Verificação automática de comprovante PIX com IA

Visão geral

Este fluxo permite verificar automaticamente comprovantes enviados por leads dentro do CRM Datacrazy.

O processo funciona em duas partes:

Um fluxo que captura o comprovante enviado
Um fluxo que monitora e envia o comprovante para OpenIA analisar(Dentro de seu funil ou um terceiro fluxo separado. Use tags/campo adicioanais nas condições pra se comunicarem.

A OpenIA então retorna:

Se o arquivo parece ou não um comprovante PIX
O valor do pagamento identificado

Esse tipo de automação tem sido cada vez mais solicitado, especialmente em funis de pagamento via PIX.

Arquitetura da solução

O processo funciona assim:

Lead envia comprovante
CRM captura o anexo
Sistema salva a URL do arquivo
Um fluxo monitora a chegada do comprovante por tags
O arquivo é enviado para OpenAI
A OpenIA responde se é válido e qual o valor

Fluxo 1 — Capturar comprovante enviado

Crie um fluxo separado responsável apenas por capturar arquivos enviados pelo lead.

Configuração do gatilho

Entrada do fluxo:

Mensagem recebida

Configuração:

Sem filtros
Fonte de dados ativa

Primeira verificação: Tag de controle

Adicione uma condição:

Verificar se o lead possui a tag:

verificar comprovante

Se não tiver, o fluxo pode finalizar.

Se tiver, o fluxo continua.

Segunda verificação: Existe anexo?

Agora verifique se a mensagem possui arquivo anexado, clina na var { } , agora em entrada de dados → Message-1(é o nome padrão do bloco de mensagem). Se houver mais instâncias, nomeio todos pro mesmo nome!

Campo normalmente usado:

attachments.url

Se não existir, finalize.

Se existir, avance.

Salvar o comprovante

Agora precisamos salvar o arquivo.

Opções recomendadas:

Campo adicional do Lead
Campo adicional do Negócio

Exemplo:

url_comprovante

Caso utilize Negócios, será necessário garantir que o lead possua um negócio associado no CRM.

Isso depende das regras do seu funil.

Adicionar tag de confirmação

Após salvar o arquivo:

Adicione a tag:

Comprovante enviado

Restrição para arquivos PDF

Caso o arquivo seja .pdf, recomende ao lead enviar:

Imagem
Print do comprovante

Isso melhora muito a análise da IA.

Você pode dizer que não conseguiu abrir o .PDF, peça pra ele então enviar em imagem OU print. Funciona 100%.

Neste ponto, o Fluxo 1 termina.

Fluxo 2 — Monitorar envio de comprovante internamente em seu funil

Agora voltamos ao fluxo principal do funil.

Na etapa onde o cliente deve enviar o comprovante, configure:

Adicionar tag:

verificar comprovante

Controle de loops (evitar loop infinito)

Crie um campo adicional numérico no lead:

x_loop_times

Esse campo controlará quantas vezes verificaremos se o comprovante foi enviado.

Incrementar contador com JavaScript

Use um bloco <> JavaScript para controlar o contador.

O script deve:

Ler o valor atual de x_loop_times
Se estiver vazio ou 0 → salvar 1
Caso tenha valor → incrementar +1

Exemplo do código pronto

let x_loop_times = await session.getAdditionalValue('x_loop_times');

// se for null, vazio ou 0 → vira 1
if (!x_loop_times || Number(x_loop_times) === 0) {
    x_loop_times = 1;
} else {
    // se > 0 → incrementa
    x_loop_times = Number(x_loop_times) + 1;
}

// salva novamente no mesmo campo
await session.setAdditionalValue('x_loop_times', x_loop_times);

return {"x_loop_times": x_loop_times}

Criar condição de limite

Após o JavaScript, adicione um bloco de condição campo possui valor entre dois valores

//Por exemplo, configure o campo para estar entre 0 e 100. 
x_loop_times entre 0 e 100

Isso limita o número máximo de verificações.

Espera entre verificações

Adicione um bloco de espera:

Aguardar 30 segundos ou

Depois disso verifique:

Lead possui tag "Comprovante enviado"

Comportamento do fluxo

Se não tiver a tag:

→ o fluxo continua aguardando e testando novamente.

Se tiver a tag:

→ envia o comprovante para análise da IA.

Tempo total de espera

Configuração atual:

100 verificações
x
30 segundos

Tempo total aproximado:

50 minutos

Se quiser aumentar o tempo, basta aumentar o limite.

Exemplo:

1000 loops

Chamada de API para OpenAI

Método:

POST

URL:

https://api.openai.com/v1/responses

Corpo JSON da requisição

{
   "model":"gpt-4.1",
   "input":[
      {
         "role":"user",
         "content":[
            {
               "type":"input_text",
               "text":"Quero saber se lembra um comprovante pix. Responda valido-nao se não parecer um comprovante pix ou valido-sim se parecer com comprovante pix.\n\nResponda com:\nvalido-sim\nou\nvalido-nao\n\nNão envie absolutamente nada além disso. Traga também o valor depositado/enviado. use sempre. A resposta precisa ser um schema JSON valido, somente com os dados que foi pedido"
            },
            {
               "type":"input_image",
               "image_url":"${urlComprovante}"
            }
         ]
      }
   ]
}

Realize testes, veja se serve pra você, ajuste se necessário.

Resposta esperada da IA

A resposta deverá ser um JSON válido, contendo:

Se o comprovante parece válido
O valor identificado

Exemplo esperado:

{
  "valido": "sim",
  "valor": "150.00"
}

{
  "valido": "nao",
  "valor": null
}

Resultado final

Com esse fluxo implementado, o sistema consegue:

Detectar quando o cliente envia comprovante
Identificar se é comprovante PIX
Extrair o valor automaticamente
Integrar com automações do funil

Isso permite criar processos como:

Liberação automática de acesso
Validação automática de pagamento
Aprovação automática de pedidos

Central de ajuda