Корреляция не равна причинности: почему ваши ML-модели врут вам о поведении клиентов

Предиктивные модели отлично находят паттерны, но катастрофически плохо понимают, *почему* они возникают. В финтехе действие на основе ложных корреляций ведет к дискриминационному скорингу и сливу маркетингового бюджета. Стандарт 2026 года — это Causal ML (каузальный вывод). Нам важно знать не просто то, что произойдет, а то, что произойдет, *если мы вмешаемся*. Хватит фетишизировать метрику accuracy на исторических данных. Запускайте A/B-тесты на рекомендациях вашей модели и стройте графы причинно-следственных связей, иначе вы автоматизируете собственные заблуждения.