因?yàn)橐咔槎鴾p少飛行的原因，有些人的航空公司金卡會(huì)員身份被降至了銀卡甚至普遍卡，乘機(jī)體驗(yàn)大打折扣。優(yōu)先登機(jī)、免費(fèi)使用航空公司的VIP休息室、免費(fèi)升艙等優(yōu)惠服務(wù)，對(duì)于頻繁出差的旅客來說還是頗具吸引力的。實(shí)踐證明，會(huì)員制是培養(yǎng)客戶忠誠度的有效營銷手段之一，并且在商業(yè)企業(yè)的營銷中占據(jù)了越來越重要的地位。無論是去商場(chǎng)消費(fèi)，還是去美容美發(fā)，甚至在網(wǎng)上買個(gè)零食，會(huì)員的身份都可以讓你享受到更多優(yōu)惠或其他服務(wù)。

商家希望將會(huì)員制作為一條有效的紐帶，不斷增強(qiáng)客戶的黏性，所以會(huì)想出各種高招吸引回頭客，比如采取會(huì)員升級(jí)服務(wù)等。但是將銀卡客戶升級(jí)為金卡，還是將金卡客戶升級(jí)至鉆石卡，哪個(gè)更有益于留住客戶，并最大程度地刺激消費(fèi)呢?以前，商家做出相關(guān)決定時(shí)，可能就是憑經(jīng)驗(yàn)或拍腦袋，結(jié)果也只能是“差不多”“大概其”。

現(xiàn)在，因?yàn)橐蚬麤Q策技術(shù)的應(yīng)用，商家可以從以前對(duì)相關(guān)性的預(yù)測(cè)“躍升”至決策，能夠?qū)Y(jié)果做出比較精確的評(píng)估和判斷。九章云極DataCanvas推出了一個(gè)名為YLearn的因果學(xué)習(xí)開源項(xiàng)目，它提供了一站式處理因果學(xué)習(xí)完整流程的開源算法工具包，解決了因果學(xué)習(xí)中的因果發(fā)現(xiàn)、因果量識(shí)別、因果效應(yīng)估計(jì)、反事實(shí)推斷和策略學(xué)習(xí)等五大關(guān)鍵問題，可以有效幫助客戶進(jìn)一步提升自動(dòng)化決策的能力。

究竟是金卡客戶的消費(fèi)能力更強(qiáng)，還是鉆石卡客戶對(duì)商家的收入貢獻(xiàn)最大這個(gè)問題，對(duì)于YLearn來說是個(gè)小Case。事實(shí)上，九章云極DataCanvas也確實(shí)通過YLearn幫助某個(gè)商家做過智能分析，結(jié)果顯示，從商家的投入產(chǎn)出來衡量，將銀卡客戶升級(jí)為金卡客戶是最劃算的。YLearn可以助力商家的卡中心將運(yùn)營的精細(xì)化程度提升至更高層次，而這在以前是很難做到的。

從預(yù)測(cè)到?jīng)Q策，從YLearn學(xué)到了什么？

YLearn是何物？你把它顛倒過來想，也就是Learn Why，即“學(xué)習(xí)為什么”。

人們經(jīng)常說，學(xué)習(xí)知識(shí)不能流于表面，不僅要“知其然，更要知其所以然”，探究事物的本質(zhì)及其產(chǎn)生的原因。從人工智能應(yīng)用發(fā)展的角度，“知其然”中的“然”，是指數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，通過機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)便可以做到“知其然”；而“所以然”是指數(shù)據(jù)之間的因果關(guān)系，必須在機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)之上，引入因果統(tǒng)計(jì)，才能實(shí)現(xiàn)從預(yù)測(cè)到?jīng)Q策的躍升。“從預(yù)測(cè)到?jīng)Q策，看似一小步，但正是這一步，就像當(dāng)初阿波羅登月人類邁出的那一小步一樣，具有決定性的意義。”九章云極DataCanvas董事長方磊博士如是說。

