方案概述

在当前金融行业数智化转型的关键阶段，针对金融业AI应用面临的“大模型在核心业务场景落地难”与“小模型智能化不足”的双重挑战，魔数智擎首创“AI双脑协同”架构，创新推出“大小模型融合的金融AI双脑平台”，通过打造“精准决策+深度认知”的应用闭环，有效破解了AI模型应用幻觉率高、不专业、不可解释、应用门槛高等痛点，构建了“智能、准确、可信任”的新一代金融业务化AI系统。

项目在风控、营销、运营等金融核心场景表现出色，已获得全国60+金融机构的广泛认可，并加速拓展至海外市场，赋能全球金融智能。

方案背景

当前金融行业正处于数智化转型加速期，尽管大模型的崛起为AI+金融带来了更广阔的可能性，但金融机构在核心业务系统中对其应用仍保持审慎，这一现状源于大模型虽然智能化程度高，却在专业领域知识、模型幻觉控制与可解释方面存在明显短板；而与此同时，金融机构长期依赖的小模型虽然在精度、可解释性和场景贴合度上表现稳定，但其智能化天花板也逐渐显现。这一“大模型水土不服”与“小模型能力局限”并存的局面，成为制约AI在金融核心业务中进一步深度应用的关键瓶颈。

为破解这一行业共性难题，魔数智擎创新性地提出“金融AI双脑平台”架构，通过有机融合大小模型优势，构建新一代金融AI系统。

方案目标

（一）方案设计思路：

方案融合大小模型能力优势，打造大小模型协同的金融AI双脑平台，旨在破解小模型智能化不足及大模型难以直接应用于金融风控等核心业务场景的痛点。具体如下：

以左脑（预测型AI）保障结构化数据的精准决策。依托自研的可解释、业务化的金融智能建模平台（Magic Engine）构建全流程可追溯、全业务可适配的模型开发体系，为风控、营销等核心业务提供稳定可靠的决策支撑。（该产品已在全国60+知名金融机构规模化应用）

以右脑（生成式AI）解锁多模态推理与数据智能洞察。打造内嵌于Magic Engine建模平台的智能建模问答助手“小魔啾MOJO”，为业务专家提供建模知识答疑、多维数据洞察、分析报告生成等的全流程智能支持，帮助没有技术背景的业务人员借助金融行业大模型，实现简单、快速、精准的建模决策。

这一设计既保留了小模型在金融核心场景中的可解释性与决策精准性，又融入了大模型的智能洞察、智能辅助能力，形成“精准决策”与“深度认知”的双向赋能闭环。

（二）项目落地目标：

1.场景落地目标：

以“双脑平台”赋能金融机构突破大模型在核心业务场景的应用瓶颈，在行业内率先实现大模型在金融关键场景如风控、营销、客户运营等的落地，助力机构提升运营效率、强化风险管控，推动收入增长，在激烈的市场竞争中占据领先优势。

金融风控场景：反欺诈、贷前信用风险、预授信、贷中预警、逾期客户催收、客群分群等。

金融营销场景：交叉销售、VIP客户流失预警、敏感度测算、产品推荐、睡眠客户唤醒、需求预测等。

金融运营场景：智能外呼、ATM/网点现金管理计划需求预测、APP内资讯内容推荐、企业客户分群画像等。

2.规模化落地目标：

“双脑平台”自2025年下旬正式发布以来，已获得市场、客户层面的热烈反响。目前，方案及项目已获得AI天马臻品、华为鲲鹏应用创新大赛铜奖、华为昇腾AI创新大赛最佳原生创新奖等行业荣誉，并正在与多家金融机构联合加速项目落地。

第一阶段目标：针对60+已上线左脑产品的金融机构客户进行“双脑平台”的全面升级，完成第一轮规模化应用；

第二阶段目标：面向国内金融机构、海外潜在金融客户推动“双脑平台”的应用落地，目标在2026年完成40+金融机构的规模化应用。

方案特点

（一）本方案VS竞品——关键优势

（1）对比单一AI平台：竞品通常只提供大模型对话或小模型建模中的一种能力，难以兼顾“洞察”与“决策”。本平台首次实现了两类能力的有机协同，工作流无缝衔接。

（2）对比传统建模工具：在保持高精度与可解释性的基础上，通过右脑生成式AI大幅降低了使用门槛，业务人员也能完成复杂分析，突破了传统工具只能由数据科学家操作的局限。

（二）方案独特优势：

1.左脑-小模型平台：驱动金融AI可解释、业务化、敏捷性落地

（1）破解黑盒困局，实现可信决策

传统的“黑箱”模型缺乏透明度和可解释性，导致无法合理解释决策——这损害了业务信任、监管合规和审计准备。

左脑平台Magic Engine，通过全栈可解释AI（XAI）技术与多维归因分析，构建了完全透明、可追溯的风险管理体系，揭示即使是最复杂模型背后的完整决策逻辑。凭借可视化决策洞察、自动化合规报告、人机协同决策，可帮助业务专家做出更优、更具说服力的决策，并满足监管要求。

