一、解决方案简介

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。

二、应用场景痛点简介

1.金融数智化转型的需求升级

近年来，全球金融行业正处于数智化转型的加速期。以AI为代表的数据智能技术已从辅助工具演进为金融创新与风险防控的核心驱动力。在信贷审批、反欺诈、财富管理等核心条线，AI模型的广泛应用已取得显著成效。然而，随着业务复杂度的提升，金融机构正步入转型的“深水区”，人工智能不仅要处理海量数据，更被要求参与到高频、高价值且极度严谨的业务决策链条中。

2.大模型应用局限与传统小模型能力瓶颈

在实际落地过程中，金融机构面临着大模型与小模型各自的短板。虽然大模型具备极高的智能化程度，但面临专业领域知识欠缺、核心算法存在“模型幻觉”风险以及决策路径不可解释等难题，难以满足金融监管对审慎合规的要求。而金融机构长期依赖的预测型小模型虽在精度和合规性上表现稳定，但其智能化天花板逐渐显现，难以提供拟人化的智能交互体验，且由于建模门槛高、对专业人才依赖性强，制约了AI在全行层面的敏捷普及与普惠化应用。

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。

三、解决方案亮点介绍

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。

1.设计思路

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。

2.方案优势

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。

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。）

四、金融行业客户名单

目前，“双脑平台”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。

五、客户评价

广州农商银行评价：

该项目在我行核心业务场景成功落地，有力支撑了我行数智化转型的深度探索。人工智能模型平台显著提升了复杂业务场景下的决策效能，在合规性与可解释性方面提供了坚实保障。同时，AI 双脑模型在实际应用中操作便捷、逻辑清晰，大幅降低了业务部门使用前沿 AI 技术的门槛。其全栈可解释的特性，高度契合金融监管对风险防控的审慎要求，实现了技术创新与业务稳健经营的有机统一。