Hướng Dẫn 10 Kỹ Thuật Prompt Engineering Cho Tài Chính

10 Kỹ Thuật Prompt Engineering Nâng Cao Bạn Cần Biết

1: Chuỗi Tư duy (Chain of Thoughts)

Đây là kỹ thuật chia nhỏ một vấn đề phức tạp thành một quy trình hoặc các bước đơn giản, tuần tự. Kỹ thuật này hướng dẫn AI đi qua một quá trình suy nghĩ mô phỏng lại logic của con người. Thay vì trả lời trực tiếp, AI sẽ giải quyết các thành phần nhỏ hơn trước, cuối cùng dẫn đến câu trả lời cuối cùng.

Cách sử dụng:

1. Xác định câu hỏi cốt lõi: Hiểu rõ câu hỏi chính bạn muốn trả lời. Ví dụ: tự động hóa một quy trình.

2. Chia nhỏ vấn đề: Phân rã câu hỏi chính thành các câu hỏi nhỏ hơn.

3. Đặt câu hỏi tuần tự: Xây dựng câu lệnh của bạn theo một trình tự logic, yêu cầu AI xem xét từng phần.

4. Hướng dẫn logic: Hướng dẫn AI qua quá trình suy luận của nó.

5. Tổng hợp kết luận: Yêu cầu AI tổng hợp các phân tích riêng lẻ thành một kết luận mạch lạc.

6. Xem xét và Tinh chỉnh: Nếu phản hồi chưa chính xác, hãy tinh chỉnh câu lệnh để giải quyết các khu vực cụ thể đó.

Ví dụ chi tiết: Tự động hóa Đối chiếu Ngân hàng

1. Câu hỏi cốt lõi: Tự động hóa quy trình đối chiếu ngân hàng.

2. Chia nhỏ: Xác định loại giao dịch, định nghĩa quy tắc khớp lệnh, phát triển phương pháp xử lý chênh lệch, tích hợp vào hệ thống.

3. Đặt câu lệnh tuần tự:

   • Prompt 1: “Bạn sẽ giúp tôi tự động hóa quy trình đối chiếu ngân hàng. Đầu tiên, tôi sẽ cung cấp ví dụ về các giao dịch. Hãy bắt đầu bằng việc phân tích và phân loại chúng.”

   • Prompt 2: “Bây giờ, hãy xác định các quy tắc có thể tự động khớp các giao dịch này với bút toán trong phần mềm kế toán.”

   • Prompt 3: “Phác thảo một quy trình để đánh dấu các giao dịch không khớp và cần xem xét thủ công.”

   • Prompt 4: “Đề xuất cách tích hợp các bước này vào một hệ thống đối chiếu tự động, ví dụ như dùng Excel.”

2: Phân mảnh (Chunking)

“Phân mảnh” là kỹ thuật chia nhỏ thông tin phức tạp thành các ‘mảnh’ nhỏ hơn, dễ quản lý hơn. Bạn có thể dùng nó cho cả đầu vào (sao chép từng phần của tài liệu dài) và đầu ra (yêu cầu ChatGPT trả lời trong nhiều phần).

• Lý do chính: Các mô hình AI có giới hạn ký tự. Ví dụ, ChatGPT 3.5 có giới hạn khoảng 4.000 ký tự (tương đương 800 từ). Kỹ thuật này giúp bạn vượt qua rào cản đó.

Ví dụ: Phân tích dòng doanh thu
Prompt: “Hãy chia các dòng doanh thu của công ty chúng tôi thành các danh mục dễ quản lý. Sau đó, đề xuất một phương pháp phân tích ngắn gọn cho từng danh mục.”
Kết quả: AI sẽ phân loại doanh thu (theo sản phẩm, dịch vụ, khu vực) và cung cấp cách phân tích riêng cho từng loại, giúp đơn giản hóa vấn đề.

3: Suy luận Rõ ràng (Explicit Reasoning)

Đây là kỹ thuật yêu cầu AI trình bày chi tiết quy trình hoặc logic của mình một cách rõ ràng, theo từng bước. Điều này đảm bảo sự minh bạch và giúp bạn hiểu sâu hơn về quá trình tính toán. Nó buộc mô hình phải hoạt động như một bảng tính, giảm xác suất sai sót.

Ví dụ: Tính chỉ số thanh khoản
Prompt: “Dùng dữ liệu sau, tính 3 chỉ số thanh khoản quan trọng nhất. Hãy giải thích từng bước. Tài sản ngắn hạn: $500,000, hàng tồn kho: $150,000, nợ ngắn hạn: $250,000, tiền & tương đương tiền: $200,000.”
Kết quả mong đợi cho Current Ratio:

• Bước 1: Định nghĩa: “Current Ratio được tính bằng cách chia tài sản ngắn hạn cho nợ ngắn hạn.”

