信数金服徐进：解码AI决策新范式，共启智能革命新篇章

2025年11月22日 互联网

在金融科技领域，智能决策已成为驱动行业变革的核心引擎。作为信数金服的决策科学负责人，徐进近期发起”AI决策者对话”系列活动，与多位人工智能领域顶尖学者展开深度探讨，系统梳理了智能决策技术的前沿突破、行业痛点及落地路径。本文将围绕这一系列对话的核心成果，解析智能决策革命的技术脉络与商业价值。

一、技术突破：从算法优化到决策范式重构

在对话中，清华大学人工智能研究院院长张钹院士指出，传统机器学习模型在决策场景中存在三大局限：数据依赖性强、可解释性弱、动态适应能力不足。以信贷审批场景为例，某银行曾因过度依赖历史数据导致模型误判率上升12%，暴露出静态模型在非平稳环境中的脆弱性。

针对这一痛点，徐进团队提出”动态决策引擎”架构，其核心创新点在于：

  1. 多模态数据融合层：集成结构化数据（交易记录）、半结构化数据（合同文本）和非结构化数据（语音通话）

    1. # 示例：多模态特征提取框架
    2. class MultiModalFeatureExtractor:
    3.  def __init__(self):
    4.      self.text_encoder = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')
    5.      self.image_encoder = ResNet50(weights='ImageNet1K_V1')
    6.      self.time_series_model = LSTM(input_size=10, hidden_size=32)
    8.  def extract_features(self, text_data, image_data, time_series):
    9.      text_features = self.text_encoder(text_data).last_hidden_state
    10.      image_features = self.image_encoder(image_data).pooler_output
    11.      ts_features = self.time_series_model(time_series).hidden_state
    12.      return torch.cat([text_features, image_features, ts_features], dim=1)
  2. 在线学习机制：通过增量学习算法实现模型参数的实时更新，某消费金融公司应用后将模型迭代周期从月级缩短至小时级
  3. 因果推理模块：引入反事实推理框架，在营销响应预测中提升决策准确性23%

二、行业痛点：智能决策落地的三重挑战

在对话工商银行首席技术官李明博士时，双方深入探讨了金融行业智能决策的落地障碍。数据显示，63%的金融机构在AI决策系统建设中面临数据孤岛问题，41%存在模型可解释性争议。具体表现为：

  1. 数据治理困境：某股份制银行曾因数据字段定义不统一，导致不同部门的客户风险评分差异达40%

    • 解决方案：建立企业级数据字典，统一217个核心业务字段的定义标准

  2. 模型监管合规：欧盟AI法案要求高风险决策系统必须提供完整的决策日志

    • 实践案例：信数金服开发的决策审计系统可记录每个决策节点的输入数据、算法版本和输出结果

  3. 人机协同障碍：某证券公司调研显示，72%的交易员对AI建议存在信任障碍

    • 突破路径：设计渐进式人机协作流程，从辅助决策逐步过渡到共同决策

三、商业价值：智能决策的量化回报

通过对话平安集团AI实验室主任王伟教授，获取了智能决策系统的ROI测算模型。以反欺诈场景为例：

  1. 成本节约：某支付平台部署智能决策系统后，人工审核量下降65%，单笔交易处理成本从0.8元降至0.25元
  2. 风险控制：动态决策模型使欺诈交易识别率提升38%，误报率下降22%
  3. 客户体验：实时决策系统将贷款审批时间从3天缩短至8秒，客户满意度提升41%

徐进团队提出的”决策价值评估矩阵”包含四个维度：

  • 决策速度（响应延迟）
  • 决策质量（准确率/召回率）
  • 决策成本（计算资源消耗）
  • 决策合规（监管符合度）

四、实施路径：从技术选型到组织变革

基于对话成果，徐进总结出智能决策系统的实施五步法：

  1. 场景诊断：通过决策流程图分析（DFD）识别关键决策点

    1. graph TD
    2.     A[客户申请] --> B{自动初筛}
    3.     B -->|通过| C[人工复核]
    4.     B -->|拒绝| D[自动拒绝]
    5.     C --> E{最终决策}

  2. 技术选型：根据决策频率选择合适架构（批处理vs流处理）

    • 批处理：日级决策，适合风险评估
    • 流处理：秒级决策，适合交易反欺诈

  3. 组织适配：建立”双轨制”决策团队，包含数据科学家和业务专家

  4. 持续优化：建立AB测试机制，某银行通过持续优化使模型AUC从0.72提升至0.89

  5. 风险管控：设置决策熔断机制，当模型置信度低于阈值时自动转人工

五、未来展望：决策智能的三大趋势

在对话中科院自动化所所长徐波研究员时，双方达成共识：未来三年智能决策系统将呈现三大演进方向：

  1. 自主决策进化：从辅助决策到自主决策，某自动驾驶公司已实现90%场景的自主决策

  2. 跨域决策融合：金融决策与物流、供应链等场景的决策协同

  3. 伦理决策框架：建立符合ESG标准的决策评估体系，某银行已将碳排放因素纳入信贷决策

徐进强调：”智能决策革命的本质，是构建’数据-算法-业务’的闭环生态系统。信数金服正在研发的决策操作系统（DOS），将整合决策引擎、数据治理、模型管理和监管合规四大模块，预计可使金融机构的决策系统建设周期缩短60%。”

这场跨越产学研的对话，不仅揭示了智能决策的技术前沿，更为金融机构提供了可落地的转型路径。随着决策智能从辅助工具升级为核心竞争力，一场静默的产业革命正在重塑金融业的未来图景。对于从业者而言，把握智能决策的发展脉络，既是应对当下挑战的必然选择，更是赢得未来竞争的关键所在。

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