蔣旭峰（資深金融人士）
倖存者偏差指的是當取得資訊的渠道，僅來自於倖存者時，此資訊可能會與實際情況存在偏差。倖存者偏差，是由優勝劣汰之後自然選擇出的一個道理：未倖存者已無法發聲。人們只看到經過某種篩選而產生的結果，而沒有意識到篩選的過程，因此忽略了被篩選掉的關鍵資訊。
倖存者偏差的由來
在第二次世界大戰期間，英國幾乎每天派遣轟炸機飛越英吉利海峽，許多飛行員在這個冒險行動中不幸犧牲。為了提高飛行員的生存機會，統計學沃德教授應軍方要求，利用其在統計方面的專業知識來提供關於《飛機應該如何加強防護，才能降低被炮火擊落的機率》的相關建議。沃德教授提出的建議非常奇怪：裝甲位置不該是彈孔最密集的機翼，而是未中彈的機尾部位。
他的想法是：有著千瘡百孔的機翼的飛機既然能安然返航，顯然這些彈孔幾乎不會損害飛機。而中彈位置與返回飛機不同的戰機，均未能安全返航。也就是說，平安歸來的飛機遭受彈孔攻擊的部位，都是最不致命的地方，所以不會導致飛機墜落。統計學家給工程師犯的這種致命錯誤取了個名字──“倖存者偏差”。
生活中的倖存者偏差
這些年直播帶貨的興起，多少雞湯軟文鼓勵大家投資創業，彷彿讓大家看到原來賺取那麼容易。戚薇、李佳琦不過如此，我開個直播間應該也可以賺那麼多錢。殊不知，在你看到的成功背後是有著多少的失敗，多少個失敗才堆積成了寥寥幾個成功而已。有些成功是無法複製的，講究天時地利人和。如果你只是看到表面，而沒看到實質，那麼你的複製只會是死路一條。
父母口中一直說的別人家孩子，也是一種倖存者偏差。父母只是拿自己孩子的短處與別人家的長處比，因此怎麼都是別人家的孩子好，其實自己的孩子也有閃耀點，只是父母選擇性的忽略了而已。
投機學中的倖存者偏差
大家有時會受到股票推薦的簡訊，觀察一段時間發現推送的股票推送有時還挺準的，進而就轉為付費行為。其實這中間也存在著倖存者偏差。我們來做這麼一個實驗。在第一輪股票推薦中，你把漲跌兩種結果各分成50條簡訊，傳送到100個人手中，等到第二天行情結束，一定會有50個人拿到了正確的“預言”。第二輪推薦，再各發25條，到上一輪的50位“幸運者”手中，又會有25個人拿到正確的答案。以此類推，多輪下來，“倖存者”就誕生了。如果剛巧，這位倖存者並不知道“倖存者偏差”的理論，那麼恭喜你，他一定會心甘情願奉你為“大神”。是不是很簡單？
大資料模型的倖存者偏差
都說機器不會說謊，但是機器的場景是人造的，在構建場景過程中如果不注意一些細節，大資料模型也會失真。
在線上信貸場景中，放款機構會透過模型評分篩選使用者，評分較好的使用者可以獲得放款，評分較差的使用者直接被拒絕，機構只能獲得放款使用者樣本的好壞標籤，對於大量拒絕使用者的還款情況無法獲得。
隨著時間的推移，機構手中的訓練樣本都是“評分較好”的透過使用者，而沒有“評分較差”的拒絕使用者，由此訓練的模型在“評分較好”使用者中表現越來越好，在“評分較差”使用者中卻無法得到任何驗證。
但是，金融風控模型真實面對的客群卻包括了“評分較差”的使用者，模型在“評分較差”使用者中無法得到驗證，導致訓練的模型越來越偏離實際情況，甚至通過了大量應該被拒絕的壞使用者，致使大量壞賬出現，直接帶來巨大經濟損失。
小微信貸的倖存者偏差
小微金融一直是國家鼓勵的領域，各種監管政策與指標導向使得每個銀行都有相關產品推出，而且條件優越，利率都在3-5%之間。然而我們看到的是，小微企業依舊難以獲得銀行低息貸款，銀行依舊困惑為啥沒人來申請，獲客艱難。
小微企業在初創的前四年，淘汰率非常高，企業經過四年執行後，穩定性增強，此時往往才獲得第一筆貸款。當前民營、小微企業高呼的融資難，融資貴，一定程度上講，還屬於經營的比較好，比較成功的小微企業的煩惱。對於那些創業失敗、至今沒有獲得貸款的大多數小微企業來講，融資可能還是一個比較遙遠的話題。銀行真要下沉做小微，就應該設計更接地氣的信貸產品和金融服務，而不是老往金字塔尖存活的很好的客群去做服務競爭。銀行金融服務也不只有貸款一種，銀行僅僅將小微金融服務的目標聚焦在貸款上，不也正是一種 “倖存者偏差麼”？
世界的關注點永遠在那些偶然的成功者身上，卻忽略了上萬倍沒被機率選中的失敗者。正是因為“倖存者偏差”的存在，讓我們只能看到別人的成功，而更多失敗的人，我們選擇視而不見。
（本文為作者觀點，不代表本頭條號立場）
