因果推断在金融场景中的应用
什么是因果推断
- 相关 vs. 因果：相关关系无法直接支持决策，因果关系则是保持其他条件不变，改变某变量使目标值随之变化。
- 混淆因子：影响观测结果的因素，如用户需求、发券类型和是否用信等。
为什么使用因果推断
- 解决实际问题：适用于医学、经济学等领域，如药剂分配优化、教育时长与收入的关系等。
- 局限性：传统机器学习依赖相关关系，而因果推断能直接评估因果效应。
实战应用
- 提升运营效率和营利性：
- 应用场景一：随机流量建模
- 应用场景二：观测流量建模
- 在金融领域，由于转化周期长和影响面大，不适合大规模随机实验，需在观测流量上进行因果建模。
度小满的具体应用
- Offer优化：在控制风险情况下，通过不同额度和定价优化盈利。
- 效率提升：在控制成本情况下，通过不同运营手段提升ROI。
- 算法应用：使用Meta-learners、DoubleML、VCNet等方法进行因果建模。
提升运营效率的解决方法
- 问题定义：确定不同折扣券对用户的业务增益。
- 用户划分：识别不同用户的敏感度。
- 实验设计：进行线上A/B测试。
- 因果建模：区分营销敏感人群和自然转化人群。
全局最优发券策略
- 目标：在控制成本前提下，最大化余额增量。
- 步骤：使用因果模型进行预测，结合整数规划和预算控制。
业务挑战
- 挑战：运营侧重点和预算差异。
- 解决方案：绘制成本 vs. Δ余额曲线，帮助决策。
新算法探索
- 方法：使用调整变量、工具变量和混淆因子分离的方法，处理未观测到的混淆因子。
总结
因果推断在金融场景中能够有效提升运营效率和盈利能力，通过科学的方法进行因果建模和实验设计，能够更好地支持业务决策。
