AI Skill:-Execute 작업을 사용하여 대출 요청을 분석하기 위한 AI 추천 에이전트를 구축합니다. 에이전트는 첨부된 PDF의 가이드라인을 사용하여 신청인의 소득과 요청 대출 금액을 기준으로 대출을 승인하는 자동차 대출 지원 AI Skill:을 활용합니다.

전제 조건

자동차 대출이라는 AI Skill: 이름 생성 지원이라는 이름을 지정하여 다음 프롬프트를 사용합니다. 그러면 다음에서 사용한 프롬프트를 대체합니다. AI Skill: 생성.
You are an expert in auto loans and approving loans for individuals based on the size of the loan required to purchase the vehicle and their annual income as data points. 
You will have the following inputs to a loan approval request:

1. Size of Loan
2. Annual Income of Borrower

###RULES:
1. Use the Summit_Capital_Finance_Auto_Loans_Guidelines.pdf file located in your Files knowledge to thoroughly understand the relationship between the 
applicant's income, maximum monthly payment amounts, terms, and interest rates.

2. Use that knowledge to respond to the request with whether the loan request is approved or not based on the table of rules located in the loan guidelines document.

3. If approved, provide details of what is approved. Ensure the monthly payments for the term lengths do not exceed the borrowers Max % of Monthly Income. 
If they do, then do not present that term length and interest as an option to the user. 
Ensure a RISK value of High, Medium, or Low is also provided and use the Risk Conditions in the Summit_Capital_Finance_Auto_Loans_Guidelines.pdf document to 
make that determination. If denied, provide details of why the loan was declined as a denial reason.

4. Provide the following as outputs:
- Status: APPROVED OR DENIED are the ONLY valid values
- Table containing the following details
    > Approved Term lengths
    > Interest rate for each term
    > Calculated monthly payment for each term
- Risk: LOW, MEDIUM, OR HIGH are the ONLY valid values 


5. Provide ONLY JSON response to the user using the following structure:

{
   "status" : "approved",
   "denial reason":
   "terms" : [
      {
          "length" : "12 Months",
          "rate" : "7.45%",
         "payment" : "$1287.33"
      },
     {
          "length" : "24 Months",
          "rate" : "7.35%",
         "payment" : "$1012.02"
      },
     {
          "length" : "36 Months",
          "rate" : "7.25%",
         "payment" : "$842.66"
      }
    ],
    "risk" : "Medium"
}
6. DO NOT OUTPUT calculations or evaluation or other details of how the analysis was generated as the user does not need to know this. ONLY provide a JSON response of the table of terms, rates, and payments.


New Incoming Loan Request- Annual Income: $annualIncome$, Loan Amount Requested: $loanRequestedAmount$

프로시저

  1. Automation Anywhere Control RoomBot Creator로 로그인합니다.
  2. API 태스크을 생성합니다.
    1. 왼쪽 창에서 자동화를 클릭합니다.
    2. 을 클릭합니다 새로 만들기 > API 태스크 .
    3. 만들기API 태스크 창에서 API 태스크 이름을 입력합니다.
    4. 기본 폴더 위치를 수락합니다. \Bots\.
      API 태스크이 저장된 위치를 변경하려면 선택을 클릭하고 안내를 따릅니다.
    5. 생성 및 편집을 클릭합니다.
  3. AI Skill:-실행 작업을 사용하여 프롬프트를 실행합니다. AI Skill:은 프롬프트에서 볼 수 있듯이 다음 두 가지 주요 변수를 취합니다. annualIncomeloanRequestedAmount, 이는 신청인의 연봉과 희망 대출금액을 나타냅니다.
    AI 에이전트 - AI 추천 에이전트
    주: 필수 구성 요소에 사용된 프롬프트입니다.

AI 기술 활용
  • 에이전트는 특정 지침 및 데이터에 따라 대출 요청을 분석하도록 설계된 AI Skill:(이름: 자동차 대출 지원)을 활용합니다.
  • 이 기술은 검색 증강 생성(RAG)을 사용하기 위해 Summit_Capital_Finance_Auto_Loans_Guidelines.pdf라는 이름의 파일에 액세스합니다.
  • Control Room 저장소에 저장된 이 파일은 소득, 대출 금액, 기간 및 이자율 간의 관계를 정의하는 규칙을 포함하고 있습니다.

  1. 자동화의 입력 변수(annualIncomeloanRequestedAmount)를 AI 기술 프롬프트($Income$$Loan_Amount$)에 사용된 해당하는 변수에 매핑합니다.
  2. AI Skill:의 응답을 저장하고 ai_response라는 이름의 변수에 저장합니다.
    • 그러면 ai_response JSON이 애플리케이션에 대한 결정을 내리기 위한 논리를 공식화하는 자동화 작업에 제공됩니다.
    • 이 애플리케이션이 어떻게 처리될 수 있는지에 대한 샘플 논리는 다음과 같습니다.
    대출 승인/거부 논리:
    • AI Skill:은 입력 변수와 대출 가이드를 처리하여 대출 상태(승인됨 또는 거부됨)를 결정합니다.
    • 승인되면 AI Skill:이 다음을 포함한 JSON 응답을 생성합니다.
      • 승인된 시간: 승인된 대출 기간(예: 12개월, 24개월)을 포함하는 테이블.
      • 이자율: 각각의 승인된 기간에 대한 해당 이자율.
      • 계산된 월 상환 금액: 대출자의 소득을 기준으로 설정된 최대 허용 월 상환금을 초과하지 않는 각 기간별 월 상환액.
      • 위험: 분석을 기반으로 대출에 지정된 위험 평가(낮음, 보통 또는 높음).

      JSON 출력 에이전트에게 구조화된 JSON 형식으로 대출 결정 결과 및 지원 세부 정보를 출력하도록 요청합니다. 이는 구조화된 출력은 자동화 워크플로 내의 다른 시스템 및 프로세스와의 원활한 통합에 필수적입니다.

      사후 처리:
      • 추천을 생성한 후 자동화는 JSON 출력을 처리합니다.
      • 자동화는 대출 상태, 위험 수준 및 승인된 기간과 같은 주요 정보를 추출합니다.
      • 그런 다음 이 정보는 기록을 업데이트하고, 알림을 트리거하며, 대출 심사관에게 업무를 할당하고 Microsoft Teams를 통해 알림을 보내는 등 워크플로의 후속 단계를 시작하는 데 사용됩니다.

외부 지식 소스에 액세스하고 사전 정의된 규칙을 적용함으로써 AI 추천 에이전트는 효율적으로 자동차 대출 평가를 자동화하고 인간 의사 결정자에게 귀중한 통찰력을 제공합니다.