Use este cenário para entender como construir um Agente de IA de empréstimos para compra de carros usando os recursos dentro da plataforma Automation 360 para automatizar tarefas complexas de negócios, aprimorar a tomada de decisões e melhorar a eficiência no processo de aprovação de empréstimos.

O seguinte cenário destaca o poder da IA na construção do processo de empréstimo para compra de carros, demonstrando como Salesforce, Automation Co-Pilot, AI Agent Studio e Microsoft Teams trabalham juntos para criar uma experiência perfeita e centrada no cliente:

Usuários neste cenário

  1. Paul: quer comprar um carro
  2. Vicent: vendedor da concessionária
  3. Natalia: a subscritora do empréstimo
  4. Marcus: um desenvolvedor profissional

Resumo do cenário

Visitando o showroom de carros
Paul é recebido por Vincent, um vendedor que tem experiência para guiá-lo na jornada de compra de um carro. Eles discutem o carro dos sonhos de Paul e detalhes financeiros. Vincent cria um perfil para Paul no Salesforce, o sistema de CRM da concessionária.
Compartilhando o essencial: Documentos W2 e financeiros
Para iniciar o processo de empréstimo de carro, Vincent solicita o W2 de Paul para verificar sua renda. Paulo fornece seu W2, que descreve seus ganhos anuais. Em vez de inserir os dados do W2 de Paul, Vincent utiliza o Automation Co-Pilot, uma ferramenta com inteligência artificial integrada ao Salesforce. Vincent faz o upload do W2 via Automation Co-Pilot. Isso usa o Document Automation e IA generativa para extrair as informações principais do W2, simplificando o processo e reduzindo o risco de erros manuais.
Processamento de documentos por meio da Document Automation
Enquanto Paul explora seu novo carro em potencial, o Automation Co-Pilot analisa seu W2. A Document Automation usa a IA generativa para extrair dados importantes, como nome do empregador, renda e deduções fiscais. Esta automação elimina a entrada manual de dados e reduz erros.
Nos bastidores: Os dados fluem para o agente de recomendação de IA
Os dados extraídos do W2 são transferidos com segurança para o agente de recomendação de IA, um Agente de IA especializado desenvolvido no AI Agent Studio. Este Agente de IA junto com outros Agentes de IA são orquestrados dentro do Process Composer para obter o resultado desejado.
Process Composer é usado para orquestrar os Agentes de IA em processos empresariais complexos com agendamento e tomada de decisões de agente. Essa orquestração ajuda a alcançar o resultado desejado de vários Agentes de IA.

O poder combinado da orquestração usando o Process Composer e da validação humana usando recursos do Automation Co-Pilot garante que os processos orientados por IA não sejam apenas eficientes, mas também mantenham o nível necessário de supervisão humana para decisões comerciais importantes.

Notificação enviada a(o) subscritor(a)
Natalia, a analista de crédito, recebe uma notificação no Microsoft Teams sobre a solicitação de Paul. Ela se beneficia da análise do agente de recomendação de IA. O agente de recomendação de IA pegou as informações que reuniu dos materiais de solicitação de Paul e, usando uma Habilidade de IA, compilou essas informações e as usou como entrada para um prompt em um LLM, ao qual pediu para gerar uma recomendação.
O papel da automação inteligente
No início do processo, Marcus, o desenvolvedor, desempenhou um papel crucial na criação e configuração do agente de recomendação de IA. Ele usa o AI Agent Studio para conectar o agente a vários grandes modelos de linguagem (LLMs) e ajusta os prompts do agente para recomendações precisas.
A IA analisa o empréstimo recomendado ao comprador
O Agente de Recomendação de IA, conectado a um modelo fundamentado, analisa o perfil financeiro de Paul com base nos dados do W2. Gera uma oferta de empréstimo personalizada adaptada às suas necessidades específicas, considerando a renda, o valor do empréstimo desejado e os termos preferidos.
Aprovação rápida de empréstimos
Natália analisa a recomendação gerada por IA e rapidamente aprova o empréstimo de Paul, beneficiando-se de uma apresentação clara e concisa dos dados.
Comprador feliz com o novo veículo elétrico
Graças ao processo eficiente impulsionado por IA, Paul sai dirigindo seu novo veículo elétrico, satisfeito com a experiência eficiente e personalizada.

