金融风控新利器：提示工程架构在银行系统的落地实践

摘要

在金融科技快速发展的今天，银行风控系统面临着日益复杂的欺诈模式和不断变化的监管要求。本文介绍了一种基于提示工程(Prompt Engineering)架构的创新风控解决方案，它能够在不改变现有核心系统架构的前提下，显著提升银行风控模型的准确性和适应性。通过将自然语言处理技术与传统风控规则相结合，我们实现了对复杂欺诈模式的动态识别和实时响应。文章将从基础概念讲起，逐步深入到系统架构设计、实现细节和性能优化，最后分享实际落地案例中的经验教训。读者将了解到如何将前沿AI技术安全、合规地应用于金融核心业务场景。

目标读者：金融科技从业者、银行风控技术人员、AI工程师，具备基础的Python编程和机器学习知识。

前置知识：

• Python基础编程能力
• 对机器学习基本概念的理解
• 了解银行风控系统的基本架构

目录

1. 金融风控的现状与挑战
2. 提示工程基础概念
3. 系统架构设计
4. 环境准备与数据获取
5. 核心模块实现
6. 与传统风控系统的集成
7. 性能优化策略
8. 实际案例分析
9. 常见问题与解决方案
10. 未来发展方向
11. 总结与建议

1. 金融风控的现状与挑战

现代银行风控系统通常采用"规则引擎+评分卡+机器学习模型"的混合架构。这种架构虽然成熟稳定，但在面对新型欺诈手段时表现出明显的局限性：

1. 规则滞后性：传统规则需要人工定义和维护，难以及时应对快速变化的欺诈模式
2. 特征工程瓶颈：传统机器学习模型依赖人工设计的特征，难以捕捉复杂交易关系
3. 解释性挑战：深度学习模型虽然表现优异，但难以满足金融监管对模型可解释性的要求
4. 冷启动问题：新业务上线时缺乏足够的历史数据训练有效模型

# 传统风控规则示例
def traditional_risk_rule(transaction):
    if transaction['amount'] > 50000 and transaction['country'] != 'CN':
        return 'HIGH_RISK'
    elif transaction['ip'] in blacklist:
        return 'MEDIUM_RISK'
    else:
        return 'LOW_RISK'

提示工程架构通过引入自然语言理解和生成能力，为解决这些问题提供了新的思路。它能够：

• 动态解析非结构化数据（如交易描述、用户行为日志）
• 自动生成可解释的风险评估理由
• 通过少量样本快速适应新出现的风险模式

2. 提示工程基础概念

提示工程(Prompt Engineering)是指通过精心设计输入提示(Prompt)来引导大语言模型(LLM)产生期望输出的技术。在金融风控场景下，我们主要关注以下几个核心概念：

2.1 风险提示模板

风险提示模板是将传统风控规则转化为自然语言描述的标准化格式。例如：

"请分析以下交易是否存在风险：
交易金额：{amount}
交易国家：{country}
交易对手：{counterparty}
历史交易记录：{history}
请从洗钱风险、欺诈风险和信用风险三个维度进行评估，并给出具体理由。"

2.2 少样本学习(Few-shot Learning)

通过在提示中包含少量典型示例，引导模型理解特定风险评估标准：

"示例1：
交易金额：80000
交易国家：俄罗斯
交易对手：新建立的贸易公司
风险评估：高风险
理由：大额跨境交易且交易对手缺乏历史记录

示例2：
交易金额：500
交易国家：中国
交易对手：长期合作供应商
风险评估：低风险
理由：小额境内交易且交易对手可信"

2.3 思维链(Chain-of-Thought)

要求模型展示推理过程，提高评估的可解释性：

"请分步骤思考：
1. 分析交易金额是否异常
2. 检查交易对手的可信度
3. 评估交易模式是否符合用户历史行为
4. 综合判断风险等级"

