Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết về prompt template mà bạn cung cấp, được cấu trúc theo yêu cầu:
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Prompt template này có cấu trúc khá rõ ràng và hướng đến một mục tiêu cụ thể trong lĩnh vực tài chính – ngân hàng, đó là phát hiện sớm rủi ro tín dụng. Cấu trúc chung có thể được chia như sau:
- Mục tiêu chính: “Xây dựng một mô hình học máy…” – Xác định rõ hành động cần thực hiện là tạo ra một mô hình.
- Loại mô hình đề xuất (với ví dụ): “…(ví dụ: Isolation Forest, One-Class SVM)…” – Gợi ý các thuật toán học máy phù hợp cho bài toán phát hiện bất thường (anomaly detection), cho thấy sự hiểu biết về lĩnh vực ứng dụng.
- Chức năng của mô hình: “…chuyên biệt để phát hiện sớm các trường hợp có rủi ro tín dụng bất thường hoặc cao…” – Nêu bật vai trò và kết quả mong muốn của mô hình.
- Dữ liệu đầu vào / Các yếu tố ảnh hưởng (biến): “…dựa trên các chỉ số như [GIAO_DỊCH_BẤT_THƯỜNG], [LỊCH_SỬ_NỢ_QUÁ_HẠN_GẦN_ĐÂY], [TỶ_LỆ_VAY_MỚI_CAO].” – Đây là các biến placeholder quan trọng, nơi người dùng sẽ thay thế bằng các đặc trưng (features) cụ thể của dữ liệu.
- Đối tượng nhận cảnh báo: “Mô hình cần có khả năng cảnh báo sớm cho bộ phận quản lý rủi ro.” – Chỉ định rõ người dùng cuối (end-user) hoặc bộ phận sẽ tương tác với kết quả của mô hình.
Các phần trong dấu ngoặc vuông `[…]` như [GIAO_DỊCH_BẤT_THƯỜNG], [LỊCH_SỬ_NỢ_QUÁ_HẠN_GẦN_ĐÂY], [TỶ_LỆ_VAY_MỚI_CAO] là các **biến placeholder**. Chúng đại diện cho các thông tin mà người dùng cần cung cấp hoặc tùy chỉnh để làm cho prompt trở nên chi tiết và phù hợp với ngữ cảnh thực tế của họ.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Prompt này hoạt động dựa trên nguyên tắc **kỹ thuật xác định từ khóa và cấu trúc ngữ nghĩa** để hướng dẫn mô hình AI thực hiện một tác vụ cụ thể. Cụ thể:
- “Xây dựng một mô hình học máy”: Yêu cầu này kích hoạt khả năng sáng tạo và kiến thức về học máy của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Nó hiểu rằng cần phải thiết kế, mô tả hoặc thậm chí tạo code cho một mô hình.
- “(ví dụ: Isolation Forest, One-Class SVM)”: Việc cung cấp ví dụ giúp định hình loại mô hình. LLM sẽ ưu tiên các thuật toán phát hiện bất thường (anomaly detection) vì chúng phù hợp với bài toán “phát hiện sớm các trường hợp có rủi ro tín dụng bất thường”.
- “chuyên biệt để phát hiện sớm các trường hợp có rủi ro tín dụng bất thường hoặc cao”: Đây là mục tiêu kinh doanh cốt lõi. LLM sẽ hiểu rằng mô hình cần được huấn luyện hoặc thiết kế sao cho có khả năng phân loại hoặc đánh giá mức độ rủi ro, tập trung vào các trường hợp ngoại lệ.
- “dựa trên các chỉ số như [GIAO_DỊCH_BẤT_THƯỜNG], [LỊCH_SỬ_NỢ_QUÁ_HẠN_GẦN_ĐÂY], [TỶ_LỆ_VAY_MỚI_CAO]”: Đây là phần quan trọng nhất để tùy chỉnh. Người dùng sẽ điền vào các placeholder này bằng các đặc trưng dữ liệu thực tế mà họ thu thập được. Ví dụ:
[GIAO_DỊCH_BẤT_THƯỜNG]có thể được thay thế bằng “tổng giá trị giao dịch đột biến trong 24 giờ”, “số lượng giao dịch vượt quá ngưỡng X”, hoặc “giao dịch tại các địa điểm bất thường”. LLM sẽ sử dụng những đặc trưng này làm đầu vào cho mô hình đề xuất. - “Mô hình cần có khả năng cảnh báo sớm cho bộ phận quản lý rủi ro”: Chỉ dẫn này yêu cầu đầu ra của mô hình phải dễ hiểu và có thể hành động. LLM sẽ hiểu rằng mô hình không chỉ cần đưa ra kết quả phân loại (rủi ro cao/thấp) mà còn cần có cơ chế thông báo (alerting mechanism) cho bộ phận liên quan.
