma solicitação de empréstimo for incerta, um representante de atendimento ao cliente é alertado, e eles podem trabalhar com um agente acompanhante e um agente explicativo para reunir contexto adicional e resolver problemas.

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