一、整體框架

因果推斷的主要任務(wù)可分為三類。首先是因果結(jié)構(gòu)的發(fā)現(xiàn)，即從數(shù)據(jù)中識別出變量之間的因果關(guān)系。其次是因果效應(yīng)的估計，即從數(shù)據(jù)中推斷一個變量對另一個變量的影響程度。需要注意的是，這種影響并非指相關(guān)性，而是指在對一個變量進(jìn)行干預(yù)時，另一個變量的數(shù)值或分布如何變化。最后是校正偏差，因為在許多任務(wù)中，各種因素可能導(dǎo)致開發(fā)樣本和應(yīng)用樣本的分布不同。在這種情況下，因果推斷可以幫助我們進(jìn)行校正偏差。

這些功能適用于多種場景，其中最典型的是決策場景。通過因果推斷，可以了解不同用戶對我們的決策行為的反應(yīng)。其次，在工業(yè)場景中，業(yè)務(wù)流程通常復(fù)雜且長，導(dǎo)致數(shù)據(jù)存在偏差。通過因果推斷清晰描述這些偏差的因果關(guān)系，可以幫助我們進(jìn)行糾偏。此外，許多場景對模型的魯棒性和解釋性要求很高。希望模型能夠基于因果關(guān)系進(jìn)行預(yù)測，因果推斷可以幫助構(gòu)建更為強大的解釋性模型。最后，決策結(jié)果的效果評估也很重要。雖然類似于決策場景，但這是在決策之后進(jìn)行的評估。因果推斷可以幫助更好地分析策略的實際效果。

接下來將介紹因果推斷中的兩個重要問題：如何判斷一個場景是否適合應(yīng)用因果推斷，以及因果推斷中的典型算法。

二、應(yīng)用場景評估（決策問題）

首先介紹應(yīng)用場景評估，判斷一個場景是否適合使用推斷主要涉及決策問題。

對于一個決策問題，首先需要明確其是什么，即在什么約束條件下做出什么動作，以達(dá)到最大化什么樣的目標(biāo)。接著需要考慮這個動作對目標(biāo)和約束是否產(chǎn)生影響，以及是否需要使用因果推斷模型進(jìn)行預(yù)測。舉例來說，在營銷產(chǎn)品時，我們通常會考慮在給定總預(yù)算的情況下，決定是否給每個用戶發(fā)放優(yōu)惠券或打折，以最大化銷量或銷售額。如果沒有預(yù)算約束，雖然折扣會影響最終的銷售額，但只要知道其是正向策略，就可以給所有人打折。這種情況下，雖然決策動作對目標(biāo)有影響，但無需使用因果推斷模型進(jìn)行預(yù)測。

以上是對決策問題的基本分析，此外還需觀察數(shù)據(jù)條件是否滿足。對于構(gòu)建因果模型，不同的因果算法對數(shù)據(jù)和任務(wù)的假設(shè)有不同的要求。

潛在結(jié)果類的模型有三個關(guān)鍵的假設(shè)。首先，個體的因果效應(yīng)必須是穩(wěn)定的，例如在探究發(fā)優(yōu)惠券對用戶購買概率的影響時，要保證一個用戶的行為不受其他用戶的影響，比如在線下比價或者受到不同折扣版本的優(yōu)惠券影響。第二個假設(shè)是，在給定的特征情況下，用戶的實際處理和潛在結(jié)果是獨立的，這個假設(shè)可以用來處理觀測不到的混雜。第三個假設(shè)是關(guān)于overlap的，即任何一種用戶都應(yīng)該給出不同的決策，否則就無法觀察到這種用戶在不同決策下的表現(xiàn)。

結(jié)構(gòu)因果類的模型所面臨的主要假設(shè)是變量之間的因果關(guān)系，這些假設(shè)往往難以證明。而使用Meta learning和基于樹的方法時，其假設(shè)通常是條件獨立的，即在給定特征的情況下，決策動作和潛在結(jié)果是獨立的。這個假設(shè)與前面提到的獨立性假設(shè)相似。

