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”。

一、 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。

二、 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：

2. 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。

3. 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。

三、 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”。

四、 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”。

五、 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”。

六、 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。感谢阅读！