Prompt: Xây dựng Mô hình Dự đoán Rủi ro Tín dụng – Trí tuệ nhân tạo trong Tài chính (AI Fintech) – AI Fintech

Tuyệt vời! Tôi sẽ phân tích chi tiết mẫu prompt mà bạn cung cấp.

1. Phân tích Cấu trúc Prompt

Mẫu prompt này được thiết kế tốt, rõ ràng và có cấu trúc. Nó yêu cầu một giải pháp toàn diện cho bài toán dự đoán khả năng vỡ nợ. Các thành phần chính bao gồm:

• Yêu cầu chính: “Thiết kế một kiến trúc mô hình học máy” – Đây là mục tiêu cuối cùng của prompt.
• Các loại mô hình được đề xuất: “(ví dụ: Logistic Regression, Random Forest, Gradient Boosting)” – Cung cấp các lựa chọn sẵn có, giúp AI định hình phạm vi hoặc đưa ra so sánh.
• Mục tiêu dự đoán: “để dự đoán khả năng vỡ nợ của khách hàng vay” – Xác định rõ ràng bài toán cần giải quyết.
• Các đặc trưng đầu vào (Variables): “[LỊCH_SỬ_TÍN_DỤNG], [THU_NHẬP], [TUỔI], [VIỆC_LÀM], [TỶ_LỆ_NỢ_TRÊN_THU_NHẬP]” – Đây là các biến placeholder, người dùng sẽ thay thế bằng dữ liệu thực tế hoặc mô tả chi tiết hơn về các đặc trưng này. Chúng đóng vai trò quan trọng trong việc định hình dữ liệu huấn luyện.
• Các bước phụ trợ được yêu cầu:
  • “Đề xuất các bước tiền xử lý dữ liệu cần thiết” – Bao gồm làm sạch, chuẩn hóa, xử lý giá trị thiếu, mã hóa biến phân loại.
  • “lựa chọn đặc trưng phù hợp” – Ám chỉ các kỹ thuật như kỹ thuật lựa chọn đặc trưng (feature selection) hoặc kỹ thuật tạo đặc trưng (feature engineering).
  • “các phương pháp đánh giá hiệu suất mô hình” – Yêu cầu các chỉ số đo lường mức độ tốt của mô hình.
  • “(ví dụ: AUC, Precision, Recall)” – Cung cấp các ví dụ cụ thể về các chỉ số đánh giá.

Điểm mạnh của cấu trúc:

• Rõ ràng và hướng mục tiêu: Người dùng biết chính xác mình cần gì.
• Linh hoạt: Các placeholder như `[LỊCH_SỬ_TÍN_DỤNG]` cho phép người dùng điều chỉnh theo ngữ cảnh cụ thể.
• Toàn diện: Bao hàm các khía cạnh quan trọng của một dự án học máy (tiền xử lý, lựa chọn mô hình, đánh giá).

2. Ý nghĩa & Cách hoạt động

Về mặt kỹ thuật, prompt này yêu cầu một hệ thống AI (thường là mô hình ngôn ngữ lớn – LLM) thực hiện các tác vụ sau:

1. Hiểu bài toán “dự đoán khả năng vỡ nợ”: LLM cần nhận diện đây là bài toán phân loại nhị phân (khách hàng vỡ nợ / không vỡ nợ).
2. Xử lý và lựa chọn mô hình: Dựa trên kinh nghiệm đã được huấn luyện, LLM sẽ chọn ra các mô hình phù hợp với bài toán phân loại dữ liệu có cấu trúc và yêu cầu về hiệu suất. Các mô hình được đề cập (Logistic Regression, Random Forest, Gradient Boosting) là những lựa chọn kinh điển và hiệu quả cho bài toán này.
3. Thiết kế kiến trúc: Đây có thể hiểu là đề xuất cấu trúc chung của giải pháp. LLM sẽ phác thảo các giai đoạn cần thiết:
   • **Thu thập và hiểu dữ liệu:** Giả định dữ liệu sẽ được cung cấp hoặc mô tả thông qua các đặc trưng đã cho.
   • **Tiền xử lý dữ liệu:** LLM sẽ liệt kê các bước cần thiết để làm sạch, biến đổi và chuẩn bị dữ liệu. Ví dụ: xử lý giá trị thiếu (imputation), mã hóa biến categorical (One-Hot Encoding cho biến không có thứ tự, Label Encoding cho biến có thứ tự), chuẩn hóa/co giãn dữ liệu số (StandardScaler, MinMaxScaler).
   • **Lựa chọn đặc trưng:** LLM có thể đề xuất các phương pháp như loại bỏ các đặc trưng có tương quan cao, sử dụng các phương pháp dựa trên mô hình (ví dụ: feature importance từ Random Forest/Gradient Boosting) hoặc các thuật toán lựa chọn đặc trưng (ví dụ: RFE).
   • **Huấn luyện mô hình:** LLM sẽ mô tả quy trình huấn luyện với dữ liệu đã qua xử lý.
   • **Đánh giá mô hình:** LLM sẽ giải thích ý nghĩa của các chỉ số đánh giá được yêu cầu (AUC, Precision, Recall) và cách chúng giúp đo lường hiệu suất của mô hình trong bối cảnh dự đoán vỡ nợ (ví dụ: tầm quan trọng của việc giảm thiểu false positives và false negatives).
4. Áp dụng các biến đầu vào: LLM sẽ xem xét các placeholder như `[LỊCH_SỬ_TÍN_DỤNG]` để hiểu loại dữ liệu được kỳ vọng. Ví dụ, `[LỊCH_SỬ_TÍN_DỤNG]` có thể là một biến ordinal (số điểm tín dụng), một chuỗi các giao dịch, hoặc một mô tả bằng văn bản.

LLM sẽ sử dụng tri thức học được từ một lượng lớn dữ liệu văn bản và mã để tổng hợp thông tin và đưa ra một bản thiết kế logic, tuân thủ các nguyên tắc của học máy.

3. Ví dụ Minh họa

Giả sử người dùng thay thế các placeholder như sau:

• [LỊCH_SỬ_TÍN_DỤNG]: Số điểm tín dụng (Credit Score, thang điểm 300-850)
• [THU_NHẬP]: Thu nhập hàng tháng (Monthly Income, đơn vị tiền tệ)
• [TUỔI]: Tuổi của khách hàng
• [VIỆC_LÀM]: Tình trạng việc làm (ví dụ: “Nhân viên văn phòng”, “Tự kinh doanh”, “Thất nghiệp”)
• [TỶ_LỆ_NỢ_TRÊN_THU_NHẬP]: Tỷ lệ nợ trên thu nhập (Debt-to-Income Ratio – DTI)

Ví dụ Output 1 (Sau tiền xử lý và lựa chọn đặc trưng):