基于因果推斷的智能經(jīng)營(yíng)模型體系-李東晨

?信貸經(jīng)營(yíng)環(huán)節(jié)及重點(diǎn)模型?智能信貸經(jīng)營(yíng)體系：v2.0時(shí)代信貸經(jīng)營(yíng)環(huán)節(jié)及重點(diǎn)模型信貸客戶經(jīng)營(yíng)的工作，從用戶授信成功后直到流失整個(gè)生命周期都有覆蓋，主要分三個(gè)方向：1.Offer優(yōu)化：在控制風(fēng)險(xiǎn)的前提下，為不同用戶匹配最適合的Offer，達(dá)到盈利最優(yōu)目標(biāo)2.效率優(yōu)化：在控制成本的前提下，為不同用戶匹配最適合的權(quán)益(優(yōu)惠券)，達(dá)到效率最優(yōu)目標(biāo)3.用戶留存：判斷用戶流失風(fēng)險(xiǎn)，并對(duì)用戶的流失原因做歸因分析，有針對(duì)性運(yùn)營(yíng)，提升整體留存率目標(biāo)客戶識(shí)別目標(biāo)客戶識(shí)別人工策略配置結(jié)果觀測(cè)客戶需求需求評(píng)級(jí)個(gè)人風(fēng)險(xiǎn)分層需求評(píng)級(jí)車(chē)房貸收入-負(fù)債車(chē)房貸收入-負(fù)債經(jīng)營(yíng)收入資質(zhì)評(píng)級(jí)競(jìng)品情況資質(zhì)評(píng)級(jí)競(jìng)品情況年限、經(jīng)營(yíng)狀況資產(chǎn)穩(wěn)定性年限、經(jīng)營(yíng)狀況局限性1.【維度有限】：僅依賴(lài)人工能組合的能力上線有限，客戶經(jīng)營(yíng)個(gè)性化程度也有限局限性2.【經(jīng)營(yíng)目標(biāo)】：不同經(jīng)營(yíng)手段的目標(biāo)較難統(tǒng)一，不同經(jīng)營(yíng)抓手的目標(biāo)甚至?xí)ハ喔蓴_3.【經(jīng)營(yíng)效率】：細(xì)分模塊需要投入大量人力，且依賴(lài)人工很難準(zhǔn)確預(yù)測(cè)決策前后的業(yè)務(wù)增量智能信貸經(jīng)營(yíng)體系：v2.0時(shí)代 核心優(yōu)化點(diǎn)架構(gòu)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)維度超高維度特征自動(dòng)化收集數(shù)據(jù)維度超高維度特征自動(dòng)化收集和處理：特征維度高達(dá)幾十萬(wàn)維以客戶長(zhǎng)期生命價(jià)值自動(dòng)迭代自動(dòng)迭代③客戶行為反饋收集模型優(yōu)化迭代經(jīng)營(yíng)效率在日趨成熟的個(gè)人信貸賽道，經(jīng)營(yíng)效率是企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力之一經(jīng)營(yíng)效率在日趨成熟的個(gè)人信貸賽道，經(jīng)營(yíng)效率是企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力之一一個(gè)好的經(jīng)營(yíng)體系可以使經(jīng)營(yíng)效率提升20%以上A傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)智能信貸經(jīng)營(yíng)體系的核心就是要搭建一套以因果推斷為基礎(chǔ)，以客戶全生命周期價(jià)值(LTV)為優(yōu)化目標(biāo)的的模型體系通過(guò)模型準(zhǔn)確預(yù)測(cè)決策增量，精準(zhǔn)提效?企業(yè)決策的核心困惑：相關(guān)關(guān)系vs.因果關(guān)系?如何通過(guò)因果推薦技術(shù)提升經(jīng)營(yíng)效率因果關(guān)系vs.相關(guān)關(guān)系 業(yè)務(wù)問(wèn)題 什么是關(guān)聯(lián)關(guān)系？什么是因果關(guān)系？ 業(yè)務(wù)問(wèn)題經(jīng)營(yíng)決策優(yōu)化業(yè)務(wù)場(chǎng)景業(yè)務(wù)場(chǎng)景信貸經(jīng)營(yíng)存在大量復(fù)雜決策信貸經(jīng)營(yíng)存在大量復(fù)雜決策相關(guān)性相反以往解決方案機(jī)器學(xué)習(xí)-關(guān)聯(lián)建模傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)關(guān)聯(lián)建模，雖可以找到關(guān)聯(lián)關(guān)系，但無(wú)法用于決策我們觀測(cè)到的變量本身之間未必有直接的因果關(guān)系，背后是由一些因果因素產(chǎn)生出來(lái)。