回首过去，介绍的多半是数据分析能解决什么商业难题，能带来什么价值。即使万技在身，在金融行业里，最困难的是：做出决定，并且make it right。我们常常做错大大小小的决定，机器也是，重要的是从中“学习”到经验，将决策做成正确的。周星驰电影降龙十八掌中的最后一掌是“降龙有悔”，数据分析给我们底气，但不是给我们真理，真理在实践的脚步中，真理在不间断的反省里，真理源自我们面对大大小小的错误时愿意承认自己的不足并俯身改善，以更好的策略去对待客户。

迅速锁零的额度

前阵子一则比较火的新闻：乐视从风起云涌、快速发家、又快速落败衰亡的故事，是大家津津乐道的话题。笔者想谈的不是乐视本身，而是见到乐视企业和企业主欠款巨大，无力偿还之时，有条新闻说到：乐视员工被某大行信用卡额度降成1元或0元，起因在于乐视经营状况不好，无论是已经被裁员的、可能被裁员的，还是应该会留到最后一刻的员工，均被大行“自动地“降额，理由是：你是乐视的员工，可能会没有工作，基于风险考量，降额为0元。

这故事局外人看得热闹，笑称有趣。当事人们气得半死，直说无理。记者说银行员真是不长脑、也不带心工作；银行员们委屈得半死，是系统自动决策导致了在乐视还不出钱的隔天降额的情形发生，他们连动也没动过。自动化系统决策，是真聪明机警，还是傻了呢？

笔者看着新闻，一点笑容也没有，冷汗倒是出了不少，年轻时的我，不也曾经犯过相似的错误？时序回到1997年，那一年金融海啸令人记忆犹新，许多企业因经济大局不好而倒闭，当年外资行还公布了100家/1000家倒闭/经营困境的企业名单。当时年轻的我，拿到这份名单，想着在银行这么困苦的时候，银根紧的时候，也许我能做些什么。于是便开始搜寻本行客户在这批名单中工作的有多少，加上fuzzy match（模糊匹配）扫了数据库一圈，也还好，大概1000-2000名客户吧。心想：这时候找到你们？不如去汇报一下锁住额度，预防他们倒帐吧！跟领导报告了一下，这些人待在即将倒闭或已经倒闭的企业里，风险势必上升，我们在风险评分迁徙前，先行锁额，减少我行对这些客户的曝险。领导听了说：很好，刚好我们银根紧，发办下去吧！

自动？还是打个电话通知他们我们要锁住额度不给用？领导说：打个电话吧！看看这些人的情况，差的话我们再锁额度。还好有这个决定，否则笔者就该成为市场茶余饭后的话题了吧。

决策落地和系统匆匆忙忙用1-2周的时间整了一下，方便客服人员自动跳号，自动显示这些人的情况、工作、对比外资行的名单危险企业指数、锁额或降额的话术、客户反应观察、应对结果记录等。终于来到上线的第一天，满怀兴奋和忐忑的心情，面对同事们一路相助，自己主导的第一个预防风险的策略上线，客服人员全面就定位，开始打电话。一种莫名的成就感涌上心头。

开心不到2个小时，客服经理下令全员停打。这也是我们银行的丰田特色，任何岗位上看到不对的事情，可以立即踩刹车。这也是我没有变成行业笑话的另一个关键点，产线控制。经理跟我说，我们这个策略可能错了！

结果，读者们是知道的，“客服经理是对的”。是的，这些人跟着我们银行已经多年，人本来就会找错工作、离职、被裁员等等，人生里都有大大小小的不顺遂，有多少人会因此而倒帐？这些人多半真的现阶段没有工作，但他们有储蓄，此时我们要做的，不应该是降额，而是看到过去这么长期的好评等，我们应该适时地给一笔预借现金或者贷款，帮助他们度过雨天。

