对于IT界的从业人员而言，从事传统信息系统项目开发的项目经理、工程师，可能大多数都被这个时髦的名字所吸引，但却不知如何下手打造一个高大上的AI项目，就像古代的杨子，遇见了歧路便只知道蹲下来哭泣。好在这是一个最美的时代，我们不用再望着千百条路不知如何下脚，大量头戴智慧光环的科学家与工程师们，早已为我们打下了牢固的基础，出现了许多连业余人员都可以快速上手的AI建模平台。
说到机器学习，可能很多人会望而却步，认为需要掌握非常高深的数学知识和各种晦涩难懂的理论。幸而不幸，专业的AI人员确实需要掌握牢固的数学知识，也需要精通机器学习的各种理论，但对于构建一个AI项目却不一定要精通这些知识。这里我会从一个简单场景逐步铺开，帮助大家了解一个典型的机器学习项目构建过程。
所谓众生熙熙皆为利来，那我们就拿金融业中的场景开刀。金融业可能是大家非常关注的一个领域，就连穷得走漏了风声的我，也略微知道几个金融业术语，比如信用卡欺诈。既然第一个冒出的念头是信用卡申请欺诈，那就听从内心的声音，让我们以信用卡申请欺诈检测为例聊聊AI项目的构建过程。
万事开头难，然后中间难，最后结尾难。对于很多人而言，AI项目似乎就是这种感觉，总是让人难以捉摸。有人说，AI三要素是“数据”、“算力”和“算法”，但我认为还有一个要素也不可或缺—“业务”。与学术研究不同，工程项目通常是面向特定的业务场景及特定的业务目标的，平时我们在构建AI项目的过程中，总是习惯性地把整个过程划分为数据处理、特征工程、模型训练、模型推理及模型部署等过程，但其实对业务的分析与理解贯穿项目始终。一位前辈说，以他从事AI项目开发的经验，理解了业务、有了充足的数据、找到了合适的算法，这个项目便十拿九稳，其中吃透业务是至关紧要的一步，我深以为然。
既然业务理解会贯穿始终，那么我们首先来谈谈业务理解。简单地讲，业务理解就是要去弄清楚我们要做的事（业务常识）、这件事的现状（现有资源）以及要达成的目标（业务目标）等。对于信用卡欺诈检测项目而言，除了项目准备、资源准备等前期工作外，首先需要做的就是深入理解信用卡业务，知道什么是信用卡申请欺诈、为什么容易出现信用卡申请欺诈、我们拥有哪些可用的数据资源，以及信用卡欺诈检测系统要达成的目标，等等，然后才去思考如何做信用卡申请欺诈检测。业务理解的过程，往往需要业务专家的深度介入，需要算法建模人员与业务专家的密切配合。
在理解了业务需求后，对数据的获取、分析及处理就成为了无法绕过的重要步骤。数据的获取相对容易理解，简单点说就是在合法合规的前提下，尽可能多地收集到与业务问题密切关联的数据，比如信用卡申请人在申请信用卡过程中填写的个人信息、人行征信报告、第三方机构的信用分析报告等等，均可作为信用卡申请欺诈检测系统的输入数据。数据分析的主要目的是认识数据并从数据中提取有用信息，这又是一个一言难尽的大范畴，工具五花八门，手段也多种多样，甚至贯穿着整个AI项目构建过程。
一般而言，从不同渠道获取到的数据，其质量良莠不齐，充斥着大量的冗余、重复、缺失、异常以及不一致的数据，很难直接用于AI模型的构建过程。冗余数据的判定需要结合业务分析、相关性分析等手段，通常包括在业务上无效的数据，或与别的数据高度相关的数据等，这类数据与重复数据的处理方法很简单，简单粗暴地删除即可；缺失数据的处理方式有很多种，通常有简单删除、特殊值填补、相关数据衍生等常规方法，以及热卡填充、聚类填充、基于简单机器学习模型预测的高阶方法等；而异常值的处理，需要采用箱型图、三西格玛准则、DBSCAN聚类及孤立森林等方法进行分析，识别出数据中的异常值后，按照缺失值的处理方式进行处理；不一致数据主要指那些意义相同但表示方式不一致的数据，比如大小写混用、日期格式不规则、地址不规范以及单位不统一等，这类数据只需要结合数据规则进行统一规整即可。