我如何应对 GenAI 驱动的数据分析（并开启了对 AI 战略的新视角）

Source: Dev.to

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我在塔塔（Tata）GenAI 驱动的数据分析模拟中的旅程

在完成了英联邦银行软件工程挑战和我的AWS 解决方案架构师之路后，我渴望迎接下一个挑战。于是我发现了 塔塔（Tata）GenAI 驱动的数据分析模拟（Forage）。

“舒适是敌人。保持前进。”

下面是我如何应对真实咨询场景——预测违约风险、设计伦理 AI 系统以及构建端到端 GenAI 驱动的分析解决方案的故事。

想亲自尝试吗？ 在阅读之前，请先点击这里查看该模拟。剧透警告！

场景：AI 转型顾问

模拟让你担任 AI 转型顾问，与 Geldium Finance 的催收团队合作。

这不仅仅是另一个理论练习——它关乎 影响。

挑战：三个相互关联的问题

我喜欢这个模拟的原因在于任务并非孤立分割，而是相互衔接，正如真实的咨询工作流程一样。

任务 1 – 使用 GenAI 进行探索性数据分析 (EDA)

• 数据集：真实的客户金融数据，包含逾期标记。
• 目标：利用 GenAI 工具开展 EDA，评估数据质量，识别风险指示因素，并为预测建模结构化洞见。

我没有花数小时盯着相关矩阵，而是把 GenAI 作为思考伙伴——Claude 和 ChatGPT 帮我：

• 构建假设框架
• 识别异常值
• 挖掘隐藏模式

思维转变：GenAI 并非取代分析，而是 放大 大规模洞见生成的能力。

任务 2 – 设计预测建模框架

• 目标：构建一个初步的 无代码 预测建模框架，用于评估客户逾期风险。

无代码的限制迫使我在写任何代码之前就考虑 业务可行性、可扩展性和可解释性。我的框架利用 GenAI 来：

• 在不使用复杂算法的情况下定义风险评分逻辑
• 创建透明、可审计的决策路径
• 生成与业务目标一致的评估标准
• 从一开始就嵌入监管合规考量

关键要点： 最佳模型往往是那些非技术利益相关者能够真正理解并信任的模型。

任务 3 – 构建 AI 驱动的催收策略

• 目标：设计一套全面的催收策略，要求：
  • 利用代理式 AI（自主 AI 代理）
  • 融入伦理 AI 原则和公平性考量
  • 符合监管合规要求
  • 能在成千上万的客户中实现规模化

我思考了诸如以下问题：

• 如何设计 AI 自动化以 降低 偏见而不是放大偏见？
• 可扩展的实施框架到底应该是什么样子？
• 如何在积极催收与客户同理心之间取得平衡？

交付物并非一份 200 页的架构文档，而是一份 深思熟虑、可落地的策略，在满足业务需求的同时兼顾伦理责任。

为什么这个挑战与众不同

我构建的内容

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技术栈

• Python + Pandas – 数据整理
• Streamlit – 交互式仪表盘
• GenAI (Claude / ChatGPT / Grok) – 工作流中的思考伙伴
• Markdown – 结构化文档

👉 开源代码（GitHub）：
GitHub Repository

关键要点

• 从业务问题出发 — 每个模型决策都应追溯到其影响。
• 生成式 AI 是放大而非取代 — 将其视为思考伙伴，而非拐杖。
• 可解释性 > 复杂性 — 最佳模型是利益相关者信任的模型。
• 伦理不是可选项 — 公平性和合规性必须从第一天起就嵌入。
• 交付真实产品 — 我不仅仅写报告，我还构建了一个可运行的 Streamlit 应用。

亲自尝试

然后回来告诉我：

• 什么让你最感到惊讶？
• 你的分析方法有什么转变？
• 你在思考哪些伦理困境？

我真诚地想听听你的看法。这类挑战的美妙之处在于没有唯一正确答案——只有深思熟虑的解决方案。

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潜在的后续步骤

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最终思考

这个项目让我跨越了多个角色：数据分析师、机器学习策略师、顾问和工程师。但这正是重点——真实的问题并不整齐划一。

我收获了一个可运行的应用、完善的文档，以及对生成式 AI 如何融入企业分析的更清晰视角。这正是我在每次合作中带来的成果。

去尝试一下吧。我会在评论中关注你的见解。 🚀