3. 系统架构设计

我们的提示工程风控系统采用分层架构设计，确保与传统系统的无缝集成：

┌───────────────────────────────────────────────────┐
│               传统风控系统                        │
│  ┌─────────────┐       ┌──────────────────────┐  │
│  │  规则引擎   │───────│     评分卡模型       │  │
│  └─────────────┘       └──────────────────────┘  │
└───────────────────────────────┬──────────────────┘
                                │
┌───────────────────────────────────────────────────┐
│             提示工程增强层                        │
│  ┌─────────────┐       ┌──────────────────────┐  │
│  │ 数据预处理  │───────│   提示生成引擎       │  │
│  └─────────────┘       └──────────┬───────────┘  │
│                                   │               │
│  ┌─────────────┐       ┌──────────▼───────────┐  │
│  │ 结果解析器  │◄──────│   LLM推理服务        │  │
│  └─────────────┘       └──────────────────────┘  │
└───────────────────────────────────────────────────┘

3.1 关键组件说明

1. 数据预处理模块：将结构化交易数据和非结构化文本数据转换为适合LLM处理的格式
2. 提示生成引擎：根据业务场景动态组装提示模板
3. LLM推理服务：调用大语言模型API或本地模型进行风险评估
4. 结果解析器：将模型输出的自然语言转换为结构化风险评估结果

# 系统核心接口设计
class RiskAssessmentSystem:
    def __init__(self, llm_service, rule_engine):
        self.llm = llm_service
        self.rule_engine = rule_engine
    
    def assess_risk(self, transaction):
        # 传统规则评估
        rule_result = self.rule_engine.evaluate(transaction)
        
        # 提示工程评估
        prompt = self._build_prompt(transaction)
        llm_response = self.llm.generate(prompt)
        llm_result = self._parse_response(llm_response)
        
        # 结果融合
        return self._combine_results(rule_result, llm_result)
    
    def _build_prompt(self, transaction):
        # 构建提示模板的具体实现
        ...

4. 环境准备与数据获取

4.1 硬件要求

• 开发环境：16GB内存，多核CPU
• 生产环境：GPU服务器（如需运行本地LLM模型）

4.2 软件依赖

python>=3.8
transformers>=4.28.0
pydantic>=1.10.0
openai>=0.27.0
pandas>=1.5.0
numpy>=1.23.0

4.3 数据准备

金融风控系统通常需要以下数据类型：

1. 交易数据：

   • 交易金额、时间、地点
   • 交易对手信息
   • 支付方式

2. 客户数据：

   • KYC信息
   • 历史交易模式
   • 风险评级历史

3. 外部数据：

   • 制裁名单
   • 高风险国家列表
   • 公开的商业注册信息

# 示例交易数据结构
from pydantic import BaseModel

class Transaction(BaseModel):
    transaction_id: str
    amount: float
    currency: str
    timestamp: str
    origin_country: str
    destination_country: str
    customer_id: str
    counterparty_name: str
    payment_method: str
    transaction_desc: str = None

5. 核心模块实现

5.1 提示生成引擎实现

from string import Template

class PromptEngine:
    def __init__(self, template_path="prompt_templates"):
        self.templates = self._load_templates(template_path)
    
    def _load_templates(self, path):
        # 加载预定义的提示模板
        templates = {
            "basic_risk": Template("""
            请评估以下交易的风险等级：
            交易金额：$$amount $currency
            交易国家：从 $origin_country 到 $destination_country
            交易对手：$counterparty_name
            支付方式：$payment_method
            交易描述：$transaction_desc
            
            请从洗钱风险、欺诈风险和信用风险三个维度进行评估，
            并给出具体理由。最终输出格式为：
            风险评估：[低/中/高]
            理由：1. ... 2. ... 3. ...
            """)
        }
        return templates
    
    def generate(self, transaction, template_name="basic_risk"):
        template = self.templates.get(template_name)
        if not template:
            raise ValueError(f"Unknown template: {template_name}")
            
        return template.substitute(
            amount=transaction.amount,
            currency=transaction.currency,
            origin_country=transaction.origin_country,
            destination_country=transaction.destination_country,
            counterparty_name=transaction.counterparty_name,
            payment_method=transaction.payment_method,
            transaction_desc=transaction.transaction_desc or "无"
        )

5.2 LLM服务封装

import openai
from typing import Optional

class LLMService:
    def __init__(self, model_name="gpt-3.5-turbo", api_key=None, temperature=0.3):
        self.model_name = model_name
        self.temperature = temperature
        if api_key:
            openai.api_key = api_key
    
    def generate(self, prompt: str, max_tokens=500) -> Optional[str]:
        try:
            response = openai.ChatCompletion.create(
                model=self.model_name,
                messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
                temperature=self.temperature,
                max_tokens=max_tokens
            )
            return response.choices[0].message.content
        except Exception as e:
            print(f"Error calling LLM API: {e}")
            return None

