最近，我所在的團隊為一家車貸公司搭建了一套信審數(shù)據(jù)模型，該模型可以根據(jù)貸款申請者的數(shù)據(jù)自動預測其在未來能否按時還款，決定是否通過用戶的貸款申請。

相比人工信審，模型預測是全自動的機器過程，在保證判斷準確率的前提下，它能為公司節(jié)省大量的人力成本。

項目在客戶的工作地點開展，我們的工位處于一個信審專區(qū)，周圍是大量的信審工作人員，他們每天的工作是審核貸款申請者的資料，聯(lián)系申請者核實信息，工作間隙，我們總能聽到有趣的對話：

信審員：“你有幾個兒子?”

貸款申請者：“三個?！?/p>

信審員：“剛剛打電話給你老婆，她說你們只有兩個兒子，這是怎么回事?”

貸款申請者身旁傳來竊竊私語……

信審員：“你旁邊的人是誰啊?你有幾個兒子還需要別人來提醒你?”

……

對話進行到這里時，信審人員會在系統(tǒng)內(nèi)記錄下該申請者和配偶提供的信息不一致，存在可能的騙貸行為，這將成為該申請者能否被成功授信的“減分項”。

雖然目的均為實現(xiàn)快速、準確的信貸審核，但數(shù)據(jù)建模的工作邏輯與人工審核存在明顯的差異。數(shù)據(jù)分析專家面對的是一串串數(shù)字，而業(yè)務人員面對的是鮮活的申請者。

數(shù)據(jù)分析出發(fā)點所有客戶的申請資料，包括此人性別、年齡、資產(chǎn)情況等基本信息，以及一些來自第三方平臺的風險數(shù)據(jù)(如該申請者有無犯罪記錄)，簡單地說，我們工作的出發(fā)點是一張Excel表格。

反觀另一面，信貸審核人員在處理每筆信貸業(yè)務時，他們除了面對每個申請者的具體信息，還會通過電話核實申請者的身份，最終作出人工決策。

數(shù)據(jù)表格是分析師們每天的工作伙伴

初入數(shù)據(jù)行業(yè)時，我以為只要玩轉手中各種復雜的表格，寫一手漂亮的建模代碼，從透視表中找到有趣的發(fā)現(xiàn)，就足以成就一個讓客戶滿意的項目。

然而，老板在入職第一天就語重心長地告訴我：“大數(shù)據(jù)是有局限性的，它無法替代你對真實業(yè)務的體會，這也是我們?yōu)楹我v場工作?！?/p>

在客戶的呼叫中心駐場1個多月后，我似乎明白了老板掛在嘴邊的這種“體會”。

大數(shù)據(jù)是我們認識世界的一種方式，它將關于你的一切量化為很多數(shù)據(jù)標簽，然后將它們存儲在表格里，比如你的性別是男性，今天打車回家花了30元，周末玩了兩小時王者榮耀。

大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢很明顯，它具有一個對所有人通用的結構，每個用戶這些維度的數(shù)據(jù)都會被記錄在表格中，淘寶知道每個用戶的雙11消費能力，今日頭條對你感興趣的新聞了如指掌，信貸公司記載了你過往的信用記錄。

然而，大數(shù)據(jù)的不足之處在于，它僅僅是對世界的一個切片，對于切片之外的事物一無所知。

面試官面試新員工時，首先會查看申請者的簡歷，簡歷上的教育背景、工作經(jīng)驗、語言能力是以固定結構記錄的數(shù)據(jù)，然而申請者在面試中給予面試官的感受，比如她是氣場強大的女神還是平易近人的萌妹子，大數(shù)據(jù)則無法給予答案。

在最近的項目中，我們通過數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)那些教育程度較高的貸款申請者更容易在未來逾期還款，這聽上去有些違背常理，然而精通業(yè)務的經(jīng)理告訴我們這是合理的現(xiàn)象，那些所謂的高學歷是申請者在填寫表格時編造的。后者并不是大數(shù)據(jù)能夠捕捉的行為，然而對理解申請者的行為至關重要。

金融大鱷喬治·索羅斯的團隊在做出重要投資決策時，他們不僅僅關注能被寫進表格的金融數(shù)據(jù)，同時親自前往歐洲各地，在當?shù)氐木瓢膳c人們聊天，了解未來可能的宏觀政策變化，索羅斯甚至依賴自己的背痛預判可能的風險。這些無法被標準地量化，甚至聽上去有些荒謬的決策標準卻成就了他們在1992年9月的“黑色星期三”狙擊英鎊，幾周內(nèi)賺取11億美元的空前收益。

咨詢顧問Christian Madsbjerg的《意會：算法時代人文科學的力量》一書是本文的主要參考書目，該書目前暫無中文版

通常，我們可以把人類認識世界的途徑分為兩種：

一種是如今家喻戶曉的大數(shù)據(jù);

另一種則是一直長久存在，卻往往在這個時代被我們忽視的“厚數(shù)據(jù)”。如果將大數(shù)據(jù)比作對客觀世界的標準化切片，厚數(shù)據(jù)則是我們在每個獨特場景的深度感知。