在實際業(yè)務(wù)場景中，了解先驗知識至關(guān)重要。首先，需要理解實際觀測數(shù)據(jù)的分配機制，即先前決策的基礎(chǔ)。當(dāng)無法獲得最準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)時，可能需要依靠一些假設(shè)來進(jìn)行推斷。其次，業(yè)務(wù)經(jīng)驗可以指導(dǎo)我們確定哪些變量對于區(qū)分因果效應(yīng)的影響最為顯著，這對于進(jìn)行特征工程具有重要意義。因此，在處理實際業(yè)務(wù)時，結(jié)合觀測數(shù)據(jù)的分配機制和業(yè)務(wù)經(jīng)驗，能夠更好地應(yīng)對挑戰(zhàn)，有效地進(jìn)行決策和特征工程。

三、典型的因果算法

第二個重要議題是因果推斷算法的選用。

首先是因果結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)類算法。這些算法的核心目標(biāo)是確定變量之間的因果關(guān)系。主要的研究思路主要可分為三類。第一類方法是根據(jù)因果圖中的節(jié)點網(wǎng)絡(luò)條件獨立性特點進(jìn)行判斷。另一類方法是定義一個評分函數(shù)來衡量因果圖的質(zhì)量。例如，通過定義似然函數(shù)，尋求使得該函數(shù)最大化的有向無環(huán)圖，并將其作為因果圖。第三類方法則是引入了更多的信息。例如，假設(shè)兩個變量的實際數(shù)據(jù)生成過程遵循 a n m 型，即加性噪音模型，然后再求解這兩個變量之間的因果關(guān)系方向。

因果效應(yīng)的估計涉及多種算法，下面介紹幾種常見的算法：

首先是計量經(jīng)濟(jì)學(xué)中常提及的工具變量法、did方法和合成控制法。工具變量法的核心思想在于尋找與處理相關(guān)但與隨機誤差項無關(guān)的變量，即工具變量。此時工具變量與因變量之間的關(guān)系不受混雜的影響，可以將預(yù)測分為兩個階段：首先利用工具變量預(yù)測處理變量，然后利用預(yù)測的處理變量來預(yù)測因變量，得到的回歸系數(shù)即為平均處理效應(yīng)（ATE）。而DID方法和合成控制法則是針對面板數(shù)據(jù)而設(shè)計的方法，但在此不作詳細(xì)介紹。

另一種常見的方法是利用傾向得分來估計因果效應(yīng)。這種方法的核心是預(yù)測隱藏的分配機制，例如發(fā)放優(yōu)惠券與不發(fā)放優(yōu)惠券的概率。如果兩個用戶具有相同的優(yōu)惠券發(fā)放概率，但實際上一個用戶收到了優(yōu)惠券，另一個用戶沒有，那么我們可以認(rèn)為這兩個用戶在分配機制上是等價的，因此可以比較它們的效果?；谶@一點，可以推廣出一系列方法，包括匹配方法、分層方法和加權(quán)方法等。

還有一種方法是直接預(yù)測結(jié)果。即存在觀測不到的混雜情況下，也可以通過假設(shè)直接預(yù)測結(jié)果，并通過模型自動進(jìn)行調(diào)整。然而，這種方法可能引發(fā)一個問題：如果直接預(yù)測結(jié)果就足夠，那么問題就不存在了嗎？實際上，并非如此。

第四是結(jié)合傾向得分和潛在結(jié)果的思路，使用雙重穩(wěn)健和雙重機器學(xué)習(xí)的方法可能會更準(zhǔn)確。雙重穩(wěn)健和雙重機器學(xué)習(xí)將兩種方法結(jié)合在一起，其中任何一個部分的準(zhǔn)確性都可以確保最終結(jié)果的可靠性，從而提供了雙重保障。

另一種方法是結(jié)構(gòu)因果類的模型，基于因果關(guān)系構(gòu)建模型，如因果圖或結(jié)構(gòu)化方程。這種方法允許直接干預(yù)某個變量以獲得結(jié)果，并進(jìn)行反事實推斷。然而，這種方法的前提是我們已經(jīng)了解變量之間的因果關(guān)系，這往往是一個奢侈的假設(shè)。

