BI

Bài mở đầu series suy luận nhân quả cho ngân hàng: vì sao quyết định cần biết một can thiệp GÂY RA thay đổi bao nhiêu, không chỉ tương quan. Đào sâu confounder, tương quan giả, nhân quả ngược, thiên lệch chọn mẫu; khung potential outcomes (T, Y, counterfactual, ATE/ATT), phân biệt confounder/mediator/collider; hai con đường thí nghiệm vs quan sát; lộ trình 8 bài và ứng dụng đo tác động chiến dịch.

Vì sao randomization biến RCT thành chuẩn vàng của nhân quả: gán ngẫu nhiên treatment làm hai nhóm tương đương về mọi confounder quan sát lẫn ẩn, nên chênh trung bình outcome chính là ATE. Bài đi qua thiết kế, cỡ mẫu/power, ngẫu nhiên hoá phân tầng, các mối đe doạ validity (spillover, non-compliance ITT vs per-protocol, attrition, Hawthorne), RCT nâng cao và khi nào ngân hàng buộc phải dùng phương pháp quan sát.

Khi chỉ có dữ liệu quan sát, phải hiểu cấu trúc nhân quả để điều chỉnh đúng. Bài giải thích confounding (biến gây nhiễu tạo tương quan giả T-Y), dùng DAG và ba cấu trúc nền chain/fork/collider để suy luận biến nào cần điều chỉnh, backdoor criterion & d-separation, vì sao điều chỉnh collider hay 'kiểm soát càng nhiều càng tốt' là sai, cùng ví dụ ngân hàng chương trình ưu đãi → giao dịch.

Khi không randomize được, làm sao ước lượng nhân quả từ dữ liệu quan sát? Bài đi từ giả định cốt lõi (unconfoundedness + overlap), qua matching (exact/nearest neighbor/caliper) và curse of dimensionality, tới propensity score gom confounder về một điểm: PSM, stratification, IPW, doubly robust. Kèm kiểm tra balance/overlap, hạn chế 'chỉ chỉnh confounder đã đo' và sensitivity analysis, minh hoạ SQL stratification trên sandbox NCB.

DiD đo tác động can thiệp khi có nhóm treated & control quan sát trước và sau: so THAY ĐỔI của treated với thay đổi của control để khử khác biệt cố định và xu hướng chung. Bài đi từ bảng 2x2, công thức DiD, ước lượng bằng hồi quy interaction, giả định then chốt parallel trends (pre-trends, event study), các mối đe doạ, tới staggered adoption và synthetic control. Kèm SQL tính DiD 2x2 trên sandbox NCB.

Hai thiết kế bán thực nghiệm mạnh khi có confounder ẩn mà matching/propensity bó tay. IV (biến công cụ): tìm biến Z chỉ tác động outcome qua treatment, dùng phần biến thiên ngoại sinh của T để ước lượng nhân quả (2SLS, LATE, exclusion restriction, weak instrument). RDD (hồi quy gián đoạn): treatment quyết bởi ngưỡng trên running variable, so cá thể ngay trên vs ngay dưới cutoff — rất hợp ngân hàng vì nhiều quyết định theo điểm/hạn mức.

Uplift modeling ước lượng tác động can thiệp ở cấp cá thể (CATE) thay vì trung bình, để nhắm đúng nhóm persuadables và tránh sure things/lost causes/sleeping dogs. Bài đi qua bốn nhóm phản ứng, dữ liệu từ RCT, các phương pháp T/S-learner, X-learner, uplift tree, causal forest, cách đánh giá bằng Qini/uplift curve, và vì sao target theo uplift khác hẳn target theo propensity mua.

Bài tổng kết series: khi nào ngân hàng bắt buộc dùng suy luận nhân quả (chính sách áp cho tất cả, đổi lãi/phí, quy định, chương trình đã chạy — không A/B được). Cây quyết định chọn phương pháp (RCT/DiD/RDD/IV/matching/uplift), use case ngân hàng theo phương pháp, cạm bẫy & quy trình thực hành, đạo đức. Kèm SQL DiD 2x2 chạy được và bản đồ 8 bài.