大咖对话：漆远与蚂蚁金服数据科学前沿探索实录

2025年12月6日 互联网

引言：数据科学驱动金融科技变革

在金融科技（FinTech）领域，数据已成为核心生产要素。蚂蚁金服作为全球领先的数字支付与金融科技平台，其数据科学实践不仅支撑了万亿级交易规模的稳健运行，更推动了普惠金融、风险控制等领域的创新。近日，蚂蚁金服首席数据科学家漆远及团队核心成员在一场行业峰会上，围绕“数据科学在金融科技中的实践与挑战”展开深度分享。本文将结合演讲实录，从技术实践、行业痛点、未来趋势三个维度，解析数据科学如何重塑金融科技生态。

一、漆远：数据科学的核心价值与蚂蚁金服的实践路径

1. 数据科学的战略定位：从辅助工具到核心引擎

漆远首先强调，数据科学在蚂蚁金服的角色已从“支持业务决策”升级为“驱动业务创新”。他以支付宝的智能风控系统为例：通过机器学习模型对用户行为、交易模式、设备指纹等千维数据进行实时分析，系统可在毫秒级内识别欺诈交易，将风险识别准确率提升至99.99%。“数据科学不是简单的数据分析，而是通过算法与工程化能力，将数据转化为可执行的商业策略。”漆远指出。

2. 技术架构：分布式计算与实时决策的融合

蚂蚁金服的数据科学平台基于分布式计算框架（如Flink、Spark）构建，支持每秒百万级交易数据的实时处理。漆远详细介绍了其技术栈：

  • 数据采集层：通过埋点技术收集用户行为、交易、设备等多源数据，日均处理量超10PB；
  • 特征工程层：利用自动化特征生成工具（如Feature Store），将原始数据转化为机器学习可用的特征向量；
  • 模型训练层：采用分布式训练框架（如TensorFlow on Kubernetes），支持千亿参数模型的并行训练；
  • 决策层：通过实时推理引擎（如ONNX Runtime），将模型输出转化为风控、营销等业务动作。

实操建议：对于企业构建类似平台，漆远建议优先解决“数据孤岛”问题，通过统一数据湖（如Delta Lake）实现跨业务线数据共享；同时，需平衡模型复杂度与推理延迟，例如在风控场景中优先选择轻量级模型（如XGBoost）而非深度学习模型。

二、技术挑战与解决方案：从实验室到生产环境的跨越

1. 挑战一：数据质量与隐私保护的矛盾

蚂蚁金服每天处理的海量数据中，约30%存在缺失或噪声。漆远团队通过“数据清洗+缺失值填充”技术（如基于GAN的生成模型）提升数据质量，同时采用联邦学习（Federated Learning）实现隐私保护。例如，在跨机构反欺诈合作中，各方数据不出域的前提下，通过加密算法共享模型梯度，实现联合建模。

代码示例（简化版联邦学习伪代码）：

  1. # 机构A的本地训练
  2. def local_train(data_A, model):
  3.     optimizer = SGD(model.parameters(), lr=0.01)
  4.     for batch in data_A:
  5.         optimizer.zero_grad()
  6.         loss = model(batch.x, batch.y)
  7.         loss.backward()
  8.         optimizer.step()
  9.     return model.state_dict()  # 返回模型参数
  11. # 机构B的聚合与更新
  12. def federated_aggregate(params_list):
  13.     avg_params = {}
  14.     for key in params_list[0].keys():
  15.         avg_params[key] = torch.mean(torch.stack([p[key] for p in params_list]), dim=0)
  16.     return avg_params

2. 挑战二：模型可解释性与监管合规

金融行业对模型可解释性要求极高。漆远团队开发了“模型解释工具包”，通过SHAP值、LIME等方法生成模型决策的直观解释。例如，在信用评分模型中，系统可输出“用户因近期频繁更换设备导致风险评分上升”等具体原因，满足监管对“算法透明”的要求。

实操建议：企业可借鉴蚂蚁金服的“双模型架构”——主模型负责预测，解释模型负责生成可解释的决策路径，两者通过联合训练保持一致性。

三、未来趋势：AI与数据科学的深度融合

1. 趋势一：大模型在金融场景的落地

漆远透露，蚂蚁金服正在探索大语言模型（LLM）在客服、投顾等领域的应用。例如，通过微调金融领域专用LLM，实现7×24小时智能客服，解答用户关于理财、贷款等复杂问题。他强调：“大模型不是替代传统模型，而是作为‘决策助手’提升效率。”

2. 趋势二：因果推断与反事实分析

传统机器学习模型多基于相关性，而金融决策需理解因果关系。漆远团队正在研发因果推断框架，通过反事实分析（Counterfactual Analysis）回答“如果用户未逾期，其信用评分会如何变化”等问题，为精准营销和风险定价提供依据。

学术参考：可参考Judea Pearl的《The Book of Why》中提出的因果图（Causal Diagram）理论，结合金融场景构建因果模型。

四、行业启示：数据科学能力的构建路径

1. 人才与组织：跨学科团队的重要性

漆远强调，数据科学团队需包含算法工程师、数据工程师、业务分析师三类角色。蚂蚁金服通过“数据科学实验室”模式，将技术团队嵌入业务线，实现“需求-开发-迭代”的闭环。

2. 工具与平台：降低数据科学门槛

蚂蚁金服开源了部分数据科学工具（如SQLFlow、Prophet），帮助中小金融机构快速构建风控、预测等能力。漆远建议：“企业无需重复造轮子，可优先采用成熟开源工具，再根据业务需求定制开发。”

结语：数据科学，金融科技的“新基建”

从漆远的分享中可见，数据科学已不仅是技术工具，而是金融科技行业的“新基建”。蚂蚁金服的实践表明，通过技术架构创新、隐私保护突破、因果推理深化，数据科学可推动金融行业向更普惠、更智能的方向发展。对于从业者而言，掌握数据科学的核心方法论，并结合业务场景灵活应用，将是未来竞争力的关键。

行动建议：

  1. 立即评估企业数据资产，建立统一的数据治理体系；
  2. 试点联邦学习、因果推断等前沿技术，解决具体业务痛点；
  3. 关注蚂蚁金服等头部企业的开源工具，加速技术落地。
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