3、机器学习：从数据决策到业务应用

机器学习：从数据决策到业务应用

1. 数据决策与业务规则的局限

在业务运营中，我们常常需要依据数据来做出决策。例如，在小额贷款申请审核过程中，通过设定两条业务规则，我们可以将业务规模扩大至两倍，且无需额外聘请分析师，因为此时只需手动处理 52% 的新申请。基于 1000 份已知结果的申请，我们预计过滤机制每 1000 份申请中会错误拒绝 42 份（4.2%），错误接受 46 份（4.6%）。

然而，随着业务增长，若想让系统自动处理更多申请且不增加违约损失，就需要不断添加业务规则，但这会带来诸多问题：
- 手动寻找有效过滤器愈发困难 ：随着过滤系统的复杂度增加，手动寻找有效过滤器几乎变得不可能。
- 业务规则复杂且难以调试 ：业务规则变得复杂且不透明，调试和移除旧的、无关规则实际上变得不可能。
- 规则构建缺乏统计严谨性 ：我们不确定是否能通过更好地探索数据找到更优的“规则”。
- 系统无法适应变化 ：贷款还款模式会随时间变化，如申请人群体的变化，但系统无法自动适应这些变化，需要不断手动调整。

这些问题的根源在于业务规则方法的一个致命弱点：系统无法自动从数据中学习。

2. 机器学习方法

2.1 机器学习的优势

为了解决上述问题，我们可以采用完全自动化、数据驱动的机器学习方法。机器学习具有诸多优势，使其成为小额贷款申请审核流程的理想选择：
- 准确性高 ：机器学习利用数据为问题找到