Pe Scurt (TL;DR)
Evoluția prompt engineering-ului financiar necesită arhitecturi cognitive complexe pentru a transforma automatizarea într-un suport decizional fiabil și trasabil.
Adoptarea Constitutional AI definește perimetre etice și normative riguroase în System Prompt pentru a garanta imparțialitatea și respectarea regulilor.
Strategii avansate precum Tree of Thoughts permit structurarea datelor financiare ambigue și calcularea scenariilor de risc ponderate și prudente.
Diavolul se ascunde în detalii. 👇 Continuă să citești pentru a descoperi pașii critici și sfaturile practice pentru a nu greși.
În peisajul fintech din 2026, integrarea modelelor lingvistice mari (LLM) în fluxurile de lucru financiare este deja un standard consolidat. Totuși, diferența dintre o automatizare mediocră și un instrument de suport decizional de încredere rezidă în totalitate în calitatea instrucțiunilor furnizate. **Prompt engineering-ul pentru creditare** nu mai înseamnă simpla interogare a unui model, ci proiectarea unor arhitecturi cognitive capabile să gestioneze ambiguitatea intrinsecă a datelor financiare.
Acest ghid tehnic este destinat Data Scientists, Analiștilor de Risc de Credit și dezvoltatorilor Fintech care trebuie să depășească prompt-urile de bază pentru a implementa logici de raționament complex (Reasoning Models) în evaluarea bonității.
1. Evoluția: De la Zero-Shot la Raționament Structurat
Până acum câțiva ani, abordarea standard era să ceri modelului: “Analizează acest extras de cont și spune-mi dacă clientul este solvabil”. Această abordare Zero-Shot este considerată astăzi neglijentă în domeniul bancar din cauza ratei ridicate de halucinații și a lipsei de trasabilitate a raționamentului.
Pentru o analiză robustă a riscului, trebuie să adoptăm tehnici avansate precum Chain-of-Thought (CoT) și Tree of Thoughts (ToT), încapsulate în output-uri structurate (JSON) pentru a garanta interoperabilitatea cu sistemele bancare vechi (legacy).
2. Constitutional AI: System Prompt-ul Etic și Normativ
Înainte de a analiza cifrele, este imperativ să stabilim perimetrul etic. În conformitate cu principiile Constitutional AI (popularizată de laboratoare precum Anthropic și acum standard în industrie), System Prompt-ul trebuie să acționeze ca o barieră de protecție normativă. Nu este suficient să spui “nu fi rasist”; trebuie codificate reglementările (ex. Fair Lending, GDPR).
Template de System Prompt pentru Conformitate
You are a Senior Credit Risk Analyst AI, acting as an impartial assistant to a human underwriter.
CORE CONSTITUTION:
1. **Non-Discrimination:** You must NEVER use demographic data (name, gender, ethnicity, zip code) as a factor in risk assessment, even if present in the input text.
2. **Factuality:** You must only calculate metrics based on the provided transaction data. Do not infer income sources not explicitly listed.
3. **Explainability:** Every conclusion regarding debt-to-income (DTI) ratio must be accompanied by a step-by-step calculation reference.
OUTPUT FORMAT:
All responses must be valid JSON adhering to the schema provided in the user prompt.3. Extragerea Datelor: Normalizarea Extraselor de Cont Nestandardizate
Principala provocare în prompt engineering-ul pentru creditare este variabilitatea datelor de intrare (PDF-uri scanate, CSV-uri dezordonate). Obiectivul este transformarea textului nestructurat în entități financiare precise.
Vom utiliza o abordare Few-Shot Prompting pentru a învăța modelul să distingă între veniturile reale și transferurile interne (viramente), care adesea umflă artificial venitul perceput.
Tehnica de Extragere JSON
Iată un exemplu de prompt pentru a extrage și categorisi tranzacțiile:
**TASK:** Extract financial entities from the following OCR text of a bank statement.
**RULES:**
- Ignore internal transfers (labeled "GIROCONTO", "TRASFERIMENTO").
- Categorize "Bonifico Stipendio" or "Emolumenti" as 'SALARY'.
- Categorize recurring negative transactions matching loan providers as 'DEBT_REPAYMENT'.
**INPUT TEXT:**
[Introduceți aici textul brut din OCR]
**REQUIRED OUTPUT (JSON):**
{
"income_sources": [
{"date": "YYYY-MM-DD", "amount": float, "description": "string", "category": "SALARY|DIVIDEND|OTHER"}
],
"fixed_expenses": [
{"date": "YYYY-MM-DD", "amount": float, "description": "string", "category": "MORTGAGE|LOAN|RENT"}
]
}4. Raționament Avansat: Gestionarea Venitului Mixt (CoT & ToT)
Adevăratul test este calculul venitului disponibil pentru profiluri hibride (ex. angajat cu PFA/activitate independentă). Aici un prompt liniar eșuează. Trebuie să folosim **Tree of Thoughts** pentru a explora diverse interpretări ale stabilității financiare.
Aplicarea Tree of Thoughts (ToT)
În loc să cerem o singură cifră, cerem modelului să genereze trei scenarii de evaluare și apoi să conveargă spre cel mai prudent.
Prompt Structurat ToT:
**SCENARIO:** The applicant has a mixed income: fixed salary + variable freelance invoices.
**INSTRUCTION:** Use a Tree of Thoughts approach to evaluate the monthly disposable income.
**BRANCH 1 (Optimistic):** Calculate average income over the last 12 months, assuming freelance work continues at current pace.