3. Ví dụ Minh họa
Giả sử người dùng muốn cụ thể hóa các chỉ số rủi ro tín dụng như sau:
[GIAO_DỊCH_BẤT_THƯỜNG]sẽ thay bằng “Sự gia tăng đột biến về số lượng giao dịch trong 48 giờ qua”.[LỊCH_SỬ_NỢ_QUÁ_HẠN_GẦN_ĐÂY]sẽ thay bằng “Số ngày quá hạn thanh toán các khoản vay trước đó trong vòng 6 tháng”.[TỶ_LỆ_VAY_MỚI_CAO]sẽ thay bằng “Tỷ lệ dư nợ mới trên tổng hạn mức tín dụng hiện tại”.
Dưới đây là 2 ví dụ về câu lệnh mà LLM có thể hiểu và sinh ra kết quả dựa trên prompt đã được điền đầy đủ:
Ví dụ 1: Yêu cầu giải thích và lựa chọn mô hình
Prompt đã điền đầy đủ:
Xây dựng một mô hình học máy (ví dụ: Isolation Forest, One-Class SVM) chuyên biệt để phát hiện sớm các trường hợp có rủi ro tín dụng bất thường hoặc cao, dựa trên các chỉ số như Sự gia tăng đột biến về số lượng giao dịch trong 48 giờ qua, Số ngày quá hạn thanh toán các khoản vay trước đó trong vòng 6 tháng, Tỷ lệ dư nợ mới trên tổng hạn mức tín dụng hiện tại. Mô hình cần có khả năng cảnh báo sớm cho bộ phận quản lý rủi ro.
Kết quả LLM có thể tạo ra:
Để xây dựng mô hình phát hiện sớm rủi ro tín dụng dựa trên các chỉ số bạn cung cấp (Sự gia tăng đột biến về số lượng giao dịch trong 48 giờ qua, Số ngày quá hạn thanh toán các khoản vay trước đó trong vòng 6 tháng, Tỷ lệ dư nợ mới trên tổng hạn mức tín dụng hiện tại), tôi đề xuất sử dụng thuật toán Isolation Forest hoặc One-Class SVM. Cả hai đều là các phương pháp hiệu quả cho bài toán phát hiện bất thường (anomaly detection).
- Isolation Forest hoạt động bằng cách cô lập các điểm dữ liệu bất thường, đòi hỏi ít bước phân tách hơn để cô lập chúng so với các điểm dữ liệu thông thường.
- One-Class SVM tìm một siêu phẳng phân lớp tách biệt các điểm dữ liệu điển hình khỏi gốc tọa độ, coi mọi thứ bên ngoài vùng đó là bất thường.
Để có khả năng cảnh báo sớm cho bộ phận quản lý rủi ro, mô hình sẽ cần được cấu hình để xuất ra một ‘điểm rủi ro’ (risk score) cho mỗi khách hàng. Khi điểm này vượt quá một ngưỡng nhất định (đã được xác định dựa trên phân tích hoặc yêu cầu nghiệp vụ), một cảnh báo sẽ được kích hoạt và gửi đến bộ phận quản lý rủi ro, kèm theo thông tin về các chỉ số đã vi phạm ngưỡng.
Ví dụ 2: Yêu cầu phác thảo cấu trúc dữ liệu và logic cảnh báo
Prompt đã điền đầy đủ:
Xây dựng một mô hình học máy (ví dụ: Isolation Forest, One-Class SVM) chuyên biệt để phát hiện sớm các trường hợp có rủi ro tín dụng bất thường hoặc cao, dựa trên các chỉ số như Số lượng giao dịch bất thường trong 7 ngày qua, Tỷ lệ nợ xấu kéo dài hơn 90 ngày, Mức độ sử dụng hạn mức tín dụng hiện tại. Mô hình cần có khả năng cảnh báo sớm cho bộ phận quản lý rủi ro.
Kết quả LLM có thể tạo ra:
Để xây dựng mô hình phát hiện sớm rủi ro tín dụng với các chỉ số: Số lượng giao dịch bất thường trong 7 ngày qua,
