深圳2023年10月10日 /美通社/ -- 在數字化時代，數據對經濟生活的影響日益深刻。2022年末，大數據人工智能模型層出不窮、良莠不齊，其優劣高度依賴於輸入數據的質量，這就對數據質量提出了更高的要求。但在對數據本質的認識上，人們仍然處於一個相對初級的階段，導致現有的數據處理技術主要存在三個問題：一是忽略了數據本身存在不確定性，二是缺少對預測未來有效的數據處理方法，三是忽視了人與數據關係導致的偏差。
長期以來，蒙格斯智庫一直在研究不確定性的相關問題，在數據科學領域中，蒙格斯學術委員會主席朱小黃在《中國銀行業》上發表的《不確定性與數據重構》一文深刻討論了數據中存在的不確定性問題。他認為，世界的本質是不確定性，因此人類社會和行為都帶有偶然性，數據作為反應客觀世界和人類行為的載體，也存在不確定性。
而在數據的產生過程中，蒙格斯智庫專家胡本立先生在《以人為中心的數據觀》中認為所有的數據都是人類對客觀世界的主觀反映，人在產生大量數據的同時也在被數據所影響，因此數據會帶有一定的偏差，這是數據需要治理的基礎性原因。
依據上述原理，蒙格斯設計並提出了一套數據重構方法：將數據按不同維度分為歷史數據和邊際數據、自然數據和行為數據，以及必然性數據和偶然性數據，在剔除偶然性數據的基礎上，對不同的數據設置調整參數並賦予不同的權重。而後在數個實際場景中，蒙格斯實踐並完善了上述方法，2023年10月9日，蒙格斯智庫正式向全球推出TDRU1.0 (Tools of Data Reconstruction on Uncertainty)。
TDRU通過六大核心流程、兩套參數和七個工具協同工作，既可以解決由不確定性帶來的兩類問題，也可以對人與數據之間的偏差進行調整。TDRU不僅是一套方法論，也具備工具的實用性。其獨特在於，TDRU是首個專門針對數據不確定性問題的工具。TDRU可以廣泛適用於各大金融機構、商業企業，也適用於世界組織在全球範圍內的經濟預測。
例如，蒙格斯將TDRU應用於某上市銀行的個人信用評分卡上。從模型評估參數角度來看，使用TDRU前，模型AUC約為0.84、KS約為0.57，使用TDRU後，AUC提升至0.88、KS提升至0.59，值得說明的是，這一效果在其多個產品線上都得到了印證。
目前TDRU 1.0版已經在宏觀經濟預測、風險刻畫等方面具備了成熟的應用價值。今天，蒙格斯正式推出這一工具，期望能夠跟各方合作，一同拓展TDRU的邊界和可能性，為提升數據質量、提高各場景預測效果貢獻出一份力量。目前蒙格斯提供相應的咨詢、培訓、數據處理等服務，歡迎任何有興趣的機構垂詢。
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