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》季刊第一百一十一期．中大校友事务处 2022

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