那真正可以影響結(jié)果的因果關(guān)系是什么？什么是影以往解決方案機(jī)器學(xué)習(xí)-關(guān)聯(lián)建模傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)關(guān)聯(lián)建模，雖可以找到關(guān)聯(lián)關(guān)系，但無(wú)法用于決策因果學(xué)習(xí)vs.機(jī)器學(xué)習(xí) 機(jī)器學(xué)習(xí)拆分因變量T(例如是否發(fā)券)和協(xié)變量X(用戶特征)構(gòu)建不同用戶在不同實(shí)驗(yàn)下產(chǎn)生 機(jī)器學(xué)習(xí)拆分因變量T(例如是否發(fā)券)和協(xié)變量X(用戶特征)構(gòu)建不同用戶在不同實(shí)驗(yàn)下產(chǎn)生不同行為的因果模型X:用戶特征相關(guān)性Y:預(yù)測(cè)目標(biāo) Y:預(yù)測(cè)目標(biāo)T:決策變量l機(jī)器學(xué)習(xí)的本質(zhì)：l機(jī)器學(xué)習(xí)的本質(zhì)：機(jī)器學(xué)習(xí)擬合的是從歷史數(shù)據(jù)上觀測(cè)到的相關(guān)關(guān)系，但基于相關(guān)關(guān)系的擬合是不可靠的，甚至很多時(shí)候是偽相關(guān)l企業(yè)需求：支持決策，不僅僅是預(yù)測(cè)用高維相關(guān)特征對(duì)預(yù)測(cè)目標(biāo)做擬合問(wèn)題：無(wú)法建模實(shí)驗(yàn)前后對(duì)業(yè)務(wù)目標(biāo)帶來(lái)的增益原價(jià)借款降價(jià)萬(wàn)0.5借款uplift增量用戶1用戶2企業(yè)決策的核心任務(wù)核心價(jià)值：相關(guān)不等同于因果，只有因果可以支持決策核心價(jià)值：相關(guān)不等同于因果，只有因果可以支持決策--諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)得主JudeaPearl1目標(biāo)需具有統(tǒng)一性，避免不同決策互相干擾決策目標(biāo)最優(yōu)l1目標(biāo)需具有統(tǒng)一性，避免不同決策互相干擾決策目標(biāo)最優(yōu)l在有限的資源投入下，達(dá)到目標(biāo)最優(yōu)A22將資源傾斜給誰(shuí)？?jī)A斜程度多大？如何確定將資源傾斜給誰(shuí)？?jī)A斜程度多大？如何確定決策成本控制l風(fēng)險(xiǎn)成本：金融公司第一任務(wù)是控制風(fēng)險(xiǎn)l資金投入：成本投入不是無(wú)限增長(zhǎng)的33CC投入產(chǎn)出的關(guān)系如何量化？如何量化客戶個(gè)決策效果預(yù)估?核心是解決反事實(shí)預(yù)估問(wèn)題我們的工作是在有限的資源約束下我們的工作是在有限的資源約束下，1）找到目標(biāo)客戶，2）配置經(jīng)營(yíng)手段，3）達(dá)我們引入因果推斷技術(shù)，用于支持和優(yōu)化信貸領(lǐng)域的復(fù)雜決策問(wèn)題企業(yè)決策的難點(diǎn)與挑戰(zhàn)①信貸領(lǐng)域無(wú)法大規(guī)模隨機(jī)實(shí)驗(yàn)，樣本中①信貸領(lǐng)域無(wú)法大規(guī)模隨機(jī)實(shí)驗(yàn)，樣本中存在大量混淆因子，使觀測(cè)樣本呈現(xiàn)違反認(rèn)知現(xiàn)象①客戶盈利會(huì)受到Offer變化和運(yùn)營(yíng)活動(dòng)激勵(lì)的多重影響②對(duì)客戶的經(jīng)營(yíng)需保證風(fēng)險(xiǎn)和盈利性邊界還款方式4.0%3.5%3.0%2.5%2.0%還款方式4.0%3.5%3.0%2.5%2.0%1.5%1.0%0.5%0.0%價(jià)格everm2+@mob6everm2+@mob6額度盈利運(yùn)營(yíng)活動(dòng)47k1,000k47k1,000k總結(jié)總結(jié)觀測(cè)數(shù)據(jù)會(huì)“說(shuō)謊”，僅僅依賴(lài)相關(guān)性建模會(huì)得到錯(cuò)誤結(jié)論，因果推斷可以建模變量間的因果鏈路1價(jià)格模型放款權(quán)益模型2年化風(fēng)險(xiǎn)額度模型3放款×久期?年化風(fēng)險(xiǎn)久期各項(xiàng)成本我們的解決方法：統(tǒng)一目標(biāo)1價(jià)格模型放款權(quán)益模型2年化風(fēng)險(xiǎn)額度模型3放款×久期?