近日，國內(nèi)權(quán)威金融科技期刊《中國金融電腦》在2026年首期刊物中，全文刊發(fā)了魔數(shù)智擎創(chuàng)始人兼總經(jīng)理柴磊的署名文章《彌合AI與業(yè)務的鴻溝：金融業(yè)務化AI應用探索》。文章系統(tǒng)展示了魔數(shù)智擎與某大型商業(yè)銀行共建可解釋、業(yè)務化金融智能平臺的完整實踐，為金融業(yè)如何將AI真正轉(zhuǎn)化為業(yè)務生產(chǎn)力提供了可復制、可落地的實施路徑。
以下是全文實錄：
隨著金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型步入深水區(qū)，人工智能已從一項前沿技術(shù)演進為驅(qū)動業(yè)務發(fā)展的核心引擎。長期以來，金融機構(gòu)內(nèi)部存在著兩種不同的AI文化——技術(shù)部門主導的“工程化AI”與業(yè)務部門推動的“業(yè)務化AI”。如今，在合規(guī)發(fā)展與業(yè)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(yè)務部門運用AI輔助決策時仍面臨顯著挑戰(zhàn)：業(yè)技脫節(jié)、模型黑盒化、系統(tǒng)割裂等問題嚴重制約了AI在業(yè)務端的深度應用與價值釋放。如何突破上述瓶頸，構(gòu)建一條既能貼合業(yè)務決策需求、又能發(fā)揮技術(shù)精度優(yōu)勢，同時符合監(jiān)管合規(guī)要求的實施路徑，已成為金融機構(gòu)亟待探索的重要課題。為此，某銀行與深圳市魔數(shù)智擎人工智能有限公司（以下簡稱“魔數(shù)智擎”）攜手共建了可解釋、業(yè)務化的金融智能平臺，通過系統(tǒng)性彌合AI與業(yè)務應用之間的鴻溝，推動AI切實賦能業(yè)務創(chuàng)新發(fā)展，從而提升該行的核心競爭力。
一、實踐背景：多重挑戰(zhàn)，
制約銀行業(yè)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(shù)字化轉(zhuǎn)型納入發(fā)展戰(zhàn)略，致力于通過應用人工智能等技術(shù)提升經(jīng)營管理質(zhì)效。但經(jīng)過幾年的探索，該銀行發(fā)現(xiàn)在運用AI模型輔助業(yè)務決策的過程中，仍面臨以下幾個方面的核心痛點。
一是業(yè)務難參與。原有模型開發(fā)方式高度依賴技術(shù)專家，建模門檻高、周期長，無法滿足業(yè)務部門快速響應與深度參與的需求。
二是業(yè)務難信任。傳統(tǒng)“黑盒”模型缺乏可解釋性，導致業(yè)務部門“不理解、不敢用”，同時也難以滿足監(jiān)管機構(gòu)對決策透明度與審計合規(guī)的要求。
三是決策難落地?，F(xiàn)有建模工具側(cè)重于數(shù)據(jù)驅(qū)動的復雜算法，而業(yè)務決策往往依賴專家經(jīng)驗與規(guī)則體系，二者相互割裂，制約了AI模型在實際業(yè)務中的有效應用。
二、解決方案：系統(tǒng)規(guī)劃，
全面落地可解釋、業(yè)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(yè)務與合規(guī)的雙重視角出發(fā)，與魔數(shù)智擎聯(lián)合開展了多輪內(nèi)部調(diào)研、分析診斷等，最終制定并部署了可解釋、業(yè)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(yè)務化的金融智能平臺建設示意
1.構(gòu)建業(yè)務友好的統(tǒng)一建模平臺
該銀行利用自動化算法及可視化技術(shù)，創(chuàng)新推出零代碼極速建模組件，進而構(gòu)建了可解釋、業(yè)務化的金融智能平臺。業(yè)務分析人員僅通過五次點擊即可完成建模全流程，將傳統(tǒng)長達數(shù)周的建模周期縮短至幾天，顯著提升了業(yè)務部門的自主建模能力。同時，該平臺為數(shù)據(jù)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(shù)背景人員的模型定制與算法創(chuàng)新需求。此外，通過將零代碼、可視化與專家級建模環(huán)境無縫集成，平臺統(tǒng)一了科技與業(yè)務部門的協(xié)作流程，有效打破了“部門墻”。
2.配置多層次的模型可解釋模塊
依據(jù)《人工智能算法金融應用評價規(guī)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(shù)，構(gòu)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(yè)務信任并滿足合規(guī)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(guī)律，輔助業(yè)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(shù)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(jié)果，以滿足個案審計的需求。
3.實現(xiàn)模型與規(guī)則系統(tǒng)的深度融合
為破解系統(tǒng)割裂的難題，該銀行創(chuàng)新性地將可解釋、業(yè)務化的金融智能平臺與規(guī)則系統(tǒng)深度融合、聯(lián)動運行。通過自主研發(fā)的規(guī)則提取技術(shù)，該平臺能夠?qū)碗s的模型轉(zhuǎn)化為業(yè)務可讀的決策規(guī)則集，并自動生成具有業(yè)務價值的規(guī)則畫像（如風控策略、營銷標簽等），打通從模型結(jié)果到業(yè)務價值的“最后一公里”。例如，在精準營銷領域，業(yè)務部門可借助該平臺快速構(gòu)建客戶模型，將可解釋性洞察轉(zhuǎn)化為精準的運營策略與可復用的營銷規(guī)則，有效提升客戶轉(zhuǎn)化率與留存率。
三、成效與展望：融合創(chuàng)新，
驅(qū)動業(yè)務增長與組織進化
經(jīng)過該銀行全行范圍的實踐檢驗，可解釋、業(yè)務化的金融智能平臺已從工具層面演進為驅(qū)動業(yè)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(yè)技融合方面，該平臺有效打破了業(yè)務與技術(shù)之間的協(xié)作壁壘，實現(xiàn)了建模流程的深度融合。業(yè)務人員能夠借助該平臺快速構(gòu)建模型，敏捷響應市場變化;技術(shù)人員從重復性開發(fā)工作中釋放出來，更專注于底層算法優(yōu)化與平臺能力建設。截至目前，已有超過100名業(yè)務分析人員與模型開發(fā)人員常態(tài)化使用該平臺，該銀行整體人效提升超過40%。
在業(yè)務增效方面，該平臺已全面應用于該行的產(chǎn)品營銷、智能風控、客戶管理等核心業(yè)務場景，并取得顯著成效。以存款產(chǎn)品轉(zhuǎn)化為例，僅由2名業(yè)務分析人員在3個月內(nèi)即自主完成10個模型的構(gòu)建及部署，帶動AUM增長11億元，轉(zhuǎn)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(chǎn)水平。
在合規(guī)與組織發(fā)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(jiān)管要求的同時，也筑牢了跨部門協(xié)作的信任基礎。此外，這一實踐有效促進了AI能力從技術(shù)專家向業(yè)務團隊的普及，為構(gòu)建具備“全民AI”素養(yǎng)的敏捷型組織奠定了堅實基礎。
該銀行的成功實踐為行業(yè)提供了具有借鑒意義的可行路徑，在短時間內(nèi)吸引了全國近60家金融機構(gòu)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(yè)務鏈條，推動業(yè)務端可用、善用、智用AI，實現(xiàn)效率與價值的雙重提升，切實為經(jīng)營提質(zhì)增效，必將成為商業(yè)銀行打造差異化競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵所在。
文章來源：《中國金融電腦》2026年第1期
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