Интеграция казуального анализа в машинное обучение для оптимизации бизнес-процессов в банковской и финтех-сфере
Введение
Развитие искусственного интеллекта и машинного обучения открывает новые возможности для оптимизации бизнес-процессов в различных отраслях, включая банковский сектор и финтех-индустрию. Одним из перспективных направлений является интеграция казуального анализа (causal reasoning) в алгоритмы машинного обучения. Это позволяет не только находить корреляции в данных, но и понимать причинно-следственные связи, что критически важно для принятия эффективных управленческих решений[1][2].
В данной статье мы рассмотрим, как методы Double Machine Learning (DML) в сочетании с линейным программированием могут использоваться для разработки персонализированных стратегий воздействия на клиентов в банках и финтех-компаниях. Будут приведены конкретные примеры реализации таких подходов на Python.
Оценка индивидуальных эффектов воздействия с помощью Double
Machine Learning
Ключевая идея применения DML состоит в оценке Conditional Average Treatment Effects (CATE) - условных средних эффектов воздействия для различных сегментов клиентов[3]. Зная, как конкретные маркетинговые меры (скидки, бонусы, персональные предложения) влияют на поведение отдельных групп, можно существенно повысить эффективность кампаний и оптимизировать возврат инвестиций (ROI)[4].
Простой пример - онлайн-магазин, продающий носки, хочет стимулировать повторные покупки, используя разные скидки (10%, 20%, 50%). С помощью DML можно выяснить, какой размер скидки оптимален для каждого клиентского сегмента, чтобы максимизировать конверсию и минимизировать потери в марже[5].
Код примера на GitHub[10].
Реализовать оценку CATE на Python можно, используя библиотеки EconML[6] или DoubleML[7].
Реализовать решение этой задачи можно с помощью Python-библиотеки PuLP[10]:
Выводы
Интеграция казуального машинного обучения и линейного программирования позволяет находить оптимальные персонализированные стратегии для воздействия на клиентов, что открывает новые возможности в маркетинге банковских и финтех-продуктов.
Используя такие подходы, бизнес может существенно повысить эффективность программ лояльности, таргетированных кампаний и управления клиентским опытом в целом. Это, в свою очередь, ведет к росту доходов, снижению оттока клиентов и более рациональному расходованию маркетинговых бюджетов[11][12].
Таким образом, казуальный AI обещает стать одним из драйверов трансформации и развития финансовой индустрии в ближайшие годы. Компании, которые возьмут его на вооружение, получат серьезное конкурентное преимущество в борьбе за клиента.
Ссылки:
[1] https://www.marketingprofs.com/8/marketing-optimization-maximum-roi-patterson.asp
[2] https://causalens.com/resources/white-papers/how-human-machine-teams-can-out-think-fraudsters/
[3] https://towardsdatascience.com/optimising-non-linear-treatment-effects-in-pricing-and-promotions-011ce140d180
[4] https://www.anblicks.com/blog/optimize-business-kpis-by-using-causal-machine-learning/
[5] https://towardsdatascience.com/double-machine-learning-simplified-part-2-extensions-the-cate-99926151cac
[6] https://github.com/py-why/EconML
[7] https://docs.doubleml.org/stable/guide/heterogeneity.html
[8] https://stackoverflow.com/questions/5791466/what-libraries-should-i-use-for-linear-programming-in-python
[9] https://www.linkedin.com/pulse/optimizing-marketing-portfolio-through-linear-neelima-gaddam
[10] https://github.com/py-why/dowhy
[11] https://www.supplychainbrain.com/articles/36278-ai-for-supply-chains-needs-cause-and-efect-reasoning
[12] https://causalens.com/resources/blogs/ai-in-retail-requires-cause-and-effect-reasoning/
Цитаты:
[1] https://www.marketingprofs.com/8/marketing-optimization-maximum-roi-patterson.asp
[2] https://causalens.com/resources/white-papers/how-human-machine-teams-can-out-think-fraudsters/
[3] https://panintelligence.com/blog/how-causal-ai-is-powering-fintech-saas/
[4] https://towardsdatascience.com/optimising-non-linear-treatment-effects-in-pricing-and-promotions-011ce140d180
[5] https://community.fabric.microsoft.com/t5/Data-Stories-Gallery/Marketing-Optimization-using-What-If-amp-R-Linear-Programming/td-p/243939
[6] https://docs.doubleml.org/stable/guide/heterogeneity.html
[7] https://www.statworx.com/en/content-hub/blog/machine-learning-goes-causal-i-why-causality-matters/
[8] https://www.linkedin.com/pulse/optimizing-marketing-portfolio-through-linear-neelima-gaddam
[9] https://www.anblicks.com/blog/optimize-business-kpis-by-using-causal-machine-learning/
[10] https://towardsdatascience.com/double-machine-learning-simplified-part-2-extensions-the-cate-99926151cac?gi=4242ef288097
[11] https://www.plainconcepts.com/causal-ml/
[12] https://causalens.com
[13] https://www.supplychainbrain.com/articles/36278-ai-for-supply-chains-needs-cause-and-efect-reasoning
[14] https://causalens.com/resources/blogs/ai-in-retail-requires-cause-and-effect-reasoning/
[15] https://stackoverflow.com/questions/5791466/what-libraries-should-i-use-for-linear-programming-in-python
[16] https://github.com/py-why/dowhy
[17] https://github.com/py-why/EconML
[18] https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0301420722006936
[19] https://docs.doubleml.org/stable/examples/py_double_ml_cate.html
[20] https://econml.azurewebsites.net/spec/estimation/dml.html