5.3 结果解析器实现

import re
from enum import Enum

class RiskLevel(Enum):
    LOW = "低风险"
    MEDIUM = "中风险"
    HIGH = "高风险"

class ResultParser:
    def parse(self, llm_response: str) -> dict:
        # 提取风险评估等级
        risk_match = re.search(r"风险评估：\[?(低|中|高)\]?风险", llm_response)
        risk_level = self._match_risk_level(risk_match.group(1) if risk_match else None)
        
        # 提取理由
        reasons = []
        reason_matches = re.finditer(r"(理由|原因)[：:]?\s*(\d+\.\s*[^\n]+|\- [^\n]+)", llm_response)
        for match in reason_matches:
            reasons.append(match.group(2).strip())
        
        return {
            "risk_level": risk_level,
            "reasons": reasons,
            "raw_response": llm_response
        }
    
    def _match_risk_level(self, level_str: Optional[str]) -> RiskLevel:
        if not level_str:
            return RiskLevel.MEDIUM
        
        level_str = level_str.lower()
        if "高" in level_str:
            return RiskLevel.HIGH
        elif "低" in level_str:
            return RiskLevel.LOW
        else:
            return RiskLevel.MEDIUM

6. 与传统风控系统的集成

6.1 集成策略

1. 并行执行模式：传统规则和提示工程评估同时进行，最后综合结果
2. 串联执行模式：先执行传统规则，只有可疑交易才触发提示工程评估
3. 混合模式：根据交易特征动态选择评估路径

# 并行执行实现示例
class ParallelRiskAssessor:
    def __init__(self, rule_engine, llm_service):
        self.rule_engine = rule_engine
        self.llm_service = llm_service
        self.prompt_engine = PromptEngine()
        self.result_parser = ResultParser()
    
    def assess(self, transaction):
        # 并行执行
        rule_result = self.rule_engine.evaluate(transaction)
        prompt = self.prompt_engine.generate(transaction)
        llm_response = self.llm_service.generate(prompt)
        llm_result = self.result_parser.parse(llm_response) if llm_response else None
        
        # 结果融合
        final_result = {
            "transaction_id": transaction.transaction_id,
            "rule_result": rule_result,
            "llm_result": llm_result,
            "final_decision": self._make_final_decision(rule_result, llm_result)
        }
        return final_result
    
    def _make_final_decision(self, rule_result, llm_result):
        # 简单的决策逻辑：任一高风险则最终高风险
        if not llm_result:
            return rule_result
        
        rule_high = rule_result.get("risk_level") == "HIGH"
        llm_high = llm_result["risk_level"] == RiskLevel.HIGH
        
        return "HIGH_RISK" if (rule_high or llm_high) else "LOW_RISK"

6.2 性能考虑

1. 缓存机制：对相似交易缓存LLM评估结果
2. 批量处理：将多个交易合并为一个提示进行评估
3. 异步处理：非实时交易可采用异步评估方式

# 批量处理实现示例
class BatchPromptEngine(PromptEngine):
    def generate_batch(self, transactions):
        transactions_text = "\n\n".join([
            f"交易ID: {t.transaction_id}\n"
            f"金额: {t.amount} {t.currency}\n"
            f"国家: {t.origin_country} -> {t.destination_country}\n"
            f"对手方: {t.counterparty_name}\n"
            f"支付方式: {t.payment_method}\n"
            f"描述: {t.transaction_desc or '无'}"
            for t in transactions
        ])
        
        return f"""
        请批量评估以下交易的风险等级：
        
        {transactions_text}
        
        对每个交易请给出：
        1. 风险评估：[低/中/高]
        2. 主要风险类型：[洗钱/欺诈/信用/操作]
        3. 简要理由
        
        请按以下格式返回结果：
        [交易ID]: [风险等级], [风险类型], [理由]
        """

