企业依赖因果问题运行。传统的机器学习无法可靠地回答这些问题。因果AI可以稳健地回答这些因果问题。

历史上，对因果关系感兴趣的人主要关注少数变量之间的因果问题，而这些因果问题的答案非常有用。

但最近因果发现算法在可扩展性方面的进步，使得大型因果图和结构因果模型的实现成为可能，再加上智能引擎的叠加，解锁了越来越多有趣问题的答案。

例如，跨越数千个输入变量的根本原因分析，寻找多个杠杆中的最佳干预措施，并在如此大的变量集合中创建反事实情景。

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