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【數據科學家特輯】游走於商業與科技之間 譚德揚相信機器將與人類共存



游走于商业与科技之间
谭德扬相信机器将与人类共存

读商科出身的谭德扬(04联合工商管理学士综合课程),高中时已对数理及电脑有浓厚兴趣,大学时他副修电脑,将商业与科技互相融合。他认为现今数据科学必然用到机器学习(machine learning),但要紧记它只是工具,虽然已出现由机器自行下商业决定的场景,但说到真正的商业决策,人的因素还是不可或缺的。

谭德扬曾到美国辛辛那堤(Cincinnati)P&G总部参加会议。

做好数据科学,人人也将焦点放到科学上,谭德扬(Victor)说往往忽略了数据是怎样来,「我们不是做大学研究,很少由零开始建立数据模型,用的大多是市场上现成的模型,那么为何大家都用同一堆模型,得出的结果会有这么大的分别?当中原因并非用哪个模型,或是怎样去用,而是如何运用数据去训练模型,令它得出最好的结果。这个过程其实要对整个商业运作极度熟悉理解,所以我走过的路,一直都是一半科学一半商业,这点很重要。」

这条结合商业与科技之路,远在Victor读书时已在走,主修工商管理的他,大学时副修电脑,「没有间断过接触科技,毕业后工作走这条路,当时但凡与商业及数学有关的工作都去申请,最后看中了P&G一个负责客户系统经理职位,觉得与个人理念相近,幸运地获聘用。上班后首要工作,是将客户如万宁、惠康、百佳的企业资源规划(ERP)系统,与公司系统对接,令供应链运作更顺畅。」

协助管理层凭数据做决策
这工作相对简单,不用花太多时间就完成,既然工作要与客户部门沟通,我问他们还有什么需要,「当时他们很想有人分析销售数据,见手头工作做到七七八八,于是开始帮手组织数据再分析。刚巧那个年代,全球企业也在谈商业智慧(business intelligence),P&G总部也在推动各地分公司进行数据分析,公司既然非科技企业,因此所有分析必定要帮到客户才有价值。说到底就是要解答到商业问题,通过分析协助商业决策,这正是数据科学家近年愈发受重视的原因,管理层开会也要有我在场,数据往往是决定未来营运方向的最终答案。」

曾在日本工作6年的谭德扬(左),在P&G神户办公室接受媒体采访。

随着网络愈来愈发达,谭校友说要处理的数据量愈来愈多,但数据科学家人数却没有明显增长,要用相同人手处理更大量的数据,一定离不开自动化/流水线,「初入行做数据分析,流程不外乎由数据科学家执行算法,然后将结果转做PowerPoint向管理层作解说;自从机器学习流水线成熟以后,决策者直接查询机器学习得出的结果,数据科学家退居幕后,维护机器学习模型。终极做法是甚至没有决策者,人工智能处理数据后,即时作出分析及做决定,现时网上广告已在使用这个模式,由机器分析最佳广告位置后直接投放。」

这也牵连到大众最常争议的焦点,就是人类工作会否被机器取代,Victor认为这是毋庸置疑的,「假以时日,机器会取代人类,但现阶段人工智能发展还未到这一步,还需要为电脑清晰界定问题,提供数据及列明清楚条件,机器才『懂得』做决定,捉棋就是其中一个好例子。但在高层面的商业决策上,商业逻辑太抽像,而且数据不一定齐全,人的角色仍然不会被替代。大家别太神化机器学习,实际上机器是不会自行学习的,还有很多因素需要由人来决定,最经典命题是何时重新训练机器学习模型,因为训练太密会影响模型的稳定性,但长期不训练又会令方案落后于人,到底提供什么数据,在什么时候训练,还是需要由人做决定。」

于中大读书时学到的理论,工作时会慢慢体现,谭校友(左一)说到内地及日本工作时,也随身带备大学的教科书,遇有问题时查看。

边做边学持续增值
在P&G工作了18个年头,谭德扬由香港调任到广州再到日本,并于2015年来到新加坡,目前负责带领亚太、中东及非洲地区的数据科学分部,问他开发数据方案时,是否有可能应用到所有地方,「理论上是可以,但每个国家的网络生态环境有别,举例说之前做过关于YouTube广告投放的数据方案,计算怎样用最低价钱投放最佳效果的广告,理论上是任何地方均适用的,实际上内地没有YouTube,而印尼等地TikTok活跃用户已经比YouTube多,变相方案未必可以全盘应用到所有地方,但背后的数据科学理念是一致的。」

他说香港优胜之处是可以找到很多数据科学家,「在曼谷、雅加达等地要聘请数据科学家,十分困难,香港在人才发展很全面,我读书的年代,工商管理也只有市场学等几个专修范围,但如今也加入大数据等课程,装备师弟师妹入行。」但单是读书是不够的,他解释:「资讯科技行业变化好快,一定要持续学习才能学懂创造价值;而且不要只专注于数据科学,例如早几年人工智能在内部部署的电脑集群上运行,近年已变成在云端运行流水线式计算,如果对云端等技术一无所知,可能应付不了新科技,因此只能够边做边学,保持好奇心及肯学肯做,是数据科学家必备条件。」


2007年,Victor(左二)奉派往广州开发数据分析方案,与同事在公司合照。

谭德扬小档案

  • 2004年‧香港中文大学工商管理学士
         P&G商业分析员及客户系统经理
  • 2007年‧P&G商业分析员(广州)
  • 2009年‧P&G商业分析员(日本)
  • 2015年‧P&G商业分析部门经理(新加坡)
  • 2019年‧P&G媒体分析总监(新加坡)
  • 2021年‧P&G数据科学总监(新加坡)

访问原文:《中大校友》季刊第一百零一十一期.中大校友事务处 2022

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