（2）破解业务脱节困局，赋能业务主导

传统建模平台模型开发工作过度依赖技术专家，业务团队参与度极低。这导致模型与现实市场动态脱节，难以快速适应变化的业务需求。

左脑平台Magic Engine，依托专有的金融级算法体系和64项自动化建模技术，打造零代码的极速建模功能，实现仅需5次点击即可构建完整的、生产就绪的模型，将传统长达数周的建模周期缩短至数天，极大加速了开发周期，并提升数个量级的效率。这很好的将模型构建与迭代直接交到业务专家手中——消除对数据科学家的依赖，实现真正的业务与技术协同。

（3）破解滞后困局，驱动敏捷落地

当前，机构将模型输出转化为可执行的业务策略的过程冗长，加之部署周期缓慢，严重限制了组织的敏捷性和及时决策能力。

左脑平台Magic Engine，独创“AI规则生成”专利技术，即时将复杂的模型结果转化为精确、可执行业务规则——赋能团队快速迭代策略并实时响应市场变化。同时，通过自研的多语言SDK编译器（Java, Python, C++, SQL, PMML），平台可支持机构轻松将模型和规则部署到任何环境——无需集成困扰，实现快速、可靠的上线。

2.右脑-大模型助手：4大功能创新，让大模型更贴合金融业务所需

通过深度融合开源大模型的语义理解、RAG检索增强技术，成功打造了深度内嵌于左脑业务可解释建模系统中的智能问答助手。其4大核心功能如下：

（1）独创双融合知识库，让AI更专业

突破传统RAG单一静态知识源的局限，首创“系统动态指标+专家经验逻辑”的协同架构，实现金融建模知识的全维度覆盖，为建模人员提供丰富的先验知识指导的同时，还为大模型回答业务人员面临的具体的建模场景问题提供针对性的建设方案，极大降低了使用专业建模系统的门槛，进一步促进AI建模指导业务的应用效率。（当前成效：有效提高检索速度和准确率，减少人工检索带来的错误风险概率约 80-90%，提升信息获取的效率约 40-50%。）

（2）打造大模型广场，让AI更适配

构建大模型API应用管理平台，负责接入和管理多种开源大模型的应用 API。对不同大模型的性能特点、适用场景等进行评估和分析，为问答助手适配最合适的大模型，提升智能问答功能的专业度、准确性及响应速度。

（3）构建内嵌式问答对话助手，让建模更简单

智能问答工具可无缝嵌入到Magic Engine建模系统中，该工具具备简洁直观的用户界面，方便业务人员随时发起咨询或提问，在内嵌式问答聊天对话中，提供丰富的预设问题，并支持用户根据业务诉求和偏好进行提问。大小模型联动，让建模过程更高效、更轻松。（当前成效：可有效解决业务在建模过程中70%以上的问题，问题回答的针对性达80%以上。）

（4）专业的模型报告分析，让结果更易理解

构建智能化模型开发报告输出模块，实现模型业务化研发报告的自动化生成，并结合报告数据进行业务化分析、让建模人员易于理解，进一步提升模型可解释性。（当前成效：模型研发报告中的数字信息准确率达到了90%以上，极大降低了大模型的幻觉率，增强模型生成内容的可信度50%以上。）

方案业务流程图

实现功能展示

（一）左脑核心功能：

1.极速建模：仅需5次点击即可构建完整的、生产就绪的模型，极大地加速开发周期，并提升数个量级的效率。

2.灵活算法选择：集成数十种主流与调优算法，支持结合业务场景自由选用，以实现最佳准确性和性能。

3.可视化决策洞察：通过直观的交互式图表展示模型逻辑、关键特征贡献及相关性，使业务专家能够快速理解、验证并信任每一个结果。

4.自动化合规报告：一键生成全面、符合监管要求的解释报告，充分满足审计追踪和报告需求。

5.人机协同决策：业务专家可以审查输出结果、应用专家校准并在需要时进行干预——无缝融合AI的精确性与人类判断，做出更优、更具说服力的决策。

6.AI规则生成：即时将复杂的模型结果转化为精确、可执行业务规则——赋能团队快速迭代策略并实时响应市场变化。

7.一键式跨平台部署：借助多语言SDK编译器（Java, Python, C++, SQL, PMML），轻松将模型和规则部署到任何环境——无需集成困扰，实现快速、可靠的上线。

