AI 产品 · 受控自迭代
AI 审查与效果运营
实施中 · 详细设计、原型、提示词实施包与评测方案
设计从 AI 审查、人工反馈、问题归因与归并，到候选调优、评测、审核发布及效果跟踪的完整闭环。将调优限定在根因明确的提示词问题，分离开发回归与独立验收，保留人工决策和版本回退。
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欢迎交流金融 AI 产品、信贷风控和应用工程，也欢迎 AI 产品经理、资深 AI 工程师与金融 AI 解决方案相关机会
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About Me
我是常倩，拥有 10 年技术与项目交付经验，其中 7 年深耕金融科技。毕业于伦敦大学学院（UCL）网络科学与大数据分析专业。
2026 年 5 月起，在民生银行信息科技部牵头公司信贷风控处室 AI 应用，负责场景规划、产品与技术方案、组织赋能及开发推进。近期聚焦 AI 审查受控自迭代、资料智能解析与评测、LUI 统一入口及嵌入式 Copilot，当前处于实施阶段。
此前主导 7+ 个大模型项目及 30+ 个数据与 AI 项目从 0 到 1 交付。兼具大数据工程基础、业务共创和团队管理经验，能够把业务判断拆解为证据、工具、提示词、评测与人工审核等系统要求。
场景规划、需求拆解、PRD 与交互原型，明确系统和人工决策边界。
Prompt、RAG、Agent 与 MCP 服务；关注证据溯源、Bad Case、评测及审核发布。
协调业务专家、平台和厂商；负责公司条线 4 个处 AI 技术培训。
Spark / Hadoop 等大数据基础，曾管理 13 人混合团队。
Skills
Experience
Projects
实施中 · 详细设计、原型、提示词实施包与评测方案
设计从 AI 审查、人工反馈、问题归因与归并，到候选调优、评测、审核发布及效果跟踪的完整闭环。将调优限定在根因明确的提示词问题，分离开发回归与独立验收，保留人工决策和版本回退。
实施中 · 评测方案、样本与问题复测设计
围绕类型识别、结构化提取、单资料质检和多资料交叉核验四类能力，设计样本准备、业务确认标准答案、自动化跑批、指标计算与问题复测流程，支撑厂商能力验证与开发推进。
实施中 · 功能设计与交互原型
设计自然语言入口、业务上下文和工具衔接；财务 Copilot 支持逐轮完整结果、人工确认回填与撤销。政策比对明确 MCP 服务、引用溯源与系统边界，让分析结果能被业务复核。
历史上线成果 · 按本人负责项目口径展示
本人牵头 7+ 个大模型子项目，覆盖会话小结、待办提取、客户标签与营销话术等。通过 Agent 工作流、RAG 和 Prompt 工程推进交付，服务 2 万+ 客户经理。
历史交付项目
从客户行为数据发现渠道服务断点，主动发起需求，拉通个金、财私、战客等业务部门。完成需求意向收集、数据论证与原型验证，形成深入经营和谨慎经营的三级要客分层体系。
历史交付项目 · 业务规模与个人负责范围分别表述
从 0 到 1 参与孵化“民生惠”，先后主导催清收、主动授信与贷后存续期项目的设计、实施与交付，覆盖动态提额、续授信及续支用。本人负责项目合计协调近 1000 人月资源。
Interactive Prototypes
以下交互原型用于展示产品设计与业务流程，展示数据不代表真实客户结果。近期项目处于实施阶段，具体职责和交付阶段见上方项目经历。
审查反馈 · 效果运营
从业务审查与人工反馈，贯通问题归因、案例归并、提示词调优、评测及审核发布。
政策适配 · 证据溯源
围绕客户与授信，比对政策要求和业务事实，支持引用溯源、人工补充及结果复核。
自然语言入口 · 上下文编排
以自然语言连接客户、授信、财务与政策任务，展示角色化任务目录和业务上下文衔接。
嵌入式协作 · 人工确认
在财务分析章节内提出调整要求、查看逐轮结果，并由人工确认后回填报告。
续授信 · 变化核查
围绕续授信场景，展示企业变化核查、证据整理和尽调报告的作业过程。
贷后检查 · 报告作业
围绕贷后检查报告组织资料、检查任务和审查结果，展示业务作业中的 AI 辅助方式。
早期探索 · 现有演示
展示风险信号识别、证据关联与多路径分析的早期探索。
早期探索 · 现有演示
展示资产保全处置中的风险评估、案例匹配和处置方案辅助。
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