4、算法模型开发：从原理到实践，抵御偏差之道

算法模型开发：从原理到实践，抵御偏差之道

在信用和保险承保领域，主观判断往往伴随着各种认知偏差。曾经，我作为顾问花费多年时间致力于消除这些偏差。我与承保人员一同梳理他们评估时所考虑的因素，通常会列出 200 - 400 个因素，再筛选出 40 - 70 个他们认为最重要的因素。然而，通过统计验证发现，在超过 100 次的研究中，约一半被优先考虑的因素实际上并不显著。

例如，一位中国信贷员若曾遇到一位德国借款人破产违约，可能会因“怪异效应”而拒绝所有德国申请人，这显然是不合理的。基于统计测试结果，我用统计算法取代了主观风险评估。银行和保险公司测试新算法后发现，决策质量显著提升，信贷和保险损失降低了 30 - 50%（有时更多），同时批准了更多交易，业务得以更快增长。

统计算法在对抗偏差方面是重要工具，但这并不意味着算法完美无缺，它们自身也可能受到偏差影响。统计算法具有以下重要特性：
1. 无偏预测 ：旨在通过客观分析所有数据点做出无偏预测。
2. 洞察信息 ：检查算法能让我们了解数据和预测现象，明白算法的“思考方式”，进而判断其是否存在缺陷。
3. 假设检验 ：在模型中输入特定变量时，统计显著性可检验假设是否得到数据支持，若不支持，可能存在偏差，算法能帮助检测到这种偏差。
4. 性能优越 ：经验表明，统计算法通常比主观人类判断表现更好，能消除许多偏差。
5. 稳定性偏差 ：统计算法基于总体平均值，模型结构和自变量预测能力越差，这种稳定性偏差越强。

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