最近幾年，在全球范圍內(nèi)形成了一股因果學(xué)習(xí)的熱潮，微軟、谷歌、卡內(nèi)基梅隆大學(xué)等都投入了重點(diǎn)研究并發(fā)表了多篇論文，其勢(shì)頭之迅猛相比深度學(xué)習(xí)興起時(shí)有過之而無不及。

“大量機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)所作的工作只是預(yù)測(cè)，人們已經(jīng)習(xí)以為常，而決策依然要靠腦補(bǔ)。比如，降低月費(fèi)能挽留多少客戶這件事，只應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，得不出一個(gè)肯定的說法。今天，越來越多的客戶需要對(duì)策略進(jìn)行評(píng)估，這就要依靠因果學(xué)習(xí)。”方磊解釋說，“我們推出YLearn，并非單純追求技術(shù)上的創(chuàng)新突破，而是客戶需求使然。YLearn是全球首個(gè)覆蓋從因果發(fā)現(xiàn)、評(píng)估到?jīng)Q策一系列模塊的端到端開源框架，能夠有效降低決策者的使用門檻。”

如果說機(jī)器學(xué)習(xí)是1.0、深度學(xué)習(xí)是2.0，那么因果學(xué)習(xí)就是3.0。以前不能做決策評(píng)估或者說做得比較粗糙，而現(xiàn)在有了因果學(xué)習(xí)的助力，評(píng)估的精度顯著提升。一方面，金融、運(yùn)營商以及大型企業(yè)客戶有了迫切的需求，另一方面，因果學(xué)習(xí)技術(shù)快速發(fā)展，九章云極DataCanvas在這樣一個(gè)合適的時(shí)間點(diǎn)推出像YLearn這樣的開源框架，可謂生逢其時(shí)，引領(lǐng)了整個(gè)行業(yè)的發(fā)展。

YLearn由CausalDiscovery、CausalModel、EstimatorModel、Policy和Interpreter等部件組成，各部件既可獨(dú)立使用，也可以進(jìn)行統(tǒng)一封裝。借助這些組件，YLearn能夠?qū)崿F(xiàn)用因果圖表示數(shù)據(jù)集中的因果關(guān)系、識(shí)別因果效應(yīng)、概率表達(dá)式和各類估計(jì)模型等功能。在九章云極DataCanvas的另一核心技術(shù)AutoML自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)的加持下，YLearn還能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)調(diào)參、自動(dòng)優(yōu)化、一鍵自動(dòng)生成對(duì)應(yīng)結(jié)果“Y”的多種決策方案等高級(jí)功能，進(jìn)一步降低了應(yīng)用門檻。

YLearn 因果學(xué)習(xí)開源項(xiàng)目組成

在人工智能1.0時(shí)代，人們打造了AI的基本框架；進(jìn)入2.0時(shí)代，進(jìn)一步降低了AI的應(yīng)用門檻；到了3.0時(shí)代，數(shù)據(jù)的極大豐富以及因果學(xué)習(xí)算法上的巨大突破，使得從預(yù)測(cè)到?jīng)Q策成為可能。“在AI 3.0時(shí)代，我們要將AI的技術(shù)能力賦能給業(yè)務(wù)端，實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的決策，給用戶帶來更大的實(shí)用價(jià)值，而不是只圍繞著預(yù)測(cè)打轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)。”方磊表示。

為什么是九章云極DataCanvas拔了頭籌？

上文已經(jīng)提及，全球研究因果學(xué)習(xí)關(guān)系的企業(yè)、高校有很多，但為什么是九章云極DataCanvas率先推出了全球首個(gè)因果學(xué)習(xí)完整流程開源工具包？

