银行级语义用户画像流水线：从逐用户到逐交易模式推理
原文标题：From "Who Is This User?" to "What Does This Purchase Mean?": A Deployed Pipeline for Semantic User Profiling at Bank Scale
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研究将属性推断从逐用户改为逐交易模式，流水线分Resolve、Profile、Tag三阶段，每个模式仅一次LLM调用，使推理预算随模式数而非用户数增长。在公开电商语料上，所得数据库与直接读取用户原始历史的LLM在各属性AUC上统计无差异。该流水线已部署于一家日本大型银行，覆盖数千万用户，推理目标数相比逐用户方案降低近三个数量级。
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银行级画像流水线改为按交易模式推理，推理目标数较逐用户方案降近三个数量级，已部署日本大型银行。
- •流水线分Resolve、Profile、Tag三阶段，每个模式仅一次LLM调用，预算随模式数而非用户数增长
- •在公开电商语料上，所得数据库与直接读用户原始历史的LLM在各属性AUC上统计无差异
- •已部署于一家日本大型银行，覆盖数千万用户
- •推理目标数相比逐用户方案降低近三个数量级，代码已开源
为什么重要：给出LLM大规模用户画像的降本范式，对金融等用户量巨大、推理成本敏感的行业有落地参考。
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