看我如何用 Prompt 工程将大模型调教成风控专家

作为一个交易风控的算法工程师，在日常工作中，我常常与海量的数据和复杂的模型打交道，试图在看似平静的水面下，捕捉那些隐藏的风险暗流｡最近，我尝试将大语言模型 (LLM) 引入到我的工作流中，这段经历充满了波折､顿悟和惊喜｡ 今天，我想复盘整个过程，分享我如何通过一套循序渐进的 "Prompt 工程心法", 将一个 "什么都懂一点，但什么都不精" 的通用大模型，一步步调教成能够精准识别复杂电商风控风险的 "AI 专家"｡

引言：当算法工程师遇见 "猜不透" 的 AI

故事的起点，是我近期做的一个项目｡我通过用户的行为序列 Embedding 进行聚类，希望能发现一些未知的､有组织的风险模式｡算法跑完，我得到了上百个 "疑似风险簇", 每个簇里都包含了行为高度相似的用户订单｡ 问题来了：如何高效､准确地甄别这些聚类结果？传统的人工审核，不仅耗时耗力，而且每个人的判断标准难以统一，效率和准确性都无法保证｡

于是，我自然而然地想到了正当红的大模型｡ 我最初的想象非常美好：把一个簇的数据丢给 AI, 它就能告诉我这群用户有没有问题｡但现实很快给了我一记重拳｡ 我最初的尝试，Prompt 大概是这样的:"帮我看看这个用户簇有没有风险"｡ 得到的结果五花八门：模型要么像个 "老好人", 对明显的异常视而不见；要么像个 "怀疑狂", 把正常的用户促销活动也标记为高风险｡它就像一个刚入职的实习生，知识渊博，但完全不懂业务，无法胜任真正的工作｡

我很快意识到：问题不在于模型本身，而在于我与模型沟通的方式｡ 我不能把它当成一个全知的黑盒，而要把它当成一个需要悉心 "带教" 的､潜力巨大的 "实习生"｡我的任务，就是设计一份完美的 "岗前培训手册"-- 也就是我们的主角：Prompt｡

第一阶段：从 0 到 1, 给 AI 一本 "操作手册"

要让一个实习生能干活，首先得让他知道 "干什么" 和 "怎么干"｡我需要将我作为风控专家的 "隐性知识" 显性化，为 AI 提供一个结构化的分析框架｡ 我的关键动作有三步:

1. 角色扮演 (Role-Playing): 这是最简单也最有效的一步｡我在 Prompt 的开头加入了一句魔法咒语:
   "你是一名资深的电商风控专家..."
   这能有效地为 AI 设定身份，激活它庞大知识库中与该角色最相关的能力和知识｡

2. 定义分析维度 (Defining Dimensions): 我把我人工审核时会关注的点，明确地列为指令，引导 AI 从这几个方面入手:

   • 收货人信息分析
   • 收货地址分析
   • 商品组合与价值分析

3. 结构化输入输出 (Structured I/O): 为了实现高效､准确的人机协作，我规范了数据的 "进" 和 "出"｡

   • 输入：考虑到 Token 的消耗效率和成本，我选择了 CSV 格式来组织和输入一个簇内的多个订单数据｡相比 JSON 或 Markdown 表格，CSV 格式最紧凑，能在有限的上下文中传入最多的信息｡
   • 输出：我要求 AI 必须以严格的 JSON 格式返回分析结果｡这便于我的后端程序直接解析，实现真正的自动化｡

经过这番改造，我的 V1 版 Prompt 诞生了｡它就像一本清晰的操作手册，让 AI 的输出从杂乱无章的自然语言，变成了结构化的分析报告｡

阶段小结: 我们迈出了从 0 到 1 的关键一步，实现了流程自动化｡但此时的 AI, 更像一个只会照本宣科的 "初级分析员", 它有了流程，但没有灵魂，更缺乏对业务复杂性的理解，误报率依然很高｡

第二阶段：注入业务常识，让 AI 学会 "具体问题具体分析"

很快，我发现这个 "初级分析员" 开始频繁地 "犯教条主义错误"｡它会把一些业务中的正常现象，当作风险信号上报｡我意识到，我不仅要给它规则，更要给它 "规则背后的逻辑"｡

我开始为 Prompt 注入一系列的 "豁免规则" 和 "背景知识":

• 挑战 1: 高折扣 ≠ 风险

  • AI 的误判：AI 看到用户实付金额极低，就判定为 "薅羊毛"｡
  • 我的 "补丁": 在 Prompt 中明确指出:"本次分析的很多订单是【新用户首单】, 平台会提供高额补贴，因此高折扣是正常现象，不能仅凭此点判断风险｡"

• 挑战 2: 随机串 ≠ 假姓名

  • AI 的误判：AI 看到 w1e8192vf4rwz 这样的用户 ID, 就认为是 "乱码､虚假信息"｡
  • 我的 "补丁": 明确定义 "用户 ID 是系统自动生成的随机字符串，其格式本身不代表风险｡你需要分析的是用户自己填写的【收货人姓名】是否存在异常模式｡"

