A generatív mesterséges intelligencia (General Artificial Intelligence – GenAI) villámgyorsan meghódította a fintech szektort. Megjelent az ügyfélszolgálati chatbotokban, a csalásészlelő rendszerekben, sőt a pénzügyi elemző asszisztensekben is. Egyre több vállalat épít AI-alapú megoldásokat, és miközben ezek az eszközök egyre kifinomultabbak, felmerül a kérdés: hogyan hozhatjuk ki belőlük a maximumot? Itt kerül előtérbe két új megközelítés: a prompt engineering és a context engineering.
Bár első hallásra hasonlónak tűnhetnek, valójában két külön műfajról van szó. A prompt engineering az AI-nak szánt utasítások megfogalmazásának művészete, míg a context engineering a modell által látott teljes világ megtervezése. Ebben a cikkben közérthetően bemutatjuk őket, megvizsgáljuk előnyeiket és szerepüket a fintech megoldásokban, és megmutatjuk, mikor melyikre érdemes támaszkodni egy AI-fejlesztés során.
Mi az a Prompt Engineering?
A prompt engineering a nyelvi modellekkel való kommunikáció kulcsa. Lényege, hogy úgy fogalmazzuk meg az utasításokat vagy kérdéseket, hogy a modell pontos, hasznos és jól strukturált választ adjon. Ez történhet szerepmeghatározással („Képzeld magad pénzügyi tanácsadó szerepébe…”), egyértelmű feladatleírással vagy példák bemutatásával, illetve ezek kombinációjával.
A fintechben ez létfontosságú, hiszen itt a pontosság kritikus tényező. Egy rosszul megírt kérés félrevezető vagy túl általános választ eredményezhet, míg egy jól kialakított prompt képes üzleti értéket teremteni. Gondoljunk egy banki chatbotra: ha egy ügyfél rákérdez egy elutasított tranzakcióra, nem elég annyit válaszolni, hogy „Hiba történt”. Egy jól megírt prompt útmutatást ad a modellnek, hogyan válaszoljon empatikusan, érthetően és hasznosan.
A prompt engineering tehát olyan, mint a természetes nyelven való programozás. Finomhangoljuk a kérést, hogy az AI ne csupán választ adjon, hanem megfelelő választ. Ennek hiányában a kockázat nem csupán technikai: a pénzügyi iparágban egy pontatlan válasz akár bizalmi vagy megfelelőségi problémát is felvethet.
Mi az a Context Engineering?
A context engineering ennél jóval mélyebbre megy. Nemcsak azt határozza meg, mit kérdezünk, hanem azt is, mit tudjon a modell, amikor válaszol. Ez a megközelítés a teljes információs környezet megtervezésére fókuszál – arra, mi kerül a modell „fejébe” minden egyes interakció előtt.
Miközben a prompt engineering csak egy mondatot csiszol, a context engineering megalkotja azt a mentális teret, amelyben az AI működik. Ebbe beletartoznak:
- előre meghatározott szerepek és irányelvek (rendszerüzenetek),
- a felhasználói előzmények és memóriák,
- külső adatforrások, például számlaegyenlegek vagy jogszabályok,
- eszközök és API-k, amelyek az AI számára elérhetők.
Fintech példával élve: ha az ügyfél azt kérdezi egy chatboton keresztül, „Mennyi most az egyenlegem?”, hiába tökéletes a prompt, a modell nem tudja a választ – hiszen nincs hozzáférése a banki adatbázishoz. A context engineering viszont gondoskodik arról, hogy az adatok automatikusan bekerüljenek a kontextusba, így a modell valós információ alapján válaszolhat: „Az Ön egyenlege jelenleg 1 234 567 Ft.”
A context engineering egyik legnagyobb kihívása a korlátozott kontextusablak. Az AI csak egy bizonyos mennyiségű szöveget képes figyelembe venni, így gondosan kell válogatni, mi kerül be: a felesleges információ zajt kelt, a hiányos kontextus pontatlansághoz vezet. Ez a munka iteratív, minden egyes hívás előtt stratégiai döntés arról, mi a legfontosabb tudnivaló az adott válaszhoz.
Hogyan jelenik meg a két megközelítés a fintechben?
Chatbotok és ügyféltámogatás
A prompt engineering adja a chatbot személyiségét: hogyan szólítja meg az ügyfelet, milyen stílusban válaszol, ajánl-e további segítséget a válasz végén. Egy jó prompt empatikussá és emberközelivé teszi az AI-t.
A context engineering adja a chatbot lelkét. Ha a rendszer hozzáfér az ügyféladatokhoz, múltbeli panaszokhoz vagy tranzakciós előzményekhez, akkor képes személyre szabott, pontos és naprakész választ adni. Így elkerülhetők a hallucinációk, és a chatbot nem általánosít, hanem tényekre támaszkodik.
Pénzügyi elemző és döntéstámogató rendszerek
A prompt engineering segít meghatározni az elemzés szempontjait – például „fogalmazd meg a negyedéves jelentés három legfőbb kockázatát”. Ez azonban önmagában kevés, ha az AI nem látja a valós pénzügyi adatokat.
A context engineering ebben a helyzetben integrálja a konkrét számokat, grafikonokat, piaci árfolyamokat vagy tranzakciókat. Így a modell nem a beépített, esetleg elavult tudására hagyatkozik, hanem élő adatokkal dolgozik.
Előnyök és kockázatok – két út, két mentalitás
A prompt engineering egyszerűbb, gyorsan kipróbálható és kiválóan alkalmazható prototípusok készítéséhez. Egy jó ötlettel már néhány óra alatt látványos eredményt hozhat.
A context engineering összetettebb, rendszerépítést igényel, adatkapcsolatokkal, memóriakezeléssel és integrációval. Cserébe ipari szintű stabilitást kínál, skálázható és következetes működést biztosít ezer vagy egymillió felhasználó mellett is.
A prompt hibája többnyire csak rossz választ eredményez. A context hibája viszont egész rendszereket dönthet meg – ezért nagyobb felelősséggel jár, viszont nagyobb üzleti értéket is teremthet.
Mikor melyiket válasszuk?
Egy fintech AI-fejlesztés kezdetén érdemes prompt engineeringgel indulni. Gyors, rugalmas és kiválóan alkalmas arra, hogy megértsük a modell viselkedését, validáljuk az ötletet vagy bemutassuk az első prototípust.
Ahogy azonban a projekt fejlődik, és megjelennek az igények a személyre szabásra, pontosságra, auditálhatóságra vagy valós idejű adatintegrációra, megkerülhetetlenné válik a context engineering. Egy éles, szabályozott pénzügyi környezetben futó AI csak akkor lehet megbízható, ha minden válasz előtt megkapja a szükséges kontextust.
Záró gondolat: nem választani kell, hanem építkezni
A prompt engineering a művészet, amellyel megszólítjuk az AI-t, a context engineering pedig a mérnöki munka, amellyel környezetet építünk köré. Együtt alkotják azt a rendszert, amelyben az AI nem pusztán eszköz, hanem partner. Olyan partner, akivel beszélgethetünk, akire rábízhatunk feladatokat, aki érti a felhasználót, és képes reagálni a valóságra. A fintech jövője nem csupán a jó kérdéseken múlik, hanem azon is, mennyire okosan teremtjük meg hozzájuk a világot, amelyben a mesterséges intelligencia gondolkodhat.
(Forrás: Medium)
(Címlapkép: Depositphotos)