簡歷上的文字是大數(shù)據(jù)，而面試官對申請者的感覺是厚數(shù)據(jù);表格中教育程度一列等于“大學”是大數(shù)據(jù)，而填寫者在背后的偽裝是厚數(shù)據(jù);股票、匯率的歷史走勢是大數(shù)據(jù)，而酒吧人們的閑聊和索羅斯的背痛是厚數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)的不足之處在于它缺乏厚數(shù)據(jù)攜帶的場景。存在主義哲學家海德格爾(Martin Heidegger)提出了“存在”(being)這一概念，它指的是世間萬物存在的場景(context)，我們對于任何事物的理解都不能將其孤立為一個元素，而是應考慮這個元素所處的具體場景，以及它與其它元素的相互關系。

海德格爾等人在他們的現(xiàn)象學(phenomenology)中對這個概念進行了更詳細的闡釋，現(xiàn)象學的目的在于描述事物真實存在的方式，而不是我們覺得他們應該存在的方式，而事物“真實存在的方式”必然離不開它所處的場景，而不是像大數(shù)據(jù)那樣對現(xiàn)實進行標準化的切片。

需要注意的是，現(xiàn)象學中的“真實存在”，并不是指這件事必須在客觀上是正確的，比如“世界上只有男和女兩種性別”，而是當我們在某一場景下聽到一個現(xiàn)象學的描述，被問及“你覺得是這樣嗎?”時，我們會點頭表示同意。

同樣的一杯紅酒，在點亮燭光的法國餐廳與嘈雜的辦公桌前飲用，注定是不一樣的感受，雖然它們的化學質地是相同的。

同樣是一個小時，在思修課堂和情人坡度過，必然是不同的長度，雖然它們的自然屬性沒有差異。

兩名被數(shù)據(jù)標記有存在犯罪記錄的貸款申請者，雖然數(shù)據(jù)將它們一視同仁，然而一位只是過失的交通肇事，另一位則有搶劫銀行的前科，他們在未來的還款能力或許大相徑庭。

身為數(shù)據(jù)工作者，當然希望數(shù)據(jù)和算法能盡可能多地代替人類的工作，但正如我們在項目中看到的，現(xiàn)實并非如此，僅僅面對數(shù)據(jù)和算法并無法洞察每個申請者所處的獨特場景。機器學習與人類決策是相互補充，而非相互替代的關系。

這也是為什么，數(shù)據(jù)分析師們一定要駐場工作，因為只有像信審專員那樣身處業(yè)務前線，才能對那些貸款的申請者形成更加深刻的體會。

之所以與大家分享場景、厚數(shù)據(jù)、現(xiàn)象學這些概念，是因為在這個大數(shù)據(jù)概念傳遍街頭巷尾的時代，我們極易選擇用簡單的數(shù)據(jù)標簽衡量一切：

選擇去哪家餐館，只看大眾點評的總體評分，并不在意網(wǎng)友的大段評論。

決定在哪里讀大學，先看學校的綜合及專業(yè)排名，不在乎學長學姐們分享的體會。

想了解用戶對產(chǎn)品的滿意度，只要求1000人在問卷上打分，不會深度訪談用戶使用產(chǎn)品時的具體想法和感受。

后者事實上代表了一種以現(xiàn)象學為基礎的“文科思維”，即我們只關注每個獨特場景下的主觀體驗，不會嘗試將許多場景標準化，然后貼上統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標簽。

研究文科思維的專家Christian Madsbjerg認為文科思維是培養(yǎng)我們對外界的敏感度的重要途徑，所謂的敏感度，指的是我們察覺事物間微妙差別的能力。正如兩杯紅酒，在不同地點的1小時，兩名數(shù)據(jù)畫像相同的申請者，辨別它們之間的差異需要的正是文科思維。

Madsbjerg指出學習諸如藝術、歷史、哲學、社會學、人類學這些人文學科是培養(yǎng)文科思維的重要手段。因為這些學科中存在大量基于具體場景的思考和感知，比如藝術課教你欣賞達芬奇的作品，社會學家擅長消費者深度訪談，人類學家喜歡實地觀察原始部落等，它們不會教你如何將世界編碼成一張數(shù)據(jù)表格，卻能培養(yǎng)你洞察世間微妙區(qū)別的能力。

前段時間看了《看不見的客人》，這是一部懸疑劇，劇情圍繞一名成功的銀行家與一名女律師之間的對話展開，女律師試圖幫助銀行家擺脫殺人的罪名，但殊不知她就是殺人案中被害者的母親。

《看不見的客人》中的女律師

與我一起看電影的小悶同學在女律師出場時脫口而出：“我感覺這個律師就是他媽媽?！彼母杏X驚人的準確。

電影結束我問小悶，她是如何做出這樣的判斷的，小悶說律師的面部表情看上去很奇怪，不像一名提供專業(yè)服務的人，這顯然不是機器學習算法所能實現(xiàn)的。

今天的內(nèi)容或許能給小悶對外界的敏感提供解釋：她是一名文科生，而且很喜歡看電影。

最后，與你分享一個關于文科生的好消息。薪酬調研公司PayScale曾做過一項調查，在薪酬排名前20的畢業(yè)生專業(yè)中，計算機工程、化學工程這樣的理工類專業(yè)長期占榜，而社會學、歷史學這樣的人文學科則十分罕見。

這聽上去符合我們的直覺，但如果我們觀察那些收入排在前10%的人，具有政治科學、哲學、戲劇、歷史背景的專業(yè)人士則會脫穎而出，寶潔前CEO雷富禮曾對實現(xiàn)商業(yè)成功單單提出一條建議：取得一個文科(或稱“自由技藝”)學位(pursue a degree in liberal arts)。

這樣的建議無疑是有道理的，畢竟，真實的世界不是電子表格。

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