近日，国内权威金融科技期刊《中国金融电脑》在2026年首期刊物中，全文刊发了魔数智擎创始人兼总经理柴磊的署名文章《弥合AI与业务的鸿沟：金融业务化AI应用探索》。文章系统展示了魔数智擎与某大型商业银行共建可解释、业务化金融智能平台的完整实践，为金融业如何将AI真正转化为业务生产力提供了可复制、可落地的实施路径。

以下是全文实录：

随着金融数字化转型步入深水区，人工智能已从一项前沿技术演进为驱动业务发展的核心引擎。长期以来，金融机构内部存在着两种不同的AI文化——技术部门主导的“工程化AI”与业务部门推动的“业务化AI”。如今，在合规发展与业务突破的双重需求下，二者逐步走向融合与共生。

然而，在这一融合进程中，业务部门运用AI辅助决策时仍面临显著挑战：业技脱节、模型黑盒化、系统割裂等问题严重制约了AI在业务端的深度应用与价值释放。如何突破上述瓶颈，构建一条既能贴合业务决策需求、又能发挥技术精度优势，同时符合监管合规要求的实施路径，已成为金融机构亟待探索的重要课题。为此，某银行与深圳市魔数智擎人工智能有限公司（以下简称“魔数智擎”）携手共建了可解释、业务化的金融智能平台，通过系统性弥合AI与业务应用之间的鸿沟，推动AI切实赋能业务创新发展，从而提升该行的核心竞争力。

一、实践背景：多重挑战，

制约银行业务端AI应用与效能提升

在中央金融工作会议精神的指引下，某银行将数字化转型纳入发展战略，致力于通过应用人工智能等技术提升经营管理质效。但经过几年的探索，该银行发现在运用AI模型辅助业务决策的过程中，仍面临以下几个方面的核心痛点。

一是业务难参与。原有模型开发方式高度依赖技术专家，建模门槛高、周期长，无法满足业务部门快速响应与深度参与的需求。

二是业务难信任。传统“黑盒”模型缺乏可解释性，导致业务部门“不理解、不敢用”，同时也难以满足监管机构对决策透明度与审计合规的要求。

三是决策难落地。现有建模工具侧重于数据驱动的复杂算法，而业务决策往往依赖专家经验与规则体系，二者相互割裂，制约了AI模型在实际业务中的有效应用。

二、解决方案：系统规划，

全面落地可解释、业务化的金融智能平台

为有效解决上述痛点问题，该银行从业务与合规的双重视角出发，与魔数智擎联合开展了多轮内部调研、分析诊断等，最终制定并部署了可解释、业务化的金融智能平台建设方案（如图1所示）。方案具体实施路径如下。

图1 可解释、业务化的金融智能平台建设示意

1.构建业务友好的统一建模平台

该银行利用自动化算法及可视化技术，创新推出零代码极速建模组件，进而构建了可解释、业务化的金融智能平台。业务分析人员仅通过五次点击即可完成建模全流程，将传统长达数周的建模周期缩短至几天，显著提升了业务部门的自主建模能力。同时，该平台为数据科学家与算法工程师分别提供了可视化建模和专家建模组件，满足不同技术背景人员的模型定制与算法创新需求。此外，通过将零代码、可视化与专家级建模环境无缝集成，平台统一了科技与业务部门的协作流程，有效打破了“部门墙”。

2.配置多层次的模型可解释模块

依据《人工智能算法金融应用评价规范》等文件对AI可解释性的要求，该银行配置了模型可解释模块，引入先进的可解释人工智能（XAI）技术，构建了多层次解释能力，使复杂模型的决策过程可理解、可追溯、可审计，从而建立业务信任并满足合规要求。在全局可解释性层面，该平台通过特征重要性排序、部分依赖图等方法，揭示模型整体的决策规律，辅助业务人员理解模型偏好；在局部可解释性层面，针对单个预测样本，该平台集成SHAP、LIME等技术生成归因分析，清晰展示各个特征变量如何共同影响输出结果，以满足个案审计的需求。

3.实现模型与规则系统的深度融合

为破解系统割裂的难题，该银行创新性地将可解释、业务化的金融智能平台与规则系统深度融合、联动运行。通过自主研发的规则提取技术，该平台能够将复杂的模型转化为业务可读的决策规则集，并自动生成具有业务价值的规则画像（如风控策略、营销标签等），打通从模型结果到业务价值的“最后一公里”。例如，在精准营销领域，业务部门可借助该平台快速构建客户模型，将可解释性洞察转化为精准的运营策略与可复用的营销规则，有效提升客户转化率与留存率。

三、成效与展望：融合创新，

驱动业务增长与组织进化

经过该银行全行范围的实践检验，可解释、业务化的金融智能平台已从工具层面演进为驱动业务增长与运营提效的核心引擎，其价值在以下几个方面得到凸显。

在业技融合方面，该平台有效打破了业务与技术之间的协作壁垒，实现了建模流程的深度融合。业务人员能够借助该平台快速构建模型，敏捷响应市场变化;技术人员从重复性开发工作中释放出来，更专注于底层算法优化与平台能力建设。截至目前，已有超过100名业务分析人员与模型开发人员常态化使用该平台，该银行整体人效提升超过40%。

在业务增效方面，该平台已全面应用于该行的产品营销、智能风控、客户管理等核心业务场景，并取得显著成效。以存款产品转化为例，仅由2名业务分析人员在3个月内即自主完成10个模型的构建及部署，带动AUM增长11亿元，转化率较原来提升4倍。在信用卡风控场景中，该平台助力A卡模型KS值提升1.2%，并同步应用于B卡模型，有效降低了不良资产水平。

在合规与组织发展方面，该平台借助可解释能力显著提升了模型决策的透明度与可信度，在满足监管要求的同时，也筑牢了跨部门协作的信任基础。此外，这一实践有效促进了AI能力从技术专家向业务团队的普及，为构建具备“全民AI”素养的敏捷型组织奠定了坚实基础。

该银行的成功实践为行业提供了具有借鉴意义的可行路径，在短时间内吸引了全国近60家金融机构的复制应用。展望未来，随着市场竞争的日趋激烈，将人工智能深度融入金融业务链条，推动业务端可用、善用、智用AI，实现效率与价值的双重提升，切实为经营提质增效，必将成为商业银行打造差异化竞争优势的关键所在。

文章来源：《中国金融电脑》2026年第1期

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