在金融风险控制领域，传统机器学习模型正面临根本性挑战。监督学习模型依赖历史数据中的统计相关性进行预测，但当环境发生变化时，这种基于相关性的预测体系就会失效。某头部金融机构的实践数据显示，其传统风控模型在宏观经济波动期间，预测准确率下降幅度高达37%，这直接印证了相关性与因果性脱钩带来的系统性风险。
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因果推理驱动精准营销：解密Uber开源CausalML如何重塑企业ROI策略
在数字营销领域，"平均处理效应"的统计陷阱长期困扰着决策者。传统A/B测试往往忽视用户异质性，导致营销资源错配。Uber开源的CausalML框架通过融合双重差分、工具变量等因果推断技术，构建了面向真实商业场景的解决方案。本文将从技术实现、算法创新到工业部署三个维度，深度解析因果机器学习在营销策略优