针对实时欺诈检测中传统可解释性工具（如 SHAP）存在的延迟高且结果不稳定的问题，开发者提出了一种神经符号模型架构，将解释能力直接嵌入模型结构而非作为后置步骤。该研究使用 Kaggle 信用卡欺诈数据集进行对比实验，评估了标准神经网络与新型神经符号模型在实时生产环境下的表现。 实验结果显示，传统 SHAP 方法在单样本解释上平均耗时 30 毫秒，且因随机采样导致结果不稳定，无法满足实时审计需求。相比之下，新设计的神经符号模型在同一任务上仅耗时 0.9 毫秒，速度提升约 33 倍，且能针对同一输入产生完全一致的解释。在检测精度方面，新模型的欺诈召回率与传统模型持平（均为 84.69%），虽误报率略高，但整体 AUC 得分接近。 该模型的核心创新在于其架构包含神经骨干、可微符号规则层和融合层。神经层负责特征提取，符号层则并行评估六个预设的可学习规则（如交易金额、异常特征值等）。训练过程中，模型不仅学习预测，还自动优化规则阈值。实验发现，模型自动学到了与领域知识一致的关键欺诈信号，但其中一个规则（基于 V4 特征）在输出解释中占据了绝大部分权重，这表明符号层可能在推理时退化为单一特征判断，未来可通过正则化手段加以改进。 该研究证实，在实时欺诈系统中，解释不应是昂贵的后置附加品。神经符号架构以微小的精度代价，换来了毫秒级、确定性强且与决策同步生成的可解释性，为需要高透明度与合规性的高风险 AI 应用提供了可行的技术路径。相关代码已开源供社区复现与验证。