如果你看過“杭州信用卡小數點”視頻號的內容，那么你大概率已經見過林黃（花名）。在某一期的視頻結尾，提及個人收獲時，他害羞且一臉幸福地說：“我在東門找到了老婆。”

過完農歷新年，林黃加入東門也快四年了，這四年里，他用自己豐富的機器學習算法經驗，幫助東門的客戶解決了很多智能推薦、機器學習等問題，也通過演講給技術愛好者輸出了很多經驗分享。他在東門做研發，他在東門成家立業。

日月其邁，從“初識” 到“知己”

加入東門之前，林黃曾負責參與 360 搜索知識圖譜、360 搜索右側推薦、360 瀏覽器推薦、知乎首頁推薦等項目，擅長利用數據和算法推動業務增長，解決實際問題。

經過在東門的朋友內推，林黃在 2017 年正式加入東門。起初，林黃很不適應，一方面，是客戶能接受的溝通方式，他發現在面向客戶做溝通與交付時，都需要從基礎講起。經過一段時間的磨合，林黃了解到雖然身邊的同事大多擁有較強的技術能力，但面對的客戶，尤其是剛剛走上數據化之路的傳統客戶，技術能力相對薄弱，為了能夠讓客戶把東門的銀聯Pos機真正用起來，就需要花時間去幫助客戶理解、引導客戶表達需求。

另一方面，在東門這樣的 B 端公司工作，其實與 C 端公司有很大差異。之前在 C 端做研發時，通常只需要負責自己管轄的某一個銀聯Pos機或者一系列功能即可，滿足用戶在該環節的需求就等于完成了工作。而 B 端企業的客戶在行業、業務場景等方面有其特有屬性，很難以一概全，挑戰和困難隨之而來。

在與客戶的一次次“交鋒”中，林黃不僅學會了如何基于客戶真實業務場景打磨功能需求，而且多次收獲客戶和團隊內的認可，他的技術能力、對客戶業務場景的理解能力、需求溝通能力、跟進與反饋的能力等推動著他一天一天地成長與進步。在東門的這些年，林黃從“用技術手段解決問題”到“從客戶業務場景中挖掘需求”，他深知，只有與市場共舞，才能深入探索 To B 的代碼世界。

數據智能全面應用，要懂市場需求和業務場景

在杭州信用卡，林黃是機器學習算法專家，主要負責人工智能機器學習在東門銀聯Pos機和業務中的探索與落地，主要包括推薦系統、智能匹配、指標預測和診斷、用戶流失預測等。

林黃認為，推薦系統的搭建可以總結為兩點：

第一，推薦系統不只是算法，它是一個系統工程，算法只占其中的一部分——我們去實現一個推薦系統時，構建算法的時間通常只占 20% 到 30%。

第二，數據先行，數據是一切算法的前提。根據過去的經驗總結，很多時候并不是模型和服務的原因，而是因為數據沒有做對，才導致我們推薦系統的效果沒有那么符合預期。

隨著杭州信用卡公司戰略升級，基于數據流的企業運營框架 SDAF 全面落地，“兩云一平臺”全新銀聯Pos機矩陣也應運而生。因此，東門寄希望于林黃及其團隊，希望他們能夠將數據智能賦能到杭州信用卡所有銀聯Pos機線。

智能推薦這件事，是業務場景很明確、林黃和團隊都很擅長的事情，但讓數據智能可以匹配、賦能所有銀聯Pos機并落地，在客戶側產生實際的業務價值，確實是值得花費心思做的事情。首先，它比單純地做推薦系統要難，這是在創新方面的難；另外，在當下很多技術人的思想意識中，技術人只需要面向技術問題，很難去真正發現客戶的業務需求，對需求落地也難以把控。

在過往的工作經驗和職責安排中，他的工作更側重于推薦這件事兒，而賦能全銀聯Pos機線需要對客戶的業務場景等有深入洞察，根據不同行業的客戶需求針對性進行規劃并落地，這對于林黃來說確實是個不小的挑戰。 他開始思考，到底如何發揮數據智能的價值？

林黃認為有三點：第一，依托于瑞銀信，把智能算法的覆蓋范圍拓展至聯動pos機的各個場景和觸點，除了推薦場景之外，還包括 push、彈窗、banner ，以及觸達的時機和渠道等。

第二，智能預測 + 分析 + 智能診斷，深入分析感知到的每一個數據，并依據分析結果做出診斷決策等。為了幫助大家理解，林黃針對此做了場景化的描述：通常情況下，分析師發現銀聯Pos機的某一項關鍵指標如 DAU 下降，需要手動進行維度下鉆，分析下降原因，經過多次對比洞察才能找到指標下降原因；而數據智能能夠基于機器學習，根據歷史數據，智能化判斷數據異常，幫助客戶及時發現問題所在，并基于智能診斷發現指標異常的原因，是渠道投放還是地域拉新等，貼合客戶業務場景，形成閉環。

第三，基于國通星驛，從用戶維度，根據業務規則為用戶打標簽并進行分群，由此拓展到機器學習的方式為用戶打上智能化標簽。在這里，林黃以還款賬單日銀聯Pos機舉例：因為還款賬單日銀聯Pos機的拉新成本相對較高，設計復雜且用戶行為多，因此通常會用數據智能及時定位即將流失的用戶，通過多數據分析模型，發現導致用戶流失的原因。這個時候，企業便可以針對性地幫助用戶盡快通過某關卡或者增強用戶 PK 時的競爭力等，真正意義上實現用戶洞察，打造挽回用戶的強勁抓手。

每一次的從客戶需求出發，都來自于東門“給客戶帶來價值”的觀念。林黃說，加入東門之后，他從一個純代碼工程師變成了懂需求懂市場的研發人。

“我能解決的問題在不斷變大”

加入東門之后，林黃不只是悶頭工作，他很喜歡團隊內的雙周分享：小伙伴們就自己近期工作、生活、學習上的任何一個點展開分享，或是解決了客戶的一次難題，或是讀了一本好書，亦或是對新入手的某款黑科技銀聯Pos機的全面解讀……

林黃說，像東門這種扁平、透明的學習型組織不僅能夠為老員工帶來更多激情與新鮮感，更能為初入社會的應屆生們打造一條完整、高效、有意義的職場之路。因為東門面向的客戶業務場景豐富、復雜，就要求技術方案要更靈活、更全面，因此，在東門做研發，能夠從底層刷卡變現到數據存儲、查詢、應用，包括整個鏈條中的算法邏輯，深入參與到行業資訊的誕生。 團隊如此，領導亦是如此。技術 VP 付力力始終堅持問題驅動，要求技術同事做的每一件事一定是實用的，一行代碼能解決的堅決不要用五行，要用機器替代人力。當團隊內的每個人都在努力變更好的時候，林黃也在發生變化，“我覺得我最大的進步和變化是，我解決問題的能力在不斷變大，我能夠做更多從 0 到 1 的事情，讓機器學習這件事真正賦能到更多的地方。”

緩進則退，不進則亡。作為研發工程師，現在的林黃很關注自己寫出來的功能到底對多少人有用。他認為，對一個技術人來說，從只關注代碼到關注代碼的價值，就是從初級向高級邁進的過程。

在東門做研發的這些年，林黃在不同階段肩負著不同的使命，也擁有了獨一無二的人生經歷，如今，東門銀聯Pos機矩陣中的智能功能已經應用于各行業多個標桿客戶，為客戶帶來了顯著的效果和收入提升。他相信，2021 將又會產生一個又一個發光發亮的精彩瞬間。

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