在数字化浪潮中，金融科技的创新与发展已成为推动经济高质量增长的重要动力。国家明确提出了加快数字经济发展的方针政策，鼓励企业利用新一代信息技术推动产业升级和模式创新，推动金融科技与实体经济的深度融合，以实现普惠金融的可持续发展。
这一背景下，香港科技大学王文博教授领衔的研究团队取得了重大突破，成功研发出深度循环Q网络注意力模型（DRQN-attention），相关研究成果以“Customer Acquisition via Explainable Deep Reinforcement Learning”为题，在知名期刊Information Systems Research上发表，为优化企业客户获取策略带来全新的解决方案，为企业数字化转型注入了强大活力。
破解客户获取难题：从短期流量到长期收益
随着市场竞争的加剧，企业对精准化客户获取的需求愈发迫切。许多现有的方法仅仅聚焦于短期点击率的提升，却忽略了客户从初次看到广告到最终完成下单的整个长期转化过程，从而导致广告投放的效果无法在长期内得到持续优化。为了解决这一难题，王文博教授团队经过深入研究，开发出了“DRQN-attention”模型。这一模型巧妙地借鉴了人类在决策过程中所运用的注意力机制，能够自动且精准地将“注意力焦点”锁定在关键信息上，旨在优化客户获取的长期收益，而非仅仅追求短期的点击率。
为了验证该模型的有效性，王文博教授团队采用了一家数字银行的广告投放数据，对5万名潜在客户的行为进行了深入分析。结果显示，DRQN-attention模型在优化客户获取的长期收益方面表现卓越，大幅超越多臂老虎机（MAB）等传统模型，能更有效地引导客户完成整个购买流程。通过对模型中的注意力权重进行分析，发现该模型能够精准识别出哪些特征对于实现最优长期收益更为关键，从而为企业选择合适的广告渠道提供了极具价值的参考依据。例如，模型可以根据不同行业客户的特点，为其量身定制最适合的广告渠道；依据客户行为的变化，及时调整广告投放策略；充分考虑到某些行业的季节性特点，制定出更具针对性的广告投放计划，从而在激烈的市场竞争中为企业赢得更大的优势。
解密决策“黑匣子”：以信任为基开启良好合作
在数字化时代，人工智能技术的应用已经渗透到各个领域。然而，很多强化学习（RL）模型宛如一个神秘的“黑匣子”，尽管能够输出决策结果，但决策背后的逻辑却难以捉摸。这种不透明性使企业在使用该类模型时心存疑虑，对其决策缺乏信任，从而极大地限制了模型的进一步推广与应用。而王文博教授团队研发的DRQN-attention模型，其另一个核心优势在于决策过程的可解释性，能够清晰地展示决策的依据和过程，让企业可以清楚地了解模型是如何做出每一个决策的。这就消除了企业对模型决策的疑虑，大大提升了企业对模型的信任度。
DRQN-attention模型的这种可解释性，其重要性除了体现在企业内部的决策过程中以外，还体现在与客户的沟通当中。当企业能够向客户清晰地解释其决策背后的逻辑时，客户也会更容易接受企业的服务和产品。此种信任的建立是企业与客户长期合作的基础，也是企业在市场竞争中占据有利地位的关键。通过增强模型决策的可解释性，DRQN-attention模型为企业的增收创收提供了有力的理论支撑。
平衡隐私与应用：开拓商业发展新路径
在数字化时代，数据是企业的重要资产，也是用户隐私的重要载体。如何在保护用户隐私的同时实现商业价值的最大化，这是企业面临的一大挑战。王文博教授团队在DRQN-attention模型的应用拓展方面，深入探讨了联邦学习（Federated Learning）在隐私敏感场景下的应用潜力。通过相关实验验证，DRQN-attention模型结合联邦学习技术，能够在不使用消费者隐私数据的前提下，确保服务质量不受影响。这一创新不仅提高了服务效率，还成功降低了银行坏账率，为隐私保护与商业应用的平衡提供了新的思路，为企业在数据驱动的时代中实现稳健发展奠定了坚实基础。
联邦学习模块在这项研究中的步骤与工作流
联邦学习在这一研究中发挥着至关重要的作用。联邦学习是一个机器学习框架，能够有效帮助多个机构在满足用户隐私保护、数据安全和有关法规的要求下，进行数据使用和机器学习建模。如此一来，王文博教授团队研发的DRQN-attention模型结合联邦学习技术，在企业和用户之间搭建了一座安全的桥梁，企业可以在不侵犯用户隐私的基础上，充分利用数据的价值，实现商业目标。DRQN-attention模型的问世，为企业客户获取策略的优化提供了强有力的工具，有望推动企业在客户获取领域实现重大突破。同时，该研究成果也为相关领域的学术研究和技术发展提供了重要的参考和借鉴，引领整个行业朝着更加智能化、高效化、安全化的方向不断迈进。
随着大数据和人工智能技术的不断发展，在国家相关政策的持续引领下，信息系统领域的突破性成果将会在更多层面上得到广泛应用，助力企业的数字化转型。期待更多的科研人才投身于数字化信息研究事业中，为推动经济高质量发展、实现“数字中国”战略目标做出更加突出的贡献。（马霞）