方磊回憶說：“大約兩年多前，在與客戶的交流中我們了解到，客戶在業(yè)務(wù)上遇到的最大瓶頸是AI預(yù)測(cè)與企業(yè)的業(yè)務(wù)運(yùn)營之間是脫鉤的。彌補(bǔ)這中間的鴻溝當(dāng)然需要很多技術(shù)，而因果關(guān)系是其中非常關(guān)鍵的一環(huán)。我們認(rèn)定了這一突破點(diǎn)，啟動(dòng)了相關(guān)研究，最終開發(fā)出這一工具包?，F(xiàn)在看來，我們當(dāng)初的選擇是正確的。”

因果關(guān)系決策之于AI，其重要性就相當(dāng)于Tensorflow之于深度學(xué)習(xí)。YLearn是九章云極DataCanvas站在前人的肩膀上，為開發(fā)者提供的一個(gè)統(tǒng)一的、標(biāo)準(zhǔn)化的、低門檻的工具，讓因果關(guān)系決策可以輕松落地，而不需要開發(fā)者把大量精力放在自己研究和部署相關(guān)的基礎(chǔ)組件上，也無需開發(fā)者自己寫更多代碼，只要調(diào)用YLearn提供的API，就可以使用九章云極DataCanvas開發(fā)的簡潔而強(qiáng)大的因果學(xué)習(xí)底層框架，更快速地應(yīng)用于實(shí)際業(yè)務(wù)中。

雖然國外有很多廠商、研究機(jī)構(gòu)和高校在研究因果關(guān)系決策，但大多只是出于研究的目的，而且停留在對(duì)單個(gè)點(diǎn)的研究上，并不是將因果學(xué)習(xí)框架的商業(yè)化作為目標(biāo)。九章云極DataCanvas是一家企業(yè)，以服務(wù)客戶為目標(biāo)，非常注重實(shí)用性，所以從深入研究因果關(guān)系決策的第一天開始，就致力于將其變成一個(gè)客戶能夠用的產(chǎn)品框架。有客戶需求、有九章云極DataCanvas自身的技術(shù)和能力積累，又找到了一個(gè)適合的切入點(diǎn)，YLearn的推出也就順理成章了。

通過給定的數(shù)據(jù)集，發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系，并將其變成因果圖譜，在其上進(jìn)行策略檢驗(yàn)，然后再根據(jù)這個(gè)圖譜進(jìn)行評(píng)估和推斷，形成最終的結(jié)果。這樣一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的流程、端到端的每一步，如今都可以在YLearn中便捷、完整地實(shí)現(xiàn)。“達(dá)到同樣的效果，如果不使用YLearn，一個(gè)博士先要研讀大量相關(guān)論文，然后做大量重復(fù)性的工作，而采用YLearn則可以事半功倍。”方磊表示，YLearn將決策這件事從博士生才能勝任的工作“降低”到程序員就能搞定，未來隨著圖形化交付的實(shí)現(xiàn)，可能普通的業(yè)務(wù)人員也能輕松上手。

YLearn如同一面旗幟，標(biāo)志著從預(yù)測(cè)到?jīng)Q策的飛躍，更大的業(yè)務(wù)價(jià)值將進(jìn)一步釋放出來。相信接下來整個(gè)行業(yè)也會(huì)跟風(fēng)而起。

找準(zhǔn)突破口，做大做強(qiáng)數(shù)據(jù)智能基礎(chǔ)軟件

九章云極DataCanvas長期專注于數(shù)據(jù)智能基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，而YLearn對(duì)于其數(shù)據(jù)智能基礎(chǔ)軟件平臺(tái)來說起到了承前啟后的作用。