• Bước 2: Chèn dữ liệu: “Tài sản ngắn hạn là $500,000, nợ ngắn hạn là $250,000.”

• Bước 3: Tính toán: “Current Ratio = $500,000 / $250,000.”

• Bước 4: Kết quả: “Current Ratio là 2.0.”

4: Đóng vai Chuyên gia (Agent Prompting)

Kỹ thuật này xây dựng câu lệnh như thể chúng là nhiệm vụ cho một ‘chuyên gia’ ảo. Đối với CFO, kỹ thuật này có thể mô phỏng việc tham vấn một nhóm chuyên gia, cung cấp các quan điểm đa dạng.

Cách tạo một “Chuyên gia”:

• TÊN: Bạn là một Chuyên gia Excel và Tài chính.

• ĐỊNH NGHĨA: Bạn là một Nhà phân tích Tài chính giàu kinh nghiệm.

• KIẾN THỨC: Nhà phân tích tại công ty tư vấn hàng đầu, tư vấn chiến lược, tư vấn tài chính…

• ĐẶC ĐIỂM: Nhạy bén kinh doanh, kỹ năng Excel nâng cao, giải quyết vấn đề phức tạp…

• PHÂN TÍCH: Bạn có thể thực hiện phân tích mô tả và chẩn đoán.

• ĐỊNH DẠNG ĐẦU RA: Đầu tiên đề xuất phương pháp và hỏi xác nhận. Sau đó tính toán mẫu. Cuối cùng hiển thị công thức Excel với tham chiếu ô chính xác.

• NGÔN NGỮ: Tiếng Anh đơn giản, câu ngắn gọn.

• BẮT ĐẦU: Bạn có hiểu không? Nếu có, hãy hỏi người dùng về dữ liệu.

5: Đóng vai Nhóm làm việc (Team Prompting)

Kỹ thuật này định nghĩa nhiều ‘chuyên gia’ ảo với các vai trò khác nhau. Đầu ra của chuyên gia này là đầu vào cho chuyên gia tiếp theo. Nó phản ánh động lực hợp tác trong các tổ chức.

Ví dụ: Kế hoạch hành động về dòng tiền cho công ty SaaS

1. Định nghĩa các chuyên gia: Chuyên gia FP&A, Giám đốc Marketing, Lập trình viên Web.

2. Giao nhiệm vụ tuần tự: Chuyên gia FP&A phân tích trước, sau đó đến Giám đốc Marketing, cuối cùng là Lập trình viên Web.

3. Prompt: “Đầu tiên, hãy để Chuyên gia FP&A phân tích tài chính công ty SaaS của chúng tôi. Tiếp theo, để Giám đốc Marketing đề xuất chiến lược dựa trên phân tích đó. Cuối cùng, để Lập trình viên Web phác thảo các cải tiến kỹ thuật để hỗ trợ.”

6: Siêu Nhận thức (Meta-Cognition)

Kỹ thuật này khuyến khích AI tự suy ngẫm về quá trình suy nghĩ, các thiên kiến và chiến lược ra quyết định của chính nó.

Cách sử dụng:

• Yêu cầu AI Tự suy ngẫm: Yêu cầu AI mô tả logic hoặc dữ liệu mà nó sử dụng.

• Đánh giá và Chấm điểm: Yêu cầu AI tự đánh giá câu trả lời của mình.

• Yêu cầu Điều chỉnh: Yêu cầu AI sửa đổi câu trả lời để đạt điểm ‘hoàn hảo’.

• Tận dụng Phân tích: Hiểu được khi nào câu trả lời của AI đáng tin và khi nào cần sự giám sát của con người.

7: Đặt câu hỏi kiểu Socrates (Socratic Prompting)

Kỹ thuật này đặt những câu hỏi dẫn dắt AI khám phá một chủ đề sâu sắc, khuyến khích tư duy phản biện và khám phá các giả định ngầm.

Cách sử dụng:

1. Đặt câu hỏi mở: Đặt những câu hỏi không có câu trả lời thẳng.

