文章分享了风控系统中使用大模型替代人工审核的经验，发现大模型能在100-200ms内高效完成风险文本标注，通过优化prompt即可解决问题，极大简化了原有流程。这种"发现问题->修改prompt->上线"的模式使审核员和初级算法工程师面临淘汰风险，大模型在效率、稳定性和成本上具有碾压级优势，预示着风控行业即将迎来重大变革。

传统风控系统分为机器审核和人工审核，其中审核员对整个系统的准确率和效果起到监控和兜底作用，一直以来风控系统的两大指标就是线上效果保障和人效提升。风控系统的初级阶段肯定是通过机器学习和人工的方式保障线上的风险水位，让风险水位降低到一定水平下，但是随着系统升级，在线上风险水位稳定的前提下，风控系统不论是管理者还是技术从业者，都会想到通过机器学习方式降低人的干预，提升人效，减少审核员，残忍但现实。

传统机器学习虽然目标是此，但是数据标注，线上监控，算法迭代等都是需要人工的，对人工审核的去除作用有限（虽然大家汇报数据惊人，但是审核员依旧还是那些），但是个人经历了用大模型去标注风险文本这个项目之后，第一次感觉到大模型的巨大优势，识别高效、稳定、迭代效率高，已经可以预见，在不就的将来，审核员有可能真的被替代，在做的工程中发现，不光审核员，为了效果不断重训模型的初级的算法工程师，也大概率被淘汰，下面我说下原因。

先说下项目背景，一个非常传统的文本风控审核系统，需要在300ms内给文本打标签，具体标签也是风控常见的几类，现有的系统是正则+BERT+人工，因为运营人力缺少，现有的系统主要问题是误伤问题，为了尽量召回风险文本，配置的关键词长期无人维护，同时，BERT重训需要人工达标的数据，成本比较高，这样的一个恶性循环导致系统越来越烂，词表去不掉，数据找不到，模型训不动…
基于以上问题，所以想到用大模型强大的理解能力直接上手，能产出一个可用的准确率较高的标注大模型（当时起的名字，现在已经叫智能体了），最大的难题是模型需要在300ms的时间限制内产出标注结果，一直以来自认为大模型的产出应该超过500ms甚至1s，所以当时定的方案也是先建设标注大模型，让大模型打标，最后用达标数据重训BERT或者蒸馏小的其他模型，所以第一步无论如何先建设标注大模型。
时延的问题出乎意料的用开源大模型直接解决了，测试的时候发现开源模型竟然能在200ms甚至100ms内返回标记结果（有想了解的可以私聊沟通），所以剩下的就是能否通过prompt优化完成打标任务了。

对于prompt优化，通过这次系统解决线上问题，也整理了一部分优化思路，整体优化思路与策略迭代一样，需要准备一批精准的验证集合和边界问题，每一步优化针对特定问题去优化，然后跑测试集合，看新增召回和新增豁免的情况对整体是否有增益，对于这类打标的应用来说，主要分为标记定义，明确命中条件，豁免条件，正向问题集合，负向问题集合与冲突消解定义，细节可以私聊沟通。
我为什么说审核员大概率被大模型迭代？原因无他，物美价廉而已。

• 物美：效率和速度，碾压级别的优势，7*24小时不间断，标注规则100%的统一，有效避免人工偏差，而且可追溯和可迭代，迭代成本仅仅是修改几个自然语言而已（惊叹于大模型的指令遵循能力，细节修改也能有效控制）
• 价廉：规模化复制黏贴而已，边际成本几乎为0，细粒度标注能力，而且可以让模型输出原因，解释性问题也有效解决
  同时，我为什么说初级算法工程师也很快没了？因为标注大模型的上手成本几乎为零。
• 原来的模式：发现问题->人工分析->算法工程师特征工程->设计策略/重训模型->送评上线，里面充斥着人工，需要耗费大量精力，同时，算法工程师的操作空间就会很大，价值得到体现（已经自动化了？现在大厂里面80%的人还在干这事吧）
• 现在的模式：发现问题->修改prompt->送评上线

慌不慌？不需要懂算法，不需要重训，找个运用修改就可以，真的是修改就可以，我甚至把发现的问题给大模型，让大模型自动优化prompt，要求局部修改，发现也能work，不敢想往下会发生生么，重训模型的算法工程师慌不慌？

补充下做的过程中的一些细节和踩坑记录，想具体了解的可以私聊。

• 基于大模型的服务 大模型的服务有特殊性，要想做到低时延和稳定，限流方案、拒绝措施等一个也不能少
• openai接口 openai的sdk虽然很好用，但是文档还要做多看看，其中很多坑和细节会导致系统稳定性收到影响，中间迭代好几版本
• 时延 开源模型太强大了，竟然直接100ms能返回结果，不要给自己设限
• prompt优化 要想达到高准确率的标注效果，定义、明确命中条件、豁免条件、正向问题示例、负向问题示例与冲突消解，一个也不能少
• 部署 要想稳定，vllm的参数细节要了解清楚，反复验证，尤其是max-model-len和max-num-seqs两个参数，另外，低时延保证稳定性，尽量多卡，尽管单卡也能部署使用

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