Meta learning方法是一種重要的學(xué)習(xí)方法，其涵蓋了多種不同的類別。其中之一是S-learning，該方法將處理方法視為一個特征，直接輸入模型中。通過調(diào)整這個特征，我們可以觀察到不同處理方法下結(jié)果的變化。這種方法有時被稱為單模型學(xué)習(xí)者，因為我們?yōu)閷嶒灲M和對照組各建立了一個模型，然后通過修改特征來觀察結(jié)果。另一種方法是X-learning，其過程類似于S-learning，但額外考慮了交叉驗證的步驟，以更準(zhǔn)確地評估模型的性能。

樹形方法是一種直觀且簡單的方法，通過構(gòu)建樹狀結(jié)構(gòu)來分裂樣本，使得左右節(jié)點上的因果效應(yīng)差異最大化。然而，這種方法容易過擬合，因此在實踐中常常采用隨機森林等方法來減少過擬合的風(fēng)險。使用boosting方法可能會增加挑戰(zhàn)，因為它更容易過濾掉一些信息，所以在使用時需要設(shè)計更復(fù)雜的模型以防止信息丟失。Meta learning方法和基于樹的算法通常也被稱為Uplift model。

因果表征是近年來在學(xué)術(shù)界取得一定成果的領(lǐng)域之一。該方法致力于解耦不同模塊，將影響因素分開，以更精確地識別混淆因素。通過分析影響因變量y和處理變量（treatment）的因素，可以識別出可能影響y和treatment的混淆因素，這些因素被稱為混淆因素。這種方法有望提高模型的端到端學(xué)習(xí)效果。以傾向得分為例，它常常在處理混淆因素時表現(xiàn)出色。然而，傾向得分的過分準(zhǔn)確有時并非有利。在同一傾向得分下，可能出現(xiàn)無法滿足重疊假設(shè)的情況，這是因為傾向得分可能包含一些與混淆因素相關(guān)但不影響y的信息。當(dāng)模型學(xué)習(xí)得過于準(zhǔn)確時，在加權(quán)匹配或分層處理時，可能會導(dǎo)致較大的誤差。這些誤差實際上并非由混淆因素引起，因此并不需要考慮。因果表征學(xué)習(xí)方法提供了解決這一問題的途徑，能夠更有效地處理因果關(guān)系的識別和分析。

四、因果推斷實際落地中的難點

因果推斷在實際應(yīng)用中面臨著諸多挑戰(zhàn)。

因果關(guān)系的弱化。在許多場景中，因果關(guān)系往往與隨機波動的噪音處于同一量級，這給建模工作帶來了巨大的挑戰(zhàn)。在這種情況下，建模的收益相對較低，因為因果關(guān)系本身并不明顯。然而，即使必須進(jìn)行建模，也需要采用具有更強學(xué)習(xí)能力的模型才能夠準(zhǔn)確捕捉到這種弱化的因果關(guān)系。同時，需要特別注意過擬合的問題，因為學(xué)習(xí)能力較強的模型可能會更容易受到噪音的影響，導(dǎo)致模型過度擬合數(shù)據(jù)。

第二個普遍存在的問題是數(shù)據(jù)條件的不足。這個問題的范圍較為廣泛，主要原因在于我們所使用的算法假設(shè)存在著許多不足之處，特別是在利用觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行建模時，我們的假設(shè)可能并不完全成立。其中最典型的問題包括重疊假設(shè)可能無法滿足，我們的分配機制可能缺乏隨機性。更為嚴(yán)重的問題是，我們甚至沒有足夠的隨機測試數(shù)據(jù)，這使得我們難以客觀地評估模型的表現(xiàn)。在這種情況下，如果仍然堅持進(jìn)行建模，而且模型性能優(yōu)于同比規(guī)則，那么我們可以借助一些業(yè)務(wù)經(jīng)驗來評估模型的決策是否合理。從業(yè)務(wù)角度出發(fā)，對于一些假設(shè)不成立的情況，比如未觀測到的混雜因素，從理論上并沒有特別好的解決方法，但如果一定要使用模型，可以嘗試根據(jù)業(yè)務(wù)經(jīng)驗或進(jìn)行一些小規(guī)模的隨機測試來評估混雜因素的影響方向和程度。同時，將這些因素考慮到模型中，對于不滿足重疊假設(shè)的情況，雖然這在我們后面的列舉中作為第四個問題，但在此一并討論，我們可以通過一些算法來排除一些分配機制中的非混雜因素，即通過因果表示學(xué)習(xí)來緩解這一問題。