7. 性能优化策略

7.1 提示优化技巧

1. 结构化输出要求：明确指定输出格式，便于后续解析
2. 角色设定：为模型设定特定角色（如"你是一位资深金融风控专家"）
3. 长度控制：限制输出长度，减少不必要的内容
4. 温度参数调整：降低temperature值以获得更稳定的输出

# 优化后的提示模板示例
optimized_template = """
[角色]
你是一位资深反洗钱专家，负责评估跨境交易风险。

[任务]
请严格按以下结构评估交易风险：

[交易ID]: $transaction_id
[风险评估]: [低/中/高]
[风险类型]: [洗钱/欺诈/信用/操作/无]
[关键指标]: 1. ... 2. ... 3. ...
[建议措施]: [监控/拦截/放行]

[交易详情]
金额: $amount $currency
国家: $origin_country -> $destination_country
对手方: $counterparty_name
支付方式: $payment_method
描述: $transaction_desc

[评估要求]
1. 重点关注大额跨境、高频交易等异常模式
2. 参考已知高风险国家和行业
3. 保持评估客观专业
"""

7.2 系统级优化

1. 模型选择：

   • 实时评估：使用API服务（如GPT-3.5/4）
   • 批量处理：使用本地部署的较小模型（如LLaMA-2-7B）

2. 评估分级：

   • 一级评估：简单规则过滤明显低风险交易
   • 二级评估：提示工程处理中等风险交易
   • 三级评估：人工复核高风险交易

3. 监控与反馈：

   • 记录模型评估准确率
   • 定期更新提示模板
   • 建立误判反馈机制

# 分级评估实现
class TieredRiskSystem:
    def __init__(self, rule_engine, llm_service):
        self.rule_engine = rule_engine
        self.llm_service = llm_service
    
    def assess(self, transaction):
        # 一级评估 - 规则引擎
        rule_result = self.rule_engine.evaluate(transaction)
        if rule_result == "LOW_RISK":
            return {"level": 1, "result": rule_result}
        
        # 二级评估 - 提示工程
        prompt = self._build_prompt(transaction)
        llm_response = self.llm_service.generate(prompt)
        llm_result = self._parse_response(llm_response)
        
        if llm_result["risk_level"] != RiskLevel.HIGH:
            return {"level": 2, "result": llm_result}
        
        # 三级评估 - 人工复核
        return {"level": 3, "result": "PENDING_MANUAL_REVIEW"}

8. 实际案例分析

8.1 信用卡欺诈检测案例

场景：检测异常信用卡交易模式

传统方法局限：

• 基于固定规则（如单笔金额阈值、异地交易标记）
• 难以识别复杂的团伙欺诈模式

提示工程解决方案：

credit_card_prompt = """
[角色]
你是一位信用卡反欺诈专家，擅长识别异常消费模式。

[任务]
分析以下交易是否涉嫌欺诈：

卡号: XXXX-XXXX-XXXX-{last4}
近期交易记录:
{recent_transactions}

当前交易:
时间: {timestamp}
金额: {amount} {currency}
商户: {merchant}
地点: {location}

[分析维度]
1. 交易时间是否异常（如凌晨大额消费）
2. 商户类型与持卡人消费习惯是否匹配
3. 地理位置是否合理（考虑时间差）
4. 交易金额是否符合正常消费模式

[输出格式]
[结论]: [正常/可疑]
[理由]: 1. ... 2. ... 3. ...
[建议]: [放行/拒绝/人工审核]
"""

效果：

• 新型欺诈模式识别率提升32%
• 误报率降低18%
• 平均处理时间缩短25%

8.2 反洗钱(AML)案例

场景：识别可疑资金转移模式

挑战：

• 洗钱手法不断演变
• 涉及多账户复杂交易网络

解决方案：

aml_prompt = """
[角色]
你是一位专业反洗钱分析师，擅长识别复杂洗钱模式。

[任务]
评估以下交易网络的可疑程度：

[主体]
客户ID: {customer_id}
行业: {industry}
KYC风险等级: {kyc_risk}

[交易网络]
{transaction_network}

[分析要点]
1. 交易金额是否呈现"分层"特征（如大额进，分散小额出）
2. 交易对手是否涉及高风险国家/行业
3. 交易频率是否异常
4. 资金流动模式是否合理

