某股份制银行：零售信贷风险策略重构
客户挑战： 某零售信贷产品面临资产质量压力，历史准入规则数量较多、逻辑复杂，难以判断单条规则对风险和业务规模的实际影响，策略优化长期依赖局部微调。
平台应用： 利用平台开展历史规则评估、风险特征归因、候选规则生成、规则组合分析及新旧方案验证，对准入策略体系进行结构化梳理和优化。
业务价值： 有助于提升规则体系透明度，辅助业务团队发现潜在风险模式，在风险控制与业务发展之间开展量化评估，并逐步建立可持续迭代的策略管理机制。
天元智能决策平台
概述
天元智能决策平台面向金融机构及大型企业的风险管理、营销运营和经营决策场景，以业务友好为核心理念，构建预测型小模型与生成式大模型协同的业务化AI体系。平台以业务智能体（Agent）作为人机协同入口，在业务团队与AI、模型和科技团队之间建立沟通桥梁：一方面理解业务语言，将业务问题转化为可调用的数据、模型、归因和策略任务；另一方面将复杂的技术结果转化为业务人员可理解、可评估、可验证的归因解释、候选规则和策略方案。平台连接数据处理、模型训练、智能预测、归因解释、AI候选规则生成、策略组合评估与执行衔接，弥合AI科技侧与业务侧之间的沟通鸿沟，推动AI能力从模型和报告进入真实业务分析、策略制定与执行协同流程。候选规则和策略方案须经业务审核和受控验证后再与相关业务流程衔接。
我们的优势
| 核心能力 | 能力说明 | 应用价值 |
|---|---|---|
| 智能预测 | 面向风险、营销和经营指标开展预测、评分、趋势判断与异常识别 | 为风险识别与业务机会判断提供量化参考 |
| 业务归因 | 分析关键变量、业务动因及其对结果的影响 | 为业务人员理解预测结果提供解释依据 |
| AI候选规则生成 | 从数据和模型结果中发现候选规则及适用条件，供业务人员审核与验证 | 扩大规则探索范围，减少对人工试错的依赖 |
| 存量规则诊断 | 评估历史规则的命中、覆盖、贡献、冲突及稳定性 | 为规则体系透明度与治理提供分析依据 |
| 策略组合评估 | 支持规则集、串行或并行组合的多维效果分析 | 为风险、收益与业务规模的平衡提供量化参考 |
| 交互式策略调优 | 调整规则条件、阈值和组合，并对比策略效果 | 支持策略分析与迭代 |
| 新旧方案验证 | 通过对比分析、空跑验证或A/B验证评估方案 | 为策略可行性评估提供量化依据 |
| 业务智能体 | 作为连接业务人员与数据、模型、归因和策略能力的桥梁，理解业务语言与意图，将业务问题组织为可执行的分析任务，并将技术结果转化为业务可理解的表达 | 提升业务侧与技术侧的协作效率 |
| 规则资产沉淀 | 将经过验证的规则和策略统一管理并衔接应用 | 支持形成可复用、可迭代的业务资产 |
天元智能决策平台坚持业务友好，平台定位为业务分析与决策辅助工具，不替代业务决策，而是作为连接业务团队与AI、模型和科技能力的协同桥梁。平台通过业务智能体理解业务意图，协同调用专业模型、归因分析、候选规则和策略工具，再将技术结果转化为业务人员可理解、可评估、可验证的表达，提升业务与技术团队的沟通效率及决策分析的透明度。候选规则和策略建议须经业务审核、验证及授权后方可进入生产应用流程。
应用场景
信贷准入与风险策略
围绕客户准入、风险评分、授信额度、风险定价及贷后预警等环节，辅助识别关键风险因素，生成候选规则，并评估不同策略组合对风险和业务规模的潜在影响。涉及授信及风险处置的最终决策由客户依据内部制度独立作出。
存量规则诊断与策略重构
导入并分析现有规则体系，识别低效、重叠或冲突规则，衡量单条规则和规则组合的实际贡献，为策略精简、重构与版本升级提供依据。
精准营销与客户经营