雖然從產(chǎn)品形態(tài)上說，YLearn目前只是一個(gè)開源的核心算法包而已，但從產(chǎn)品架構(gòu)上看，它從承載模型的上線推理到承載決策的上線推理，這是一個(gè)極大的改變。“從預(yù)測(cè)到?jīng)Q策不會(huì)一蹴而就，但從YLearn開始，數(shù)據(jù)科學(xué)家這一人群終于擁有了決策判斷的能力。從這個(gè)角度說，YLearn起到了承前啟后的作用。”方磊表示，“我們的數(shù)據(jù)智能基礎(chǔ)軟件平臺(tái)以前承載的是模型，從YLearn發(fā)布開始將承載決策，這是本質(zhì)的變化。邁出這一步，我們也就從模型的視角轉(zhuǎn)向了決策的視角，從而更加貼近業(yè)務(wù)。客戶能否對(duì)AI進(jìn)行持續(xù)、大量的投資，主要取決于客戶能否看得更清楚，能否做出更精準(zhǔn)的評(píng)估。而這一切的前提就是決策能力的提升。”

九章云極DataCanvas之所以對(duì)YLearn充滿信心，因?yàn)閅Learn體現(xiàn)的是業(yè)務(wù)價(jià)值。當(dāng)前，YLearn還處于蹣跚起步的階段，但它帶來的改變是具有革命性的，讓用戶第一次可以做出精確的評(píng)估。以前我們常說的機(jī)器自動(dòng)決策，適用的范圍相對(duì)較窄，而現(xiàn)在所說的決策則是拓展到更大的范圍、更高的層次。有了數(shù)據(jù)、有了因果關(guān)系，用戶就可以從更豐富的視角去預(yù)測(cè)、評(píng)估，從而得到更精確的結(jié)論。

進(jìn)入AI 3.0時(shí)代，數(shù)據(jù)智能基礎(chǔ)軟件平臺(tái)要做的是更好地賦能給數(shù)據(jù)科學(xué)家、程序員乃至業(yè)務(wù)人員。因果學(xué)習(xí)會(huì)產(chǎn)生出更多決策的組合，使其與業(yè)務(wù)相結(jié)合就更加復(fù)雜。使因果學(xué)習(xí)決策更加標(biāo)準(zhǔn)化、簡單化就成了一項(xiàng)現(xiàn)實(shí)的挑戰(zhàn)。九章云極DataCanvas認(rèn)為，這會(huì)是數(shù)據(jù)智能基礎(chǔ)軟件發(fā)展的一個(gè)突破口，雖然可能會(huì)經(jīng)歷一條較漫長的商業(yè)路徑，但一旦被市場(chǎng)和客戶所接受，將成為數(shù)據(jù)智能基礎(chǔ)軟件一次關(guān)鍵性的升級(jí)。

方磊表示：“我們會(huì)堅(jiān)持做好那些‘苦活’‘累活’，沿著明確的發(fā)展路徑，加大產(chǎn)品的研發(fā)和投入。我們不是單純地銷售軟件和服務(wù)，而是云中的一份子，攜手云生態(tài)的合作伙伴，通過‘云中云’的模式，推動(dòng)數(shù)據(jù)智能基礎(chǔ)軟件的廣泛應(yīng)用。在因果學(xué)習(xí)這方面，我們也是采取相同的策略和作法。”

今天，九章云極DataCanvas的業(yè)務(wù)已經(jīng)從以金融、運(yùn)營商為主，逐步擴(kuò)展到能源、交通、國央企等十幾個(gè)行業(yè)，2022年第一季度收入相比去年同期實(shí)現(xiàn)了100%的增長。YLearn作為一款開源工具包，除了供社區(qū)用戶下載使用以外，也會(huì)作為九章云極DataCanvas數(shù)據(jù)智能基礎(chǔ)軟件平臺(tái)的一個(gè)重要功能 ，與其他企業(yè)級(jí)產(chǎn)品和功能打通，為用戶決策提供更好的助力。

從輔助決策到增強(qiáng)決策再到自動(dòng)決策，這是一個(gè)持續(xù)演進(jìn)的過程。目前，大部分用戶還處在輔助決策階段，增強(qiáng)決策的應(yīng)用也才剛剛開始。因果決策則是始于增強(qiáng)決策，實(shí)現(xiàn)向自動(dòng)決策跨越的關(guān)鍵一步。YLearn無疑踩準(zhǔn)了節(jié)奏。

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