#电商风控

4小时前

#BestBlogs 看我如何用 Prompt 工程将大模型调教成风控专家 | 京东技术文章详细阐述了如何通过循序渐进的 Prompt 工程，将通用大模型调教成精准识别复杂电商风控风险的 AI 专家。摘要：文章作者作为交易风控算法工程师，分享了将大语言模型（LLM）引入电商风控工作的实践经验。通过四个阶段的“Prompt 工程心法”，作者将一个通用大模型从“什么都懂一点”的初级分析员，逐步培养成能精准识别复杂电商风控风险的“AI 专家”。这包括：第一阶段的角色扮演和结构化输入输出，实现自动化；第二阶段注入业务常识和“豁免规则”，显著降低误报率；第三阶段提升分析深度，教会 AI 识别协同作案的“行为指纹”；第四阶段引入“双假设裁决框架”和“硬链接”证据，使 AI 能在模糊信息中做出审慎判断。文章总结了“始于模仿，终于框架”、“规则是骨架，背景是血肉”等心法，强调 Prompt 工程是连接领域专家与 AI 的创造性交叉学科。主要内容: 1. 通过角色扮演和结构化 I/O，将通用大模型训练成初级风控分析员。 -- 设定 AI 为资深风控专家，定义分析维度，并规范 CSV 输入和 JSON 输出，实现风控分析流程的自动化和初步结构化。 2. 注入业务常识和“豁免规则”，显著提升大模型对业务复杂性的理解和准确性。 -- 针对高折扣、随机串用户 ID 等业务中正常现象的误判，明确业务背景知识，有效降低误报率，使模型更具业务敏感性。 3. 提升大模型分析深度，教会 AI 识别团伙级协同风险的行为指纹。 -- 通过拓宽风险定义，从订单级提升到团伙级，识别如远超个人合理消费范畴的低价值快消品和“购物车一致性”等行为模式，发现更深层次的隐蔽风险。 4. 引入“双假设裁决框架”和“硬链接”证据，使大模型能在模糊信息中做出审慎判断。 -- 要求 AI 在“协同风险团伙”和“良性特征客群”两个假设间权衡，并以“硬链接”作为决定性证据，从而区分真假聚集，实现法官式的终极裁决。文章链接：

#电商风控 #Prompt工程 #大模型 #AI专家 #风险识别