职贝云数AI新零售门户

标题: 上周AI系列最新课程:大模型辅助额度管理 [打印本页]

作者: OZQ 时间: 前天 14:42
标题: 上周AI系列最新课程:大模型辅助额度管理
从代码实操角度，带你走一遍：怎样用Python搭建一个大模型调额Skill，怎样离线验证，怎样AB测试，最后怎样封装成能嵌入风控系统的组件。
为什么你的大模型调额总是“看着挺好，一上就挂”？

先看一个真实对比。

B机构：离线验证时，让大模型对历史客户输入额度建议，人工抽看几十个case，觉得方向分歧、偏向不大，直接上线AB测试。结果翻车。

A机构：没有“人工看看”这一步。他们拆了三个硬目的——方向分歧率、幅度偏向、稳健性。三个目的全部跑通才进AB测试。最终改了7版Prompt，第7版才全量上线。

差距在哪？验证体系。

大多数人以为大模型做额度管理拼的是Prompt技巧，其实拼的是你能不能把模型的输入关进一套客观标准里反复拷打。

下面我就用代码告诉你，这套标准怎样落地。
搭建一个贷中调额Skill（Python实操）

1. 定义输入输入：Skill的“合同”

Skill不是大模型本身，而是衔接业务系统和大模型的中间层。先定义好输入输入格式。

这一步定义了Skill的“合同”——业务系统只需求按格式传出去客户数据，Skill就能前往明白的调额指令。
2. 编写Prompt模板：让大模型了解调额逻辑

这是Skill的核心。你需求把额度管理的业务规则、风险信号组合、输入格式约束统统写进Prompt。

(, 下载次数: 0)
3. 离线验证：三个硬目的的代码完成

离线验证不是“人工看看”，而是跑下面这段代码，算三个目的。

(, 下载次数: 0)

只要三个目的全部达标（例如方向分歧率>85%，幅度MSE<5，JS散度<0.05），才能进入AB测试。
4. 解析大模型输入

(, 下载次数: 0)

由于假如大模型在极端case上翻了车，至少混合组能兜底。三个观察窗口：7天看额度运用率、30天看逾期率、90天看净收益。三个窗口全部跑赢对照组，才全量推。
Skill封装：从Notebook到业务系统

写好的代码不能躺在Notebook里。你需求把它封装成一个可调用的skill-主函数。

(, 下载次数: 0)

这样，你的风控系统就能拿到大模型的调额建议，完全像调用一个普通API。
你离一个残缺的调额项目，只差这堂课

下面我写的代码，只是整个Skill搭建链路的一小段。真正残缺的落地还包括：

今晚8点开课的《AI大模型辅助额度管理》里，一行代码一行代码地带你跑通。

课程核心模块：

以上概况可以加入到今晚的直播课程来学习。

今晚8点，准时开课

(, 下载次数: 0)
关于AI系列的，我们目前也更新了相关系列内容，报名这个系列也可以来参与本周末的AI额度管理的内容。这一次我们用AI-skill，协助大家来学习优化额度管理:
(, 下载次数: 0)
课程咨询

欢迎光临职贝云数AI新零售门户 (https://www.taojin168.com/cloud/)