（二）右脑核心功能：

1.双融合知识库：首创“系统动态指标+专家经验逻辑”的协同架构，实现金融建模知识的全维度覆盖，为建模人员提供丰富的先验知识指导的同时，还为大模型回答业务人员面临的具体的建模场景问题提供针对性的建设方案，促进AI建模指导业务的应用效率。

2.大模型广场：构建大模型API应用管理平台，负责接入和管理多种开源大模型的应用 API。对不同大模型的性能特点、适用场景等进行评估和分析，为问答系统适配最合适的大模型，提升智能问答功能的专业度、准确性及响应速度。

3.内嵌式问答对话助手：智能问答工具可无缝嵌入到Magic Engine建模系统中，该工具具备简洁直观的用户界面，方便业务人员随时发起咨询或提问，在内嵌式问答聊天对话中，提供丰富的预设问题，并支持用户根据业务诉求和偏好进行提问。

4.模型报告分析：构建智能化模型开发报告输出模块，实现模型业务化研发报告的自动化生成，并结合报告数据进行业务化分析、让建模人员易于理解，进一步提升模型可解释性。

方案案例及效果

（一）总体成效：

目前，“双脑平台”依托左脑Magic Engine建模平台规模化应用能力，已经服务全国60+知名金融机构，“双脑平台”则正在多个金融机构部署落地。部分合作客户如下：

中国银行、中国建设银行、中国农业银行、中国邮政储蓄银行、渤海银行、中国光大银行、华夏银行、平安银行、浙江农商联合银行、江苏省农村信用社联合社、四川农商联合银行、宁波银行、北京银行、杭州银行、厦门国际银行、苏州银行、泰隆银行、百信银行、徽商银行、稠州银行、盛京银行、宁波通商银行、上海华瑞银行、台州银行、廊坊银行、长沙农商行、南海农商银行、武汉农商银行、江南农商行、深圳农商银行、重庆农村商业银行、广州农商行、张家港农商行、昆山农商银行、宝生村镇银行、众安保险、中银三星人寿、中信证券、国投证券、平安消费金融、宁银消金、盛银消金、海尔消费金融、尚诚消费金融、中银金融商务、通联金融、翼支付、银联智慧、民信惠、长城滨银汽车金融、德易汽车金融等。

（二）经典案例：

案例1：精准风险建模助力千万级发卡业务稳健增长

国内某领先零售银行，每年新增活跃卡超过1000万张，总活跃卡超过6000万张。面对业务激增，这家银行遭遇了持续的客群下沉和日益增加的风险压力。“双脑平台”的应用为银行带来了变革性成果，帮助银行在积极扩张规模的同时保持强劲的资产质量，将风控能力转化为竞争优势。

• 风险区分能力显著增强，KS值在原基础上提升1.2%
• 建模周期从数月缩短至3天
• 被拓展应用于行为评分（B卡）模型
• 实现了更好的决策和损失缓释
• 加速了模型迭代效率及对市场变化的响应
• 显著加强了持续的资产质量管理和组合表现

案例2：智能分析实现VIP客户流失率下降76.04%

国内某大型国有银行发现了一个关键挑战：VIP客户的管理资产（AUM）在短短六个月内出现了6.01%的流失率。面对高价值客户可能流失的风险，该银行急需预测模型来主动识别流失信号、保留关键客群并稳定AUM增长。方案项目交付了出色成果：

• 模型预测客户流失风险准确率高达90%
• VIP客户流失率环比下降76.04%
• VIP客户购买理财产品激增2.5亿
• 外呼渠道购买率提升6.51%
• 有效稳定了AUM，增强了VIP客户忠诚度
• 推动了可观的资产增长和交叉销售成功
• 释放了巨大的商业价值

方案未来展望

（一）市场需求预估：

据沙利文、头豹研究院《中国金融大模型市场规模（2023-2028）》报告数据显示，金融大模型应用已进入爆发期！2024年-2028年，中国金融大模型市场规模有望保持36.28%的年均复合增长率，到2028年整体市场规模将达到98.87亿元。

其中，金融风控、营销、运营等关键场景作为金融机构业务稳健增长的核心场景，加速布局大模型能力势在必行。这也将成为大模型在金融行业的战略布局要地，市场空间广阔。

（二）方案拓展方向：

目前，该方案在国内市场正处于加速落地进程中。同时，依托魔数智擎公司全球化出海战略，“双脑平台”方案的辐射范围也正逐步拓展至东南亚、中东等区域。目前，该方案已被纳入到华为、阿里等全球合作伙伴联合方案合集中，并先后亮相迪拜金融峰会、新加坡金融科技节、印尼金融峰会等金融活动，获得广泛关注。同时，方案也已获得来自沙特阿拉伯、马来西亚、菲律宾等10余家海外金融机构的认可。