金融業為何需要負責任 AI？超越預測，邁向可被信賴的因果決策

Steven Ho
11月5日
讀畢需時 10 分鐘

關鍵要點

金融業對人工智慧（AI）的依賴，已超越其解釋或治理能力，從而引發了「信任危機」
「黑箱」AI 模型在合規性、公平性以及營運決策上構成風險
負責任人工智慧（Responsible AI, RAI）框架—以公平性、可解釋性、穩健性與可究責性為核心—為建立可信賴的 AI 決策提供了有組織的途徑
維曙利用因果推論（Causal Inference）和可解釋性人工智慧（Explainable AI, XAI），將不透明的預測轉化為可稽核、隨時可用的策略性洞察
今日擁抱負責任人工智慧，能建立韌性、信任和長期的競爭優勢

AI 的三大「信任危機」— 我們是否正被黑盒子綁架？

人工智慧 (AI) 早已不是未來式，而是金融業的核心基礎設施。從洗錢防制、信用評分、詐欺偵測到精準行銷，AI 正以前所未有的效率，處理著最關鍵的業務。然而，當我們幾乎將「信任」外包給 AI，一個潛在的風暴也正悄然成形。這股浪潮建立在「黑盒子」模型之上——我們知道它或許很「準」，卻不知道它「為什麼」這樣決定。對於追求「信任」與「穩健」的金融業而言，「無法解釋」就等於「無法管理」。當 AI 深入核心業務，它帶來的風險，我們是否真的看見了？以下三大信任危機，可能正悄悄地侵蝕著您的營運底線。

危機一：「無法解釋」的客服災難（營運與合規風險）

情境：

一位長期往來的薪轉戶客戶，週五下午急著動用帳戶資金作為緊急醫療預備金，卻發現帳戶被凍結。客戶焦急地致電客服，客服人員在洗錢防制 (AML) 系統上只看到一條警示：「高風險」，他對客戶回報銀行的系統判定有洗錢疑慮。

客戶：「我是個上班族，為什麼說我洗錢？我急需這筆錢！」

客服：「先生，很抱歉，這是本行自動化風控系統的警示；依規範我們無法提供偵測細節，但已啟動身分補驗與快速覆核。麻煩你下週臨櫃去處理。」

痛點分析：

這就是典型的「黑盒子之禍」。AI 決策無法解釋，導致第一線人員面對客戶時束手無策，嚴重損害了客戶關係。更嚴重的是，當監管機構（如金管會）前來查核，銀行一方面要證明 AML 的有效性，另一方面卻因為無法解釋 AI 的決策依據，從而衍生出違反「公平待客原則」[1] 中資訊透明與同理對待的精神，使銀行陷入兩難的合規挑戰。

危機二：「隱藏偏見」的法遵地雷（聲譽與法律風險）

情境：

導入新的 AI 個人信貸模型，目標是擴大客群並控制風險。模型上線後成效卓著，違約率確實下降了。但風控長在季度報告中敏銳地發現：來自「餐飲服務業」或「自由工作者」的申請核准率，相較於「科技業」或「公務人員」，下降了 30%——即便這兩類客群的總收入水平、信用歷史長度非常相似。

痛點分析：

AI 發生了什麼事？它在歷史資料中學到：在過去的景氣循環中，「餐飲服務業」的平均收入波動較大，相關的違約率較高。於是，AI 悄悄地將「職業類別」當成了一個高權重的「扣分項」，即便眼前的這位申請人有著穩定的收入證明。

這是「數位紅線 (Digital Redlining)」或「代理歧視 (Proxy Discrimination)」[2]。AI 並沒有「歧視」的意圖，但它學習並放大了歷史的偏見。這種看似中立的決策，實則構成了系統性的不公平。在歐美，這類事件已引發高額罰款與集體訴訟，是金融業必須高度警惕的法遵地雷。

危機三：「無效浪費」的行銷黑洞（策略與成本風險）

情境：

數位金融部門的 AI 模型篩選出 5,000 名「高流失風險」的 VIP 客戶。行銷長官批准了數千萬的預算，緊急提供「高利定存」與「現金回饋」試圖挽留。三個月後，報告顯示這群客戶的流失率顯著下降，策略看似非常成功。