当天，被锁额度的客户全面回复原额度。又过了1周，针对打了电话的200名客户，我们开展了一些市场活动，可能是亲子活动的门票、可能是一场音乐会的入场券或电影票、可能是免费赠予的有机柴米油盐或蔬果。我诚心地希望，透过我们的交易分析，银行可以借这场细心规划的优惠活动重新赢回客户的忠诚；另外，针对这2000名客户，我们透过更细致的分析，找出有贷款潜在需求，而未来风险我行可以承受的那部分人，予以优惠贷款方案，回应率奇佳。从到处认错，我们又再一次翻身成为市场营销奇兵。

笔者曾经以为，这样的岁月已经埋藏，却没想到在乐视的新闻里，又看见当年的自己。笔者相信，大行的同业们也已弥补了他们的错误，商业决定没有对与错，只有成败论英雄。

没有完美的决定，只有选择赌上什么

每一个机器学习的背后，都会搭配不同的决策，有些人可能因为模型的结果而被自动拒绝，有些人会自动通过，或者有条件通过，这是常见的应用。一个分数线以下的客群，反应银行不能承受的坏帐率，可能是5%的概率，或者是10%的概率，又或者是网络小贷公司的15%-20%的概率，但不管是什么样的概率，我们仍有很大的概率是错杀的，这些人恰恰正是最需要钱的人。被我们挡在门外的，可能是一般大众一生中一个重要的决定，一个东山再起的机会，或者是一笔救命钱。仍然记得师傅说过的：“对你而言，是个决定；但对你的客户而言，是他的一生。我们的使命，不是挡住更多的人，阻断更多人的生计，而是如何运用数学和技术，算得更精准，在可承受的风险区间内，给予更多人贷款的可能，重要的，永远是那些的的确确有风险的人，只有他们才是真的会让银行赚到钱的客群。”

这还是要回到很早的最初，当年的我，对于模型、方法论、辩证逻辑和数据库分析都是很有天份的，笔者分析了银行的数据，找出了一个警察爸爸，他有几个小孩，很多家的信用卡，都是高额循环，有时他还最低应缴，有时还多一些，但这五年来，他欠的钱越来越多，我觉得他早晚有一天会还不上钱，不如趁他在其他四家还有一些信用额度，先让他还我们银行钱吧！

笔者跟师傅分享了我的发现，谁知却被师傅骂了一顿，后来每每回首都万分庆幸当年没有将此事落实下去。多年以后，当笔者做了父亲，曾几度唏嘘，正是这样的金钱循环养活了他/他们的一家，他撑过了五年，同时，在后来的几年里他仍然没有倒帐，也许这正是撑过二十年等孩子长大的一种方法，一种一直得付银行利息周转生活的方式。也许非得要这样的把钱转来转去，才保得住一家老小的生活，希望那些孩子长大以后，能更感激自己的父亲，用卡债养大了他们，成全了一个完整的家庭。

年轻的我一直相信自己的预测，认为警察爸爸会倒帐，迟早的问题。多年以后，师傅告诉我：“你最关心的警察爸爸和他的一家，在历经10多年的卡债循环之后，他退休了，用退休金还了银行的所有欠款，他终于松了一大口气。”“他怎么没倒帐？”师傅说：“他不会倒帐，许许多多像他这样的父亲们都不会倒帐，因为这是衔着金汤匙的你永远看不懂的人生。但是，我以为他会感谢银行，没想到，他还完的那一刻，是终于松了一口气，彷佛我们给了他很多年的煎熬。”有时候，菩萨也是挺难做的，但我很庆幸，我没有给别人的人生再增添更多磨难。

大数据分析师有什么特质？

走过这么多个年头，总结下来，好的数据分析专才一定要有一个业务导向的依归，不论是风险管理也好，或者运营效率优化也好，或者营销经营也好，数据分析是为了解决商业议题而存在的一个行业。

我们都会犯错，但从错误里我们学习到更多。失败的方案，到了哪里都会失败，成功的方案却往往很难复制。这也是在这个行业里重视老司机的道理，学到的错误更多，记得的错误更多，时时刻刻警惕自己曾经的失误在哪里，自然老练的数据分析师总有着过人的赢面概率。

分享自己过去的失误，是为了令我们一起更好地运用科技，迎向下一次的挑战和更好的胜率。

来源：益博睿