当前，人工智能技术与业务场景的深度融合，已经成为千行百业实现精细化经营、挖掘数据价值的重要抓手。借助数智化手段，企业能够把海量沉淀的数据转化为可落地的经营参考，降低数据分析门槛，支撑业务高质量发展。
作为基于支付的金融科技服务企业，通联支付持续探索数据驱动的经营模式，依托智能工具不断提升一线业务分析效率，力求把AI能力真正落地到商户运营的实际场景当中。
近日，“2026帆软智数先锋AI创新大赛”获奖名单发布，通联支付提交的《从“等报表”到“问数据”：通联支付客户流失预警的AI破局实践》成功斩获大赛优秀案例奖。
该赛事由国内商业智能领域头部企业帆软软件发起，已经连续举办八届，是国内数据智能与AI应用领域具备标杆意义的实战赛事。本届赛事升级面向全球企业征集项目，重点考察AI技术和真实业务场景的融合落地效果，吸引能源、金融、制造、零售等诸多行业海内外企业参与角逐。这份奖项，是行业对通联支付AI与数据分析融合落地成果的充分肯定，也印证了企业数智化建设的实践路径。
作为国内知名的第三方支付机构，通联支付服务超百万商户，年交易规模达数万亿元，业务体量持续扩张的同时，商户经营数据蕴藏巨大业务价值。
为充分释放数据效能，通联支付夯实数据治理根基，搭建统一客户视图，打通各个业务系统之间的数据壁垒，构建以客户ID为唯一标识的360度全景客户画像，从数据层、模型层、展示层逐层搭建，打造干净统一、可关联的数据底座，为后续指标运算、预警模型运行筑牢基础。
具体而言，通联支付依托BI能力搭建了整套统一数据基础设施。首先依托BI落地统一客户视图，打通多系统数据，覆盖100万+活跃商户，匹配准确率达95%，有效压缩客户信息查询耗时;其次，采用自动化逆向提取手段，解析历史看板与ETL脚本中的指标定义，大幅缩短工作周期;第三，围绕交易活跃度、收益能力、波动风险搭建预警指标体系，搭建源端、计算端、输出端三层清洗机制，将预警有效率提升，让无效预警下降。
在BI底座建设成熟的基础上，通联支付叠加AI技术打造智能化分析能力。通过收益三因子分解模型，把商户净收益变动拆解为交易量效应、手续费率效应、成本费率效应三大因子，自动归类六类诊断标签，实现收益变动可追溯、可归因、可诊断，为经营决策输出精准参考，推动数据分析从传统报表模式向智能研判升级。
AI技术落地，能够将数据资产转化为企业可运用的实际经营效能。面向未来，通联支付还会持续推进AI技术和数据治理、经营分析的深度结合，让企业可以更便捷、准确地使用数据智能工具，以数智力量持续助力企业精细化运营，业务稳步向前发展。