Cenário detalhado

A imagem, a tabela e o procedimento a seguir resumem como Marcus cria um Agente de IA de empréstimos para compra de carros para simplificar o processo de conseguir esses empréstimos. Aproveita as capacidades de Process Composer para orquestrar vários Agentes de IA e ações, criando um fluxo de trabalho contínuo. Ao automatizar tarefas como extração de dados, processamento de documentos e tomada de decisões, o Agente de IA reduz significativamente o tempo de processamento em 50 a 60 por cento e melhora a precisão.


Empréstimo de carro Agente de IA
Processo Descrição
um Coleta de dados e processamento inicial
  • Interação de vendas: O processo começa com um vendedor interagindo com um potencial cliente interessado em obter um empréstimo para a compra de um carro.
  • Coleta de documentos: O vendedor coleta informações essenciais do cliente, como detalhes do W2 e dados financeiros.
  • Envio de documento: Os documentos coletados são carregados no Salesforce CRM.
dois Automation Co-Pilot e extração de dados: Automation Co-Pilot, integrado no Salesforce, usa Document Automation impulsionado pela IA generativa para extrair pontos de dados importantes dos documentos enviados. Automation Co-Pilot permite a comunicação em tempo real entre usuários e automações. Usando Automation Co-Pilot, você pode automatizar tarefas repetitivas e demoradas, navegar pelos controles e inserir dados ao interagir com clientes.
três Processo de revisão e aprovação
  • Roteamento de informações: A informação extraída passa por uma série de etapas e, por fim, chega a um aprovador de empréstimos para carros.
  • Notificação: Neste exemplo, o aprovador de empréstimos, que normalmente trabalha no Microsoft Teams, recebe uma notificação automática quando uma nova solicitação de empréstimo está pronta para revisão. O aprovador recebe informações coletadas de várias fontes, tanto de dados estruturados quanto não estruturados. Uma recomendação que inclui informações vitais, como a pontuação de crédito do solicitante, valor do empréstimo, prazo sugerido, taxa de juros e pagamentos mensais, é exibida.
Agente de IA 1 – Verificador de crédito Esta Tarefa de API baseada no Agente de IA utiliza dados extraídos de documentos como o W2s para avaliar a credibilidade de crédito do solicitante e sua situação financeira geral.
Agente de IA 2 – agente de recomendação de IA Essa Tarefa de API baseada no Agente de IA emprega uma Habilidade de IA para gerar recomendações de empréstimos para automóveis especificamente para o analista de crédito, extraindo insights dos dados do cliente. A Habilidade de IA é alimentada por um LLM, potencialmente fundamentado em dados relevantes, como faixas de renda, valores de empréstimos, prazos e taxas de juros, para garantir a precisão e relevância das recomendações. A saída da Habilidade de IA, frequentemente estruturada em formato JSON para integração perfeita, forma a base da recomendação apresentada ao subscritor dentro de seu fluxo de trabalho, como no Microsoft Teams. Um exemplo detalhado da construção desse Agente de IA pode ser encontrado em Como criar um agente de recomendação de IA.
Agente de IA 3 – Aprovar/Rejeitar notificação por e-mail Esta Tarefa de API baseada em Agente de IA automatiza a comunicação ao enviar automaticamente um e-mail para o cliente após a decisão do analista de crédito (aprovação ou rejeição). Este agente garante atualizações oportunas para o cliente, mantendo-o informado durante todo o processo.
Agente de IA 4 – Inicialização do Empréstimo Esta Tarefa de API baseada no Agente de IA inicia o processo de empréstimo com base no prazo de empréstimo escolhido pelo cliente. Isso coloca a estrutura do empréstimo em movimento, incorporando as preferências do cliente desde o início.

