以崭新角度切入数据科学
苏嘉欣强调沟通技巧重要

以为能当数据科学家，不是电脑奇才就是数学家，原来凡事总有例外。苏嘉欣（14新亚生物医学工程学）修读的像是与数据毫无关系，但她却认为数学及工程是互通的，「其他工程读的，可能是水管结构与流动，生物医学工程只是由水管换成了血管，个中数理逻辑并没有变。」

苏嘉欣认为数据科学家的说故事能力十分重要。

中大的生物医学工程于2010年开办，苏嘉欣（Winnie）是第一届毕业生，问她为何敢当「开荒牛」，她笑说背后原因竟是不够温柔，「中学时已对心电图、基因、神经学等范畴感兴趣，可惜性格不够温柔，也没有太大耐性，早知不能当上医生或物理治疗师，参观中大开放日认识到将会有生物医学工程这学科，毫不犹豫就选了。」

虽然读书内容均是围绕医学范畴，但Winnie却认为生物医学只是场景，后面工程二字才是重点，「我会用『放诸四海皆准』来形容，正如工程有流体力学（fluid mechanics），我们就有生物流体学（bio-fluid），他们有机械工程（robotics），我们也有生物机械工程（bio-robotics），这正是跨学科（cross-disciplinary）的概念，彼此传授的数学及工程理论是互通的。」她甚至认为读非工程科目的，看待工程会更能跳出框框，「读书时代表中大参加由MIT举办的国际基因工程大赛（iGEM），竟然见到有艺术系及建筑系的学生参赛，前者用舞蹈来演绎蛋白质形状，后者则用建筑模型来建构基因形状，那刻才体会到原来可用另类视角来解读工程，这对日后工作帮助很大。」

读书时参加iGEM比赛的经验，Winnie（前排右二）明白到工程可以不同角度解读。

建立台湾电召车派单系统
最明显例子，要数她毕业后加入GOGOVAN担任数据科学家说起，「当时公司已开发台湾市场，系统应用在香港效率很高，但在台湾用起来数据却总是有点问题。于是我向公司申请飞往台湾了解，最终发现两地电召车辆方法截然不同：香港模式是C2C的，客人直接电召车辆，司机本人接单，但在台湾却是B2C模式，中间有电商营运，经它分单给电单车手，所以整个算法要修动为B2C，才能有效派单。」

在GOGOVAN工作时，Winnie曾与大学物流系合作，研究物流工程相关的机器学习（Machine Learning）应用。

找到问题所在，苏校友回港汇报她的发现时，同事却不理解为何要改动系统，「花了很多时间解释，他们也听不明白台湾市场到底如何运作，突然记起读书时的参赛经验，于是转个角度解说：踫巧上司是波兰人，极为喜欢饮酒，我便探勘（Data Mining）港九新界的酒吧位置并罗列在地图上，假设同事分别管理不同地区酒吧，要如何安排路线，才能令上司可以在短时间内试匀所有酒吧。听完这个说法，大家即时理解台湾的分单机制，最终也推动到系统算法优化研究的工作。」

经此一役，苏嘉欣明白数据科学家要懂得把故事说好，「很多同事没有科技背景，他们不知道数据可以怎么应用，身为数据科学家不能像其他工种般，乖乖地坐在办公室，等上司给予指引，然后完成工作；大部分时间是要自觉发掘公司数据，从中找到痛点并作出改善，要对建立数据模型（data model）充满热诚，还要讲出动听的故事，让同事明白为何要这样做，当中涉及人工智能、机器学习、程式编码等技术，数据科学家只是拿到入场券，沟通技巧亦不能忽略。」

不过即使说服了同事支持自己，但他们不肯用来制做新产品也是徒然，Winnie坦承初入行时曾因此而一度迷惘，直至最后加入现时公司AXA安盛保险后，终于明白个中原因，「不论是GOGOVAN还是后来工作的初创，业务范围不算太广，来到保险公司，涉及的商业范畴变得很大，终于明白以前构思数据项目时，还未考虑公司业务上的需要，才会令项目完成后无人问津，这是在AXA工作最大的学习得着。」

以炒餸作比喻
来到新公司，不单要继续开发新项目，也要推广数据文化，苏校友再次发挥说故事的本领，「负责保险后勤工作的同事，每日要处理很多数据，于是我们团队将之作数据清洗并放上云端，亦整合一堆分析工具，用家毋须写程式码就能自取数据使用。开发完成后，我以炒餸作比喻：食材由农场运到仓库，仿如将数据放上云端，如果你是大厨，懂得处理新鲜食材的，当然可以直接写程式撷取云上的数据，但如果厨艺一般的，我们数据部门已开发好简单工具，等于将食材处理好并包装成即食食物，拿回去可以很快煮好开始吃⋯⋯听完这个故事，各部门同事都跃跃欲试我们的新产品。数据科学家不可以只注重开发，开发后也要花心思吸引用家使用你的产品，才是成功。」

在AXA工作，获派往法国总公司实习，Winnie（右二）与当地数据科学家交流。

参加数据比赛做靓履历才入行
听起来数据科学家像是新兴行业，苏嘉欣却说「这个行业其实一直存在，只是以前唤作研究员或分析员，现时有更好听的名字罢了！事实上，近年数据科学家也真的很抢手，尤其是银行及保险公司也出动高薪掘角，大家也意识到数据的用途。」她提醒想入行的，除了要掌握行业所需技术外，最重要是多做数据项目，「自发做些项目放到网站上，或是多参加不同的数据比赛，公司请人就是看申请人以往做过的项目，是否切合到公司的数据需求。」

苏嘉欣小档案

• 2014年‧香港中文大学工程学士
• 2016年‧香港城市大学工程学硕士
  　　　　 GOGOVAN数据科学家
• 2017年‧ANIWARE数据科学家
• 2018年‧AXA数据科学家

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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