2. Thách thức các giả định: Yêu cầu AI xem xét lại hoặc giải thích các giả định của nó.

3. Tìm kiếm sự làm rõ: Yêu cầu AI làm rõ và mở rộng câu trả lời.

8: Tối ưu hóa & Mở rộng câu lệnh (Prompt Optimization & Expansion)

Đây là kỹ thuật bạn bắt đầu với một prompt cơ bản và yêu cầu AI cải thiện nó. Lợi thế của kỹ thuật này là giúp bạn học cách dùng từ và cấu trúc câu đúng. Bạn cũng có thể đảo ngược kỹ thuật bằng cách hỏi AI tại sao prompt của bạn lại cho ra kết quả tồi.

9: Kiểm tra Sự thật (Fact-Checking)

Kỹ thuật này sử dụng prompt để xác minh tính chính xác và độ tin cậy của thông tin. Điều này cực kỳ quan trọng khi xử lý các quy định, thông tin thị trường.

Cách sử dụng:

• Hỏi về nguồn: Hỏi AI về nguồn thông tin của nó.

• Đối chiếu chéo: Yêu cầu AI đối chiếu thông tin với nhiều nguồn khác.

• Yêu cầu dữ liệu mới nhất: Đảm bảo thông tin được cập nhật.

• Yêu cầu liên kết của bên thứ ba: Yêu cầu AI cung cấp link để bạn tự kiểm tra.

10: Truy vấn Lặp lại & Đặt câu hỏi Tuần tự

• Truy vấn Lặp lại (Iterative Inquiry): Nhấn mạnh quá trình hỏi-đáp liên tục để dần dần tinh chỉnh vấn đề. Kích hoạt bằng câu lệnh: “Tôi cần giúp đỡ về [vấn đề]. Bạn có thể hỏi tôi một loạt câu hỏi để hiểu rõ hơn nhu cầu của tôi không?”

• Đặt câu hỏi Tuần tự (Sequential Questioning): Nhấn mạnh cách tiếp cận từng bước, mỗi câu hỏi xây dựng dựa trên câu trả lời trước. Kích hoạt bằng câu lệnh: “Tôi đang làm [dự án]. Bạn có thể hướng dẫn tôi bằng cách hỏi từng câu một, mỗi câu dựa trên câu trả lời trước đó của tôi không?”

Suy nghĩ cuối cùng

Việc làm chủ các kỹ thuật này có thể nâng cao đáng kể cách bạn tận dụng AI trong tài chính. Bằng cách chia nhỏ vấn đề, tăng cường tính minh bạch và tối ưu hóa prompt, bạn có thể làm cho AI hoạt động hiệu quả hơn. Dù bạn là CFO muốn cải thiện việc ra quyết định hay chuyên gia tài chính muốn tự động hóa công việc, những phương pháp này sẽ giúp bạn khai thác tối đa công cụ AI.

Câu Hỏi Thường Gặp (FAQ) về Prompt Engineering Cho Tài Chính

1. Lợi ích chính của kỹ thuật “Chuỗi Tư duy” trong tài chính là gì?
   Nó giúp chia nhỏ các vấn đề tài chính phức tạp, giúp AI cung cấp câu trả lời chính xác và chi tiết hơn.

2. “Phân mảnh” giúp ích gì trong phân tích tài chính?
   Nó cho phép bạn xử lý lượng lớn thông tin (như nhiều dòng doanh thu) mà không bị quá tải.

3. Tại sao “Suy luận Rõ ràng” lại quan trọng trong tài chính?
   Nó cung cấp sự minh bạch về quá trình tính toán của AI, giúp bạn kiểm tra và đảm bảo tính chính xác.

4. “Đóng vai Chuyên gia” có thể mang lại lợi ích gì cho CFO?
   Nó mô phỏng việc tham vấn một nhóm chuyên gia ảo, cung cấp các quan điểm và giải pháp đa dạng.

5. “Siêu Nhận thức” cải thiện đầu ra của AI trong các nhiệm vụ tài chính như thế nào?
   Nó khuyến khích AI tự đánh giá và sửa lỗi, dẫn đến các kết quả đáng tin cậy hơn.

6. Mục đích của “Kiểm tra sự thật” trong prompt AI là gì?
   Nó đảm bảo thông tin do AI cung cấp là chính xác và đáng tin cậy, điều này cực kỳ quan trọng khi xử lý dữ liệu thị trường và quy định.

7. “Truy vấn Lặp lại & Đặt câu hỏi Tuần tự” cải thiện phân tích tài chính như thế nào?
   Các kỹ thuật này đảm bảo AI hiểu đầy đủ bối cảnh, dẫn đến các phân tích được “may đo” riêng và toàn diện hơn.

>>>>> Xem thêm: 15 Cẩm Nang Chiến Lược AI Cho Lãnh Đạo & Doanh Nghiệp