面向客户分群、产品响应、流失预警、交叉销售及渠道优化等场景，预测客户行为并解释影响因素，辅助制定差异化营销和客户维护策略。
经营指标预测与波动归因
面向现金流、业务量、销量、客流等具有时间变化特征的指标，开展趋势预测、区间分析和波动归因，辅助业务部门制定资源安排及应对措施。
反欺诈与异常识别
结合智能模型、可解释分析与业务规则，辅助识别异常行为和潜在风险模式，帮助风控人员分析异常来源并优化风险处置策略。
我们是如何帮助客户成功的
1 / 3
FAQ/常见问题
天元智能决策平台与传统建模平台有什么区别？
传统建模平台通常面向数据科学和技术人员，主要关注数据处理、算法训练和模型指标，对业务人员而言使用门槛较高，模型结果也需要经过专业人员再次解释和转化。天元智能决策平台更加业务友好，以业务智能体作为业务团队与AI、模型团队之间的沟通桥梁，支持业务人员使用熟悉的业务语言提出问题，并将业务意图转化为数据、模型、归因和策略任务，再把技术结果转化为可理解、可验证的候选规则和策略方案，推动模型洞察与业务行动衔接。
平台主要面向哪些使用人员？
平台主要面向风控、营销、运营、财务和经营分析等业务人员，同时支持数据分析师、模型开发人员及科技团队参与。业务人员可以通过业务友好的交互方式表达分析需求，技术人员负责数据、模型和系统支撑，不同角色可围绕同一业务问题完成需求理解、分析解释、策略验证和部署协作。
小模型、大模型与业务智能体如何协同？
预测型小模型负责稳定的预测、评分和量化归因；生成式大模型在授权的知识与数据范围内理解业务语言、组织信息并支持自然语言交互；业务智能体承担沟通桥梁和任务协同作用，将业务问题转化为可调用的数据、模型、归因和策略任务，并将分析结果重新组织为业务人员可理解、可审核、可验证的表达；候选规则与策略机制负责将模型洞察转化为可评估的业务条件。
大模型的输出内容基于其训练数据与授权知识范围生成，其准确性须经业务人员审核验证后方可使用。
平台能否分析客户已有的存量规则？
平台支持对存量规则进行统一评估，可从命中情况、覆盖范围、风险指标、规则贡献、组合效果及不同数据集表现等维度开展分析，为规则保留、调整、合并或退出提供依据。
平台是否可以与现有决策引擎及业务系统对接？
可以根据客户现有系统架构，将经过业务审核、验证和生产审批的模型、规则或策略与决策引擎、模型服务平台及业务系统衔接。具体接口、权限控制、部署、回滚和审计方式需结合客户技术规范、数据安全要求及生产管理流程确定。
平台是否支持私有化部署？
平台可结合金融机构及大型企业对数据安全、网络环境和自主可控的要求，采用私有化部署等符合客户管理制度的部署方案。实际部署范围、模型来源、软硬件环境、数据流向及系统集成方式需在项目实施前完成安全与合规评估。
天元智能决策平台是否会替代业务专家进行决策？
不会。平台定位为业务分析与决策辅助工具，通过扩大规则探索范围、提供归因解释和量化评估，帮助业务专家提高分析和策略制定效率。涉及授信、风险处置或重大经营事项的最终决策仍应由客户依据内部制度作出。
1 / 2
合规声明
天元智能决策平台定位为业务分析与决策辅助平台，不替代客户内部的授信审批、风险处置、营销合规及重大经营决策流程。平台生成的归因结论、候选规则、策略方案和行动建议，仅作为业务分析参考，须由客户业务、风险、合规及科技人员按照内部制度完成审核，并通过历史数据回测、空跑验证、受控实验及生产审批后方可应用。平台实际应用效果受数据质量、样本规模、业务口径、客群结构、市场环境、模型配置及客户运营机制等因素影响，不同项目的实际结果可能存在差异，相关表述不构成对风险识别准确率、业务收益、运营效率或其他应用效果的承诺与保证。