**BRANCH 2 (Pessimistic/Prudential):** Consider only the fixed salary and the lowest 20% percentile of freelance months. Discount freelance income by 30% for tax estimation.
**BRANCH 3 (Trend-Based):** Analyze the slope of income over the last 6 months. Is it declining or growing?
**SYNTHESIS:** Compare the three branches. Recommend the 'Prudential' figure for the Debt-to-Income (DTI) calculation but note the 'Trend' if positive.
**OUTPUT:**
{
"analysis_branches": {
"optimistic_monthly": float,
"prudential_monthly": float,
"trend_direction": "positive|negative|neutral"
},
"final_recommendation": {
"accepted_monthly_income": float,
"reasoning_summary": "string"
}
}Această abordare constrânge modelul să simuleze raționamentul unui analist uman expert care cântărește riscurile înainte de a defini numărul final.
5. Calculul Indicilor și Validarea (Self-Correction)
Odată stabilit venitul (numitorul) și datoriile existente (numărătorul), calculul Raportului Rată/Venit (DTI) este matematic. Totuși, LLM-urile pot greși calculele aritmetice. În 2026, este o practică obișnuită invocarea unor instrumente externe (Code Interpreter sau Python Sandbox) prin intermediul prompt-ului, dar dacă se folosește un model pur, este necesar un pas de Self-Correction.
Adăugați această clauză la finalul prompt-ului:
“After generating the JSON, perform a self-check: Recalculate (Total_Debt / Accepted_Income) * 100. If the result differs from your JSON output, regenerate the JSON with the corrected value.”
6. Depanare și Cele Mai Bune Practici
- Gestionarea Datelor: LLM-urile confundă adesea formatele de dată (US vs EU). Specificați întotdeauna
ISO 8601 (YYYY-MM-DD)în system prompt. - Halucinații privind Numele: Dacă OCR-ul este murdar, modelul ar putea inventa nume de bănci. Setați
temperaturela 0 sau 0.1 pentru sarcini de extragere. - Confidențialitate: Asigurați-vă că datele trimise prin API sunt anonimizate (Tokenization) înainte de a fi introduse în prompt, cu excepția cazului în care utilizați o instanță LLM on-premise sau Enterprise cu acorduri de non-training.
Concluzii
Prompt engineering-ul pentru creditare avansat transformă AI-ul dintr-un simplu cititor de documente într-un partener analitic. Utilizând structuri precum Tree of Thoughts și constrângeri constituționale rigide, este posibilă automatizarea pre-analizei situațiilor financiare complexe cu un grad de fiabilitate de peste 95%, lăsând analistului uman doar decizia finală asupra cazurilor borderline.
Întrebări frecvente
Prompt engineering-ul în sectorul creditării este proiectarea avansată a arhitecturilor cognitive pentru Modelele Lingvistice Mari, finalizată cu evaluarea precisă a bonității. Spre deosebire de abordarea standard sau Zero-Shot, care se limitează la a interoga modelul în mod direct riscând halucinații, această metodologie utilizează tehnici precum Chain-of-Thought și output-uri structurate în JSON. Obiectivul este transformarea AI-ul din simplu cititor în instrument de suport decizional capabil să gestioneze ambiguitatea datelor financiare și să garanteze trasabilitatea raționamentului.
Metoda Tree of Thoughts este fundamentală pentru gestionarea profilurilor financiare complexe, precum cele cu venituri mixte din muncă salariată și independentă. În loc să ceară o singură cifră imediată, această tehnică instruiește modelul să genereze multiple ramuri de raționament, simulând scenariile optimiste, pesimiste și bazate pe tendințele istorice. Sistemul compară apoi aceste variante pentru a converge spre o recomandare finală prudențială, replicând procesul mental al unui analist uman expert care evaluează diverse ipoteze înainte de a decide.
Constitutional AI acționează ca o barieră etică și normativă introdusă direct în System Prompt-ul modelului. Această tehnică impune reguli inviolabile încă dinainte de a începe analiza datelor, precum interdicția absolută de a utiliza informații demografice pentru a evita discriminările și obligația de a se baza exclusiv pe date factuale prezente în tranzacții. În acest fel, se codifică directive precum Fair Lending și GDPR direct în logica inteligenței artificiale, asigurând că fiecare output este conform standardelor legale ale sectorului.
Pentru a minimiza halucinațiile în timpul prelucrării documentelor nestructurate precum PDF sau scanări OCR, se utilizează setări specifice și tehnici de prompting. Este esențial să setați temperatura modelului la valori apropiate de zero pentru a reduce creativitatea și să adoptați Few-Shot Prompting, oferind exemple concrete despre cum să se distingă veniturile reale de transferurile interne. În plus, utilizarea output-urilor forțate în format JSON ajută la canalizarea răspunsurilor în scheme rigide, prevenind inventarea de date sau nume de instituții bancare inexistente.
În ciuda capacităților lingvistice avansate, modelele LLM pot comite erori în calculele aritmetice pure, precum determinarea raportului rată-venit (DTI). Self-correction este o clauză introdusă la finalul prompt-ului care obligă modelul să execute o verificare autonomă a rezultatului matematic tocmai generat. Dacă recalcularea diferă de output-ul inițial, sistemul este instruit să regenereze răspunsul corect, garantând că datele numerice utilizate pentru evaluarea riscului sunt coerente matematic și fiabile.
Ați găsit acest articol util? Există un alt subiect pe care ați dori să-l tratez?
Scrieți-l în comentariile de mai jos! Mă inspir direct din sugestiile voastre.