我如何用Prompt工程将大模型调教成风控专家
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原文中文，约3500字，阅读约需9分钟。
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内容提要
作为交易风控算法工程师，我利用大语言模型（LLM）提升风险识别能力。通过设计有效的Prompt，将模型调教为风控专家，解决了误报问题，增强了分析深度，实现了从初级到高级分析师的转变。这一过程强调了规则与背景知识的重要性，以及教会AI思考和判断的方法。
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关键要点
- 作为交易风控算法工程师，利用大语言模型提升风险识别能力。
- 通过设计有效的Prompt，将模型调教为风控专家，解决误报问题。
- 强调规则与背景知识的重要性，教会AI思考和判断的方法。
- 通过用户行为序列Embedding进行聚类，发现未知风险模式。
- 传统人工审核效率低，想通过大模型提高甄别准确性。
- 初始Prompt效果不佳，模型无法胜任实际工作。
- 设计完美的Prompt作为岗前培训手册，明确角色和分析维度。
- 规范数据输入输出，提升人机协作效率。
- 经过改造，AI从初级分析员成长为中级分析师，误报率下降。
- 注入豁免规则和背景知识，提升AI的业务理解能力。
- 教会AI识别行为指纹，分析视角从订单级提升到团伙级。
- 引入双假设裁决框架，帮助AI在模糊信息中做出判断。
- 总结经验，强调模仿、框架、规则与背景、反例的重要性。
- Prompt工程是连接领域专家与通用人工智能的创造性交叉学科。
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