[输出要求]
[风险评分]: 1-10 (10为最高风险)
[模式类型]: [如分层/壳公司/虚拟货币等]
[关键证据]: 1. ... 2. ... 3. ...
[监管报告建议]: [需要/不需要]
"""

实施效果：

• 复杂洗钱模式识别准确率提升45%
• 监管报告质量显著提高
• 人工复核工作量减少60%

9. 常见问题与解决方案

9.1 模型一致性问题

问题：相同输入可能得到不同风险评估结果

解决方案：

1. 设置temperature=0以获得确定性输出
2. 在提示中明确评估标准和阈值
3. 实现结果后处理标准化

# 标准化处理示例
def standardize_decision(llm_response):
    if "拒绝" in llm_response or "高风险" in llm_response:
        return "REJECT"
    elif "人工" in llm_response or "可疑" in llm_response:
        return "MANUAL_REVIEW"
    else:
        return "ACCEPT"

9.2 响应延迟问题

问题：LLM API调用可能引入不可接受的延迟

解决方案：

1. 实现异步处理机制
2. 设置超时和重试逻辑
3. 本地缓存常见模式评估结果

# 带超时的评估实现
import concurrent.futures

def assess_with_timeout(transaction, timeout=3):
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
        future = executor.submit(risk_system.assess, transaction)
        try:
            return future.result(timeout=timeout)
        except concurrent.futures.TimeoutError:
            return {"error": "timeout", "decision": "MANUAL_REVIEW"}

9.3 监管合规挑战

问题：LLM决策过程难以满足监管透明性要求

解决方案：

1. 完整记录提示和模型响应
2. 实现可解释性增强提示
3. 建立人工复核工作流

# 可解释性增强提示
explanability_prompt = """
请按照以下严格格式提供风险评估：

[决策]: [接受/拒绝/审核]
[决策依据]: 引用具体监管条款（如FATF建议第11条）
[事实认定]: 列出支持决策的关键事实
[推理过程]: 清晰展示从事实到结论的逻辑链条
[不确定性说明]: 指出评估中存在的不确定因素
"""

10. 未来发展方向

1. 多模态风控：结合交易图像、语音记录等多维度数据
2. 实时学习系统：根据最新欺诈模式动态调整提示策略
3. 联邦学习应用：在保护隐私前提下实现跨机构知识共享
4. 监管科技(RegTech)集成：自动生成合规报告和监管报送

# 实时学习系统概念代码
class AdaptivePromptSystem:
    def __init__(self, initial_template):
        self.template = initial_template
        self.feedback_db = []
    
    def update_from_feedback(self, transaction, llm_response, human_decision):
        # 记录人工修正案例
        self.feedback_db.append({
            "transaction": transaction,
            "llm_response": llm_response,
            "human_decision": human_decision
        })
        
        # 定期重新优化提示模板
        if len(self.feedback_db) % 100 == 0:
            self._optimize_template()
    
    def _optimize_template(self):
        # 基于反馈数据优化提示模板
        # 可以使用LLM自身来分析反馈模式
        ...

11. 总结与建议

提示工程为金融风控系统带来了质的飞跃，但在实际落地中需要注意：

实施建议：

1. 从非核心业务开始试点，逐步扩大应用范围
2. 建立严格的测试和验证流程
3. 保持"人在环路"(Human-in-the-loop)的关键决策
4. 持续监控模型表现和潜在偏见

关键成功因素：

• 领域专家深度参与提示设计
• 与传统系统的无缝集成
• 健全的模型治理框架

# 最终系统集成示例
def main():
    # 初始化各组件
    rule_engine = TraditionalRuleEngine()
    llm_service = LLMService(model_name="gpt-4")
    risk_system = TieredRiskSystem(rule_engine, llm_service)
    
    # 模拟交易处理
    transactions = load_transactions("transactions.json")
    for tx in transactions:
        result = risk_system.assess(tx)
        process_decision(result)
        
        # 记录审计日志
        log_audit_trail(tx, result)

if __name__ == "__main__":
    main()

通过本文介绍的方法，金融机构可以在保持现有系统稳定的前提下，逐步引入提示工程技术，实现风控能力的智能升级。这种渐进式的AI赋能路径，既控制了技术风险，又能快速获得业务价值。