• 挑战 3:0 元 ≠ 异常；昵称 ≠ 虚假；权益商品 ≠ 风险

  • 我举一反三，陆续加入了更多 "豁免规则":
    • "价格为 0 的商品通常是【赠品】, 本身无风险｡"
    • "用户出于隐私保护，使用昵称或非全名 (如‘李先生’) 是普遍现象，单笔订单不应视为风险｡"
    • "‘省钱卡’等权益商品是平台推广的正常模式，与主商品一并购买不意味着风险｡"

阶段小结: 经过这一轮 "业务培训",AI 的 "情商" 和 "业务感" 显著提升，误报率大幅下降｡它不再是一个只会执行命令的机器，而是成长为了解我们业务的 "中级分析师"｡

第三阶段：提升分析深度，教会 AI"像侦探一样思考"

解决了误报问题后，我开始追求更高的目标：提升模型的 "洞察力", 让它能发现更深层次､更隐蔽的风险｡我发现，AI 能处理 "单点" 的异常，但看不透 "协同" 作案｡

• 瓶颈 1: 忽略低价值商品风险

  • AI 的认知停留在 "高价值 = 高风险", 只对手机､显卡等商品敏感｡
  • 我的 "升级": 拓宽风险定义，明确指出 "【远超个人合理消费范畴】的低价值､高流通性快消品 (如成百箱的饮料), 是小微商户囤货套利的重要信号｡"

• 瓶颈 2: 缺乏 "一致性" 视角

  • 当多个不同账号的地址并不完全相同时，AI 很难将它们关联起来｡
  • 我的 "升级": 引入 "购物车一致性" 概念，告诉 AI:"多个不同用户，如果购买的商品列表【完全相同或高度雷同】, 这种‘抄作业’式的行为是脚本化或有组织行为的强力证据｡"

阶段小结: 通过教会 AI 识别 "行为指纹", 它的分析视角成功地从 "订单级" 提升到了 "团伙级"｡ 它学会了 "串联证据", 具备了识别有组织､规模化风险的能力，成长为一名 "高级分析师"｡

第四阶段：终极进化，让 AI 在模糊中做出 "法官式裁决"

这是整个旅程中最具挑战､也最有价值的一步｡我面临一个终极难题：如何区分 "真团伙" 与 "假聚集"?

我的聚类算法本身，可能就会把一些无辜的用户圈在一起｡例如，平台在某个城市搞了一场营销活动，给所有新用户发了同一张券，导致大量真实用户在相近的时间购买了同款促销品｡他们的行为高度相似，但他们彼此之间毫无关联｡

如果 AI 无法分辨这种情况，那么之前的努力都将付诸东流｡我需要将它从一个 "分析师" 或 "侦探", 升级为一位 "法官", 能够在模糊的信息中做出审慎的裁决｡

我的解决方案是：引入 "双假设裁决框架"｡

我在 Prompt 中，要求 AI 在两个核心假设之间进行权衡和判断:

• 假设 A: 协同风险团伙
• 假设 B: 良性特征客群

并且，我为它定义了做出裁决的关键依据 --"硬链接" 证据｡

"硬链接是指能将不同账号背后指向同一个实体的决定性证据，例如【完全相同的非公共收货地址】｡你的首要任务是寻找硬链接｡如果找到，则基本可判定为风险团伙｡如果找不到，再评估其行为是否能被营销活动等良性原因完美解释｡"

同时，我为它提供了正反两方面的完整 Few-Shot 示例，一个是有硬链接的风险团伙，另一个是由营销活动导致的良性客群，为它的 "裁决" 树立了清晰的标杆｡

阶段小结: 至此，我们的 Prompt 不再是一系列零散的指令，而是一个完整的､包含世界观和方法论的【专家系统】｡AI 最终进化成了一位能够在复杂模糊的信息中，基于证据､权衡不同可能性，并做出审慎判断的 "风控专家"｡

总结与思考：我的 Prompt 工程心法

回顾这段从 V1 到 V4 的进化之路，我将我的经验提炼为几点 "心法", 希望能对大家有所启发:

• 始于模仿，终于框架：从模仿你自己的专家思考过程开始，逐步将零散的规则，抽象和沉淀为普适的､可复用的分析框架｡
• 规则是骨架，背景是血肉：只给规则，AI 是冰冷的机器；为规则注入业务背景､用户心理等 "常识",AI 才有智能的灵魂｡
• 反例是最好的老师：教会 AI"什么不是风险" 和 "什么是风险" 同等重要｡精心设计的 "豁免规则" 和 "良性示例", 是降低误报率､提升模型可用性的关键｡
• 从 "指令" 到 "思维模型": 最高级的 Prompt, 不是告诉 AI 一步步做什么，而是教会它一套思考问题的方法论 (比如我们的 "双假设裁决框架"), 让它自己去分析和判断｡

这次探索让我深刻地体会到，在 AI 时代，Prompt 工程绝不仅仅是 "提问的艺术", 它更是一门连接领域专家与通用人工智能的､充满创造性的交叉学科｡我们每个工程师，都可以通过它，将自己的专业知识和智慧，赋能给这个强大的新伙伴，去解决更多过去难以解决的问题｡

希望我的这段经历，能为你打开一扇新的大门！欢迎交流｡