《中國金融電腦》刊發 | 魔數智擎金融業務化AI實踐案例
更新時間：2026-01-12 15:31:11
新元啟幕，歲律更新。近日，國內專業金融科技期刊《中國金融電腦》2026年首期發刊，魔數智擎創始人、總經理柴磊先生署名文章《彌合AI與業務的鴻溝：金融業務化AI應用探索——某銀行構建可解釋、業務化的金融智能平臺實踐》獲全文刊發。文章以魔數智擎與某銀行落地實踐案例為切入點，為金融業如何將AI深度融入業務、構建真正可用的智能平臺，提供了關鍵參考。
以下是全文實錄：
隨著金融數字化轉型步入深水區，人工智能已從一項前沿技術演進為驅動業務發展的核心引擎。長期以來，金融機構內部存在著兩種不同的AI文化——技術部門主導的“工程化AI”與業務部門推動的“業務化AI”。如今，在合規發展與業務突破的雙重需求下，二者逐步走向融合與共生。
然而，在這一融合進程中，業務部門運用AI輔助決策時仍面臨顯著挑戰：業技脫節、模型黑盒化、系統割裂等問題嚴重制約了AI在業務端的深度應用與價值釋放。如何突破上述瓶頸，構建一條既能貼合業務決策需求、又能發揮技術精度優勢，同時符合監管合規要求的實施路徑，已成為金融機構亟待探索的重要課題。為此，某銀行與深圳市魔數智擎人工智能有限公司(以下簡稱“魔數智擎”)攜手共建了可解釋、業務化的金融智能平臺，通過系統性彌合AI與業務應用之間的鴻溝，推動AI切實賦能業務創新發展，從而提升該行的核心競爭力。
一、實踐背景：多重挑戰，
制約銀行業務端AI應用與效能提升
在中央金融工作會議精神的指引下，某銀行將數字化轉型納入發展戰略，致力于通過應用人工智能等技術提升經營管理質效。但經過幾年的探索，該銀行發現在運用AI模型輔助業務決策的過程中，仍面臨以下幾個方面的核心痛點。
一是業務難參與。原有模型開發方式高度依賴技術專家，建模門檻高、周期長，無法滿足業務部門快速響應與深度參與的需求。
二是業務難信任。傳統“黑盒”模型缺乏可解釋性，導致業務部門“不理解、不敢用”，同時也難以滿足監管機構對決策透明度與審計合規的要求。
三是決策難落地。現有建模工具側重于數據驅動的復雜算法，而業務決策往往依賴專家經驗與規則體系，二者相互割裂，制約了AI模型在實際業務中的有效應用。
二、解決方案：系統規劃，全面落地可解釋、業務化的金融智能平臺
為有效解決上述痛點問題，該銀行從業務與合規的雙重視角出發，與魔數智擎聯合開展了多輪內部調研、分析診斷等，最終制定并部署了可解釋、業務化的金融智能平臺建設方案(如圖1所示)。方案具體實施路徑如下。
圖1 可解釋、業務化的金融智能平臺建設示意
該銀行利用自動化算法及可視化技術，創新推出零代碼極速建模組件，進而構建了可解釋、業務化的金融智能平臺。業務分析人員僅通過五次點擊即可完成建模全流程，將傳統長達數周的建模周期縮短至幾天，顯著提升了業務部門的自主建模能力。同時，該平臺為數據科學家與算法工程師分別提供了可視化建模和專家建模組件，滿足不同技術背景人員的模型定制與算法創新需求。此外，通過將零代碼、可視化與專家級建模環境無縫集成，平臺統一了科技與業務部門的協作流程，有效打破了“部門墻”。
依據《人工智能算法金融應用評價規范》等文件對AI可解釋性的要求，該銀行配置了模型可解釋模塊，引入先進的可解釋人工智能(XAI)技術，構建了多層次解釋能力，使復雜模型的決策過程可理解、可追溯、可審計，從而建立業務信任并滿足合規要求。在全局可解釋性層面，該平臺通過特征重要性排序、部分依賴圖等方法，揭示模型整體的決策規律，輔助業務人員理解模型偏好；在局部可解釋性層面，針對單個預測樣本，該平臺集成SHAP、LIME等技術生成歸因分析，清晰展示各個特征變量如何共同影響輸出結果，以滿足個案審計的需求。
為破解系統割裂的難題，該銀行創新性地將可解釋、業務化的金融智能平臺與規則系統深度融合、聯動運行。通過自主研發的規則提取技術，該平臺能夠將復雜的模型轉化為業務可讀的決策規則集，并自動生成具有業務價值的規則畫像(如風控策略、營銷標簽等)，打通從模型結果到業務價值的“最后一公里”。例如，在精準營銷領域，業務部門可借助該平臺快速構建客戶模型，將可解釋性洞察轉化為精準的運營策略與可復用的營銷規則，有效提升客戶轉化率與留存率。
三、成效與展望：融合創新，
驅動業務增長與組織進化
經過該銀行全行范圍的實踐檢驗，可解釋、業務化的金融智能平臺已從工具層面演進為驅動業務增長與運營提效的核心引擎，其價值在以下幾個方面得到凸顯。
在業技融合方面，該平臺有效打破了業務與技術之間的協作壁壘，實現了建模流程的深度融合。業務人員能夠借助該平臺快速構建模型，敏捷響應市場變化;技術人員從重復性開發工作中釋放出來，更專注于底層算法優化與平臺能力建設。截至目前，已有超過100名業務分析人員與模型開發人員常態化使用該平臺，該銀行整體人效提升超過40%。
在業務增效方面，該平臺已全面應用于該行的產品營銷、智能風控、客戶管理等核心業務場景，并取得顯著成效。以存款產品轉化為例，僅由2名業務分析人員在3個月內即自主完成10個模型的構建及部署，帶動AUM增長11億元，轉化率較原來提升4倍。在信用卡風控場景中，該平臺助力A卡模型KS值提升1.2%，并同步應用于B卡模型，有效降低了不良資產水平。
在合規與組織發展方面，該平臺借助可解釋能力顯著提升了模型決策的透明度與可信度，在滿足監管要求的同時，也筑牢了跨部門協作的信任基礎。此外，這一實踐有效促進了AI能力從技術專家向業務團隊的普及，為構建具備“全民AI”素養的敏捷型組織奠定了堅實基礎。
該銀行的成功實踐為行業提供了具有借鑒意義的可行路徑，在短時間內吸引了全國近60家金融機構的復制應用。展望未來，隨著市場競爭的日趨激烈，將人工智能深度融入金融業務鏈條，推動業務端可用、善用、智用AI，實現效率與價值的雙重提升，切實為經營提質增效，必將成為商業銀行打造差異化競爭優勢的關鍵所在。
文章來源：《中國金融電腦》2026年第1期
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