在處理這種復(fù)雜性時，決策動作顯得尤為重要。許多現(xiàn)有模型主要專注于解決二元問題，然而，若涉及多個處理方案，如何分配資源便成為一個更為復(fù)雜的問題。針對這一挑戰(zhàn)，我們可以將多個處理方案分解成不同領(lǐng)域的子問題。此外，利用深度學(xué)習(xí)方法，我們可以將處理方案視為特征，并假設(shè)連續(xù)處理方案與結(jié)果之間存在某種函數(shù)關(guān)系。通過優(yōu)化這些函數(shù)的參數(shù)，可以更好地解決連續(xù)決策問題，然而，這也引入了一些額外的假設(shè)，如重疊問題。

分配機制固定。見上述分析。

另一個常見問題是目標(biāo)預(yù)測很多。在某些情況下，目標(biāo)預(yù)測受到多種因素的影響，而這些因素又與處理方案相關(guān)聯(lián)。為了解決這一問題，我們可以采用多任務(wù)學(xué)習(xí)的方法，盡管直接處理復(fù)雜的角色問題可能較為困難，但我們可以通過簡化問題，僅預(yù)測受處理方案影響最為關(guān)鍵的指標(biāo)，逐步為決策提供參考。

最后，一些場景下進(jìn)行隨機測試的成本較高，而且效果回收周期較長。在模型上線之前，充分評估模型的效果變得尤為重要。在這種情況下，進(jìn)行小規(guī)模的隨機測試可以用來評估效果。盡管評估模型所需的樣本集比建模樣本集少得多，但如果甚至無法進(jìn)行小規(guī)模的隨機測試，那么我們可能只能通過業(yè)務(wù)解釋性來判斷模型決策結(jié)果的合理性。

五、案例-京東科技的額度決策模型

接下來以京東科技利用因果推斷技術(shù)制定信貸產(chǎn)品的輔助應(yīng)用為例，展示如何根據(jù)用戶特征和經(jīng)營目標(biāo)確定最佳信貸額度。在確定經(jīng)營目標(biāo)后，這些目標(biāo)通?？梢约?xì)分為用戶表現(xiàn)的指標(biāo)，如用戶的產(chǎn)品使用情況和借款行為。通過分析這些指標(biāo)，可以計算出利潤、規(guī)模等經(jīng)營目標(biāo)。因此，額度決策過程分為兩步：首先利用因果推斷技術(shù)預(yù)測用戶在不同額度下的表現(xiàn)，然后根據(jù)這些表現(xiàn)和經(jīng)營目標(biāo)，采用各種方法來確定每個用戶的最佳信貸額度。

六、未來發(fā)展

未來的發(fā)展中將面對一系列挑戰(zhàn)與機遇。

首先，針對當(dāng)前因果模型存在的不足之處，學(xué)界普遍認(rèn)為需要大規(guī)模的模型來處理更為復(fù)雜的非線性關(guān)系。因果模型通常只處理二維數(shù)據(jù)，并且大多數(shù)模型結(jié)構(gòu)相對簡單，因此未來的研究方向可能包括解決這一問題。

其次，研究者提出了因果表示學(xué)習(xí)的概念，強調(diào)了解耦和模塊化思想在表示學(xué)習(xí)中的重要性。通過從因果關(guān)系的角度理解數(shù)據(jù)生成過程，基于真實世界規(guī)律構(gòu)建的模型很可能具有更好的遷移能力和泛化性。

最后，研究者指出當(dāng)前的假設(shè)過于強大，很多情況下難以滿足實際需求，因此需要針對不同情境采用不同的模型。這也導(dǎo)致了模型落地的門檻相當(dāng)高。因此，尋找通用性強的萬金油算法具有巨大的價值。