在题为“Bridging the Gaps Between Business and AI”的主题演讲中，魔数智擎创始人、总经理柴磊深入剖析了金融数字智能领域的发展趋势，并向与会嘉宾分享了公司与华为的联合解决方案。

他指出，当前金融数字智能正经历快速变革，业务侧对AI的应用需求日益旺盛且多元，业务部门正成为驱动AI决策的核心力量。然而，在实践过程中，“业技脱节”、“模型黑盒化”、“系统割裂”等挑战，严重阻碍了AI在业务端的深度应用与价值释放，导致业务难参与、业务难信任、决策难落地。为了弥合当前存在的AI与业务之间的鸿沟，让AI充分发挥赋能业务创新的能效，金融AI提供商需要探索出一条既契合业务决策需求、又兼顾技术精度优势，同时满足监管合规要求的落地路径。

（魔数智擎创始人、总经理柴磊先生发表主题演讲）

为破解上述困境，魔数智擎联合华为推出了“可解释、业务化的金融智能平台”解决方案。通过创新性地将工程化AI的算法及复杂模型分析优势，与BI的数据可视化、业务可解释的能力进行有机融合，打造出一款真正契合金融业务决策需求的智能工具Magic Engine（以下简称ME平台）。

利用自动化算法及可视化技术，平台创新性打造了零代码极速建模组件，业务分析人员仅需5步点击即可完成建模全流程，将传统数周的建模周期缩短至数天，极大提升业务侧自主建模能力，破解“业务难参与”困境。同时，平台针对数据科学家、算法工程师分别提供了可视化建模、专家建模组件，充分满足不同人士的模型开发及算法创新需求。更为关键的是，平台将3大建模组件无缝集成，统一了科技与业务部门的协作语言，有效打破了“部门墙”。

方案集成先进的可解释人工智能（XAI）技术，构建多层次的可解释能力，使复杂模型的决策过程变得可理解、可追溯、可审计，从而建立业务信任并满足合规要求。如在全局可解释性层面，通过特征重要性排序、部分依赖图等技术，揭示模型整体的决策规律，辅助业务理解模型偏好；在局部可解释性层面，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作用导致特定结果，满足个案审计需求。

针对系统割裂问题，方案创新性实现了模型平台与规则系统的融合联动。通过独创的规则提取技术，平台支持将复杂模型直接转化为业务可读的决策规则集，并自动生成具备业务价值的规则画像（如风控策略、营销标签），打通从模型结果到业务价值的“最后一公里”。

在介绍ME平台如何拥抱大模型浪潮时，柴磊重点展示了其最新成果——“大小模型融合的金融AI双脑”。该架构基于大模型与RAG技术，在ME平台中内置智能问答工具“小魔啾MOJO”，为建模人员提供从专业问答到报告解读的全流程辅助。这一创新形成了独特的“双脑”协同范式：以左脑（预测型AI）保障结构化数据精准决策，右脑（生成式AI）支撑多模态推理与数据智能洞察，二者深度融合，形成“精准预测”与“深度认知”的能力闭环，共同构筑面向未来的新一代金融智能体系。

此外，尤为值得一提的是，该联合方案以华为AI智算服务器及华为大数据平台为坚实底座。在这一硬核技术架构的加持下，ME平台的性能实现了显著飞跃：基于华为AI智算服务器，模型训练与推理效率提升50%；结合华为大数据平台进行分布式模型推理，推理效率呈倍数增长；双方还联合打造了高性能实时推理解决方案，为金融级应用提供了稳定可靠的基础支撑。

目前，该方案已在国内60余家金融机构实现规模化落地，并加速拓展至海外市场，已收获来自沙特阿拉伯、马来西亚、菲律宾等地数十家金融机构的认可。这标志着魔数智擎出海战略取得突破性进展，充分验证了方案具备服务全球多元化金融市场的能力。

未来，魔数智擎将继续深化与华为等合作伙伴的协同，为全球金融机构带来更先进便捷、高效可信的智能产品及场景化方案，进一步推动金融业务端可用、善用、智用AI，助力其实现效率提升与价值创造的双重飞跃，在激烈的全球竞争中构建坚实的差异化优势。