年化風(fēng)險(xiǎn)久期各項(xiàng)成本①影響拆解：價(jià)格影響客戶用信意愿、放款規(guī)模和留存情況②模型搭建：1）價(jià)格用信模型2）價(jià)格放款模型3）價(jià)格留存模型③優(yōu)化求解：輸出Δ價(jià)格帶來(lái)的Δ復(fù)購(gòu)/放款/留存變化①影響拆解：優(yōu)惠券等權(quán)益影響客戶用信意愿和放款規(guī)模②模型搭建：1）優(yōu)惠券用信模型2）優(yōu)惠券放款模型③優(yōu)化求解：輸出Δ權(quán)益帶來(lái)的Δ復(fù)購(gòu)/放款變化①影響拆解：額度影響客戶用信意愿、放款規(guī)模和風(fēng)險(xiǎn)水平②模型搭建：1）額度用信模型2）額度放款模型3）額度風(fēng)險(xiǎn)模型③優(yōu)化求解：輸出Δ額度帶來(lái)的Δ年化風(fēng)險(xiǎn)/放款變化還款方式模型①影響拆解：還款方式影響客戶久期和風(fēng)險(xiǎn)水平②模型搭建：1）還款方式久期模型2）還款方式風(fēng)險(xiǎn)模型③優(yōu)化求解：輸出Δ還款方式帶來(lái)的Δ久期/風(fēng)險(xiǎn)變化技術(shù)選型：技術(shù)選型：針對(duì)不同的業(yè)務(wù)流量和優(yōu)化目標(biāo)場(chǎng)景，選用不同的因果技術(shù)方案技術(shù)創(chuàng)新：針對(duì)在觀測(cè)樣本上進(jìn)行連續(xù)干預(yù)的反事實(shí)預(yù)估問(wèn)題，提出統(tǒng)一的算法方案深度反事實(shí)因果表征網(wǎng)絡(luò)》效果超過(guò)工業(yè)界算法20%流量類(lèi)型Treatment類(lèi)型代表場(chǎng)景難度模型選型額度分配高價(jià)格分配中優(yōu)惠券分配3工業(yè)界處理方法效果有限3工業(yè)界處理方法效果有限解決方法：自研Mono-CFR解決方法：深度表征網(wǎng)絡(luò)解決方法：自研Mono-CFR解決方法：深度表征網(wǎng)絡(luò)挑戰(zhàn)：個(gè)體額度策略難達(dá)最優(yōu)挑戰(zhàn)：個(gè)體額度策略難達(dá)最優(yōu)解決方案：基于因果推斷技術(shù)，實(shí)現(xiàn)策略?xún)?yōu)化解決方案：基于因果推斷技術(shù)，實(shí)現(xiàn)策略?xún)?yōu)化人均盈利提升25%+額度作為信貸領(lǐng)域核心經(jīng)營(yíng)人均盈利提升25%+額度作為信貸領(lǐng)域核心經(jīng)營(yíng)別個(gè)體維度下額度與風(fēng)險(xiǎn)的正確因果關(guān)系（出現(xiàn)違反認(rèn)知的現(xiàn)象，無(wú)法應(yīng)用傳統(tǒng)關(guān)聯(lián)建模從而無(wú)法面向盈利最優(yōu)定額風(fēng)險(xiǎn)下降15%+型型分別學(xué)習(xí)因果關(guān)系：通過(guò)因果學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建原因與型型目標(biāo)最優(yōu)化：結(jié)合目標(biāo)需求，搜索客戶個(gè)體維度決策最優(yōu)的額度多任務(wù)MonoCFR挑戰(zhàn)：個(gè)體策略難達(dá)最優(yōu) 解決方案：基于因果推斷技術(shù)，實(shí)現(xiàn)策略?xún)?yōu)化挑戰(zhàn)：個(gè)體策略難達(dá)最優(yōu)價(jià)格是信貸領(lǐng)域另一個(gè)核心經(jīng)營(yíng)抓手，之前無(wú)法精準(zhǔn)識(shí)別個(gè)體維度下價(jià)格與盈利的正確因果關(guān)系，從而無(wú)法面向盈利最優(yōu)定價(jià) 放款提升50%+價(jià)格是信貸領(lǐng)域另一個(gè)核心經(jīng)營(yíng)抓手，之前無(wú)法精準(zhǔn)識(shí)別個(gè)體維度下價(jià)格與盈利的正確因果關(guān)系，從而無(wú)法面向盈利最優(yōu)定價(jià)分別學(xué)習(xí)因果關(guān)系：構(gòu)建DataFusion因果學(xué)習(xí)框架，結(jié)合觀測(cè)和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)提升模型魯棒性目標(biāo)最優(yōu)化：結(jié)合目標(biāo)需求，搜索客戶個(gè)體維度決策最優(yōu)的額度價(jià)格復(fù)購(gòu)模型 價(jià)格借款模型價(jià)格留存模型價(jià)格復(fù)購(gòu)模型 價(jià)格借款模型價(jià)格留存模型 盈利最大化價(jià)格智能經(jīng)營(yíng)未來(lái)發(fā)展方向：技術(shù)迭代2變量全集?2變量全集?工業(yè)界：Large-ScaledDebiased工業(yè)界：La