Desenvolvimento da automação

  1. Identificando necessidades e objetivos: O Marcus usa o Process Composer, um ambiente que aproveita vários produtos em toda a plataforma Automation 360 para oferecer uma experiência de automação inteligente.
    1. Ele oferece uma interface de arrastar e soltar que os desenvolvedores profissionais podem usar para criar fluxos de processo e configurar quando executar uma automação. Além disso, ele exibe dados corretos para os usuários e troca dados entre várias equipes.
    2. Marcus começa por compreender os requisitos e objetivos específicos do sistema de empréstimo de carro. Isso envolve colaborar com partes interessadas, como representantes de vendas (Vincent), analistas de crédito (Natalia) e, potencialmente, até mesmo clientes (Paul) para coletar insights sobre suas necessidades e pontos problemáticos. Por exemplo, Marcus precisa determinar quais pontos de dados são cruciais para solicitações de empréstimo, os critérios para aprovação de empréstimos e o nível desejado de automação.
  2. Selecionar tecnologias de IA apropriadas: Com base nos requisitos, Marcus escolhe as tecnologias e as ferramentas de IA mais adequadas.
    1. AI Agent Studio: AI Agent Studio capacita Marcus a criar, treinar e implantar agentes inteligentes que automatizam tarefas e tomam decisões.
    2. Modelos de linguagem de grande escala (LLMs): Marcus se conecta a conectores pré-construídos para LLMs como Azure OpenAI, Bedrock e Google Vertex através de Conexões de modelo dentro do AI Agent Studio. Uma opção alternativa para Marcus é explorar a opção de se conectar a modelos personalizados hospedados em nuvens privadas.
    3. Document Automation: Aproveitar Document Automation com IA generativa é essencial para extrair dados relevantes de documentos de cliente, como formulários W2.
    4. Tarefas de API: Incorporar Tarefas de API dentro dos agentes permite execuções mais rápidas, interação perfeita com sistemas externos, como bureaus de crédito, para obtenção de dados financeiros. Para obter mais informações, consulte Tarefa de API.
  3. Construindo o agente de recomendação de IA: Este agente é crucial para analisar os dados dos candidatos e gerar recomendações de empréstimo personalizadas. Marcus usa o AI Agent Studio para definir o fluxo de trabalho e a lógica de tomada de decisão do agente. Ele conecta o agente a um Habilidade de IA que aproveita um LLM baseado em um conjunto de dados relevante. Marcus elabora cuidadosamente o prompt para orientar a análise do LLM e garantir recomendações precisas.
  4. Integração com sistemas existentes: Para agilizar o fluxo de trabalho, Marcus integra o Agentes de IA com sistemas existentes, incluindo:
    1. Salesforce: Esta integração permite um fluxo de dados contínuo desde a etapa de interação com o cliente, gerenciada por representantes de vendas como Vincent, até a etapa de processamento de empréstimos.
    2. Microsoft Teams: Conectar-se ao Teams permite notificações em tempo real e facilita a comunicação entre diferentes partes interessadas, como a Natalia, a analista de crédito.
  5. Garantir a segurança e a governança dos dados: Marcus aproveita as capacidades da Governança de IA integradas no AI Agent Studio para garantir o uso responsável e em conformidade da IA. Isso envolve monitorar o uso do modelo, rastrear o consumo de tokens e, potencialmente, implementar técnicas de mascaramento de dados para proteger informações sensíveis do cliente. Para obter mais informações, consulte Governança de IA.
  6. Teste e aperfeiçoamento: Antes da implantação, Marcus testa com rigorosidade os Agentes de IA para garantir sua precisão, eficiência e conformidade com os padrões regulatórios. Isso envolve executar simulações com dados de amostra e coletar feedback dos stakeholders para ajustar o desempenho do agente.