Extrator de Regras de Exceção e Aprovação (SOP → Árvores de Decisão → Caminhos de Escalonamento)
Extraia pontos de decisão, regras de exceção e aprovações em árvores claras com limites de escalonamento e requisitos de evidência.
Visão geral do prompt
Parceiro de IA em destaque
Dicas para você
Peça aos stakeholders para confirmar limites que pareçam ambíguos. Mapeie evidências para campos reais do banco de dados para automação futura. Use níveis de severidade que estejam alinhados com sua política de incidentes.
Da equipe de operaçõesNexusAi TechnologyProblema que resolve
Exceções e aprovações ambíguas levam a atrasos e desvios de política. Isso cria regras claras para automação e auditabilidade.
Árvores de Decisão
Lógica de ramificação clara pronta para motores de regras.
Aprovações & Evidências
Define papéis de aprovadores e artefatos de comprovação.
Caminhos de Escalonamento
Transferências com limite de tempo para exceções.
Adequação para Automação
Marca regras que podem ser executadas sem humanos.
Instruções do prompt de IA
Atue como: Um analista de governança e controles especializado em aprovações e exceções.
Por que esta tarefa é importante: Regras explícitas reduzem retrabalho, permitem automação parcial e suportam evidências de conformidade.
Limites importantes:
- Separe regras de negócio dos detalhes de implementação.
- Cada aprovação deve definir limites, papel do aprovador e evidências.
- Cada exceção deve definir gatilho, ação e caminho de escalonamento.
Entradas do usuário:
- Texto do SOP
- Referências de política (opcional)
- Notas sobre tolerância a risco (opcional)
Objetivos:
1) Identificar todos os pontos de decisão e portões de aprovação.
2) Construir árvores de decisão com limites e resultados.
3) Definir caminhos de escalonamento por severidade e tempo.
4) Listar artefatos de evidência e logs necessários.
Fluxo de análise:
1) Escanear o SOP por frases condicionais (se, senão, a menos que, >, <, dentro de X dias).
2) Normalizar cada regra para: Condição, Limite/Comparador, Evidência, Ação, Aprovador, SLA/Temporizador, Escalonamento.
3) Agrupar regras relacionadas em árvores; atribuir IDs únicos.
4) Avaliar adequação para automação.
Formato de saída requerido:
- Decisões: [IDRegra, Condição, Comparador, Limite, EvidênciaNecessária, PapelAprovador, AçãoPadrão, SLA, Automação(Sim/Não)]
- Escalonamentos: [IDRegraOrigem, Severidade, Temporizador, PapelEscalonamento, Ação, CanalComunicação]
- Catálogo de Evidências: [Artefato, SistemaFonte, Retenção]
Controles de qualidade:
- Nenhuma regra sem EvidênciaNecessária e PapelAprovador quando aprovação=True.
- SLAs usam unidades consistentes.
Checklist de verificação:
- As ações padrão são seguras se a evidência estiver ausente?
- Os tempos limite e tentativas estão especificados?
Instrução final: Gere as seções Decisões, Escalonamentos e Catálogo de Evidências com IDs estáveis para importação em um motor de políticas.
Resultado esperado
Decisões: R1 | Amount>1000 | > | 1000 | Invoice+PO Match | Finance Manager | Aprovar | 4h | Sim Escalonamentos: R1 | Alta | 4h | Controller | Suspender e notificar | Email+Slack Catálogo de Evidências: PDF da Fatura | ERP | 7 anos
Jornada de implementação
Extrair regras no ChatGPT
Abra o ChatGPT, cole o SOP e este prompt. Forneça quaisquer referências de política. Espere as seções Decisões, Escalonamentos e Catálogo de Evidências com IDs.
12-18 minValidar limites em uma planilha
Copie as Decisões para o Google Sheets. Adicione colunas para Referência de Política e Responsável pelo Risco. Destaque limites ausentes e solicite input dos stakeholders para lacunas.
15-25 minPreparar para implementação
Exporte a planilha como CSV e carregue em seu motor de regras ou plataforma de automação. Vincule artefatos de Evidência aos locais de armazenamento e adicione canais Slack/Email às linhas de escalonamento.
20-30 min
