甩開ROI壓力做得更痛快,數據科學家碰上法律人擦出新火花

2018.07.14 by
何佩珊
周書羽/攝
雖然人力有限、時間緊迫,合作對象也沒有數據分析基礎,但SAS資料科學家陳林彣和謝宗翰在協助財團法人法律扶助基金會的數據分析專案上,還是做出了比預期更多的成果。

「相較於商業客戶,他們非常活潑。」商業分析軟體服務公司SAS資料科學家陳林彣平時面對的主要都是商業客戶,往往見面第一個被問到的問題就是:「我的ROI(投資報酬率)在哪裡?」

但今年初因為公司內部「Data for Good」的專案,他有了和非營利機構財團法人法律扶助基金會的合作機會,也發現在不預設ROI的前提下,即便人力少、時間緊迫,合作對象的數據資料雜亂,卻得出了更多意料之外的成果。

SAS平常面對的主要都是金融、零售等各大產業的企業客戶,但因為「Data for Good」這個CSR專案計畫,讓陳林彣和另一位SAS資料科學家謝宗翰有了服務法扶這個非營利組織的機會,也為他們帶來很不一樣的經驗。

沒日沒夜的3個月,化雜亂資料為有用

他們兩人對這次合作印象深刻的是,過往在商業案件上,他們和客戶兩方的作法經常是:「不能做少、也不能做多,講好到這就不要太多,因為你多我麻煩,少我也麻煩。」但這次法扶對這項合作的態度則是:「今天有機會做這件事情,為什麼不?」謝宗翰說:「他們總是很有熱情想要知道到底怎樣能到更好。」

另一方面,對於一直想要將所學貢獻於社會的陳林彣,和對於了解非商業領域應用很感興趣的謝宗翰,對這次專案同樣有很高的熱情。否則對他們兩人來說,這個非營利專案雖是在公司的支持下進行,但要參與專案的前提還是得先將任內工作做好。

SAS資料科學家陳林彣表示,這次法扶專案的工作強度比一般商業案件更高。
周書羽/攝

而相對於一般商業型專案可能在前期的資料準備期就需要花上3~6個月時間,這次法扶的專案從頭到尾卻只有3個月。不僅如此,法律對他們兩人來說都是全然陌生的領域,而且他們發現法扶雖然累積了一定的資料量,資料狀況卻是很亂的。

舉例來說,法扶的業務軟體有很多是選單式的,但這個選單卻也可以讓使用者輸入其他的新選項。「等於是沒有選單。」陳林彣說。謝宗翰也提到,最痛苦的其實就是一開始要怎麼把手上這些雜亂的資料找出真正有用的欄位和真正有用的變數。

大概也不難想像,在這樣數據狀況和時間壓力下,需要犧牲多少個下班和假日休息時間才能把工作完成。陳林彣笑說自己已經不太記得那3個月的日子了,因為當時非常非常忙碌,幾乎白天、晚上都要工作,卻也還是得撥出額外的時間將法扶的資料整理完,基本上是「沒整完不敢睡。」他說:「正常商業(案件)上不會有這樣的強度。」而且今天這樣的狀況如果是發生在商業案件上,「我馬上跟老闆說我不做了。」他說。

沒有ROI壓力,一投入就停不下來

而最終之所以能在這麼短期間內完成資料整理,並在後續完成比預期更多的資料分析工作,陳林彣認為,除了可以使用成熟且熟練的既有數據分析工具,不必將時間花在撰寫程式開發工具上,省下不少時間外,法扶方面願意將資料全權交由他們兩人處理,讓他們對專案有更高的時間掌控度,也非常關鍵。

同時他們也發現,其實當他們兩人在假日加班時,如果透過電子郵件提出疑問,法扶通常也都會積極回覆和討論,顯然法扶那方也是在加班的。

所以整個過程雖然很忙很累,謝宗翰卻也形容這是一次做起來非常暢快的專案,甚至讓他們一投入就有點停不下來。如同一開始提到的,不同於商業客戶經常會將ROI擺在第一位,要先評估預期效益,才會決定要不要進行,但法扶則是沒有強烈的業績目標,很單純就是希望能找出需求缺口,想要知道是否真正幫助到需要幫助的社會經濟弱勢族群,以及過往投入的宣傳資源是否真正發揮作用

SAS資料科學家謝宗翰形容,這是一次做起來非常暢快的專案。
周書羽/攝

而在這個目標之外,對於其他提案,法扶其實也都是抱持開放態度的。因此陳林彣和謝宗翰在完成法扶提出的需求外,還自己加碼從數據中找出幾個他們認為值得探討的方向,如他們透過法扶申請案件的類型、律師接案數量等數據,額外完成了「律師心力指數」。

財團法人法律扶助基金會副執行長林聰賢表示,律師心力指數等於是為他們內部運營管理的優化起了一個頭,讓他們開始思考在律師酬金、案件分配等各方面可以如何做得更好。而他也相信,今天如果時間允許,陳林彣和謝宗翰一定還可以做出更多成果。

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