痛點分析：

這份「成功」的報告，潛藏著巨大的浪費。決策者看到的，是 AI 預測了流失；決策者沒看到的，是這筆預算是否花得冤枉？傳統 AI 只能預測「誰可能流失」，卻無法回答決策者真正該問的問題：「如果我們介入，能改變多少結果？」事實的真相可能是：在這 5,000 人中，有大半的人根本沒打算走，只是剛好符合流失特徵；更糟的是，也許有部分客戶本已「沉睡」，我們的行銷活動反而「喚醒」了他們，讓他們想起要去比較其他銀行的優惠。AI 錯把「特徵相似」當成了「流失意圖」，導致銀行將大筆預算浪費在錯誤的客群上，這是一個代價高昂的策略黑洞。

黑盒子的原罪 — 為何 AI 會犯下「荒謬的錯誤」？

上述三個危機，根源都來自於黑盒子 AI的兩大致命缺陷，這也是傳統 AI 演算法的侷限。

缺陷一：「相關性」不等於「因果性」

黑盒子 AI（特別是深度學習或複雜的機器學習模型）本質上是「相關性」的超級計算機。它擅長找出數千個變數中「A 跟 B 總是一起發生」的微弱關聯。

● 行業別和違約率高度相關。

● VIP 客戶的近期活動和流失行為高度相關。

但 AI 無法（也不被要求）去分辨是不是「A 導致 B」（因果性）。「行銷浪費」的例子，就是 AI 找到了「流失客群特徵」（相關），卻無法推論「行銷介入的因果效應」。金融決策的核心，恰恰是「因果」——如果我升息，會發生什麼？如果我緊縮授信，會發生什麼？[3]

缺陷二：「偏見」的繼承與放大

AI 如同一面鏡子，它忠實地反映了我們提供的歷史資料——包括過去資料的歷史偏見。如果過去的授信決策隱含著對某些行業或地區的不公，AI 不僅會全盤繼承，甚至會將其放大。「數位紅線」的例子，就是 AI 繼承了「行業別」的歷史偏見（相關），並將其放大為歧視性的決策。而AI 越準，這種偏見就可能越深。

核心關鍵：最大的風險在於「AI 不會主動告訴你它錯了」

這才是決策者最應擔憂的。黑盒子 AI 會自信地告訴你：「我用『行業別』等 500 個變數，達成了 98% 的準確率。」決策者只看到亮眼的準確率，卻沒看到支撐決策的，可能是一個不當或違規的因子（如行業別、郵遞區號、性別）。這就是「資料治理」的斷點。在傳統流程中，資料治理往往只停留在「資料倉儲」的層面，卻無法治理「決策邏輯」。我們等於是閉著眼睛，被動地接受 AI 的答案，而不是主動地管理它的邏輯。因此，治理不僅僅在資料倉儲，更要進入決策邏輯治理：哪些因子可用、如何使用，以及在何種脈絡下可被覆核。唯有藉由負責任 AI 更深刻檢討資料治理，人類才不會被 AI 綁架。

解方：「負責任 AI」— 從「資料治理」到「可信任決策」

面對黑盒子的挑戰，全球監管機構與業界開始推動一個全新的框架—負責任 AI (Responsible AI, RAI)。負責任AI不是一種單一的新技術，而是一套嚴謹的「框架」與「流程」，用以確保 AI 系統在整個生命週期中，都能符合公平（Fairness）、可解釋（Explainability）、穩健（Robustness） 與可問責（Accountability） 等核心原則。[4] 它要求我們從「只追求準確率」轉變為「追求可信任的決策」。而這個框架，正好為我們第一部分的三大危機，提供了精準的解方。

重訪三大危機：負責任 AI 如何拆彈？

提示：不同情境（AML／信用決策／行銷）的對客說明義務不同；本文示例之對客語僅為示意，實務以各情境之法遵規範為準。讓我們用負責任 AI 重新檢視那三個棘手的場景：

1. 客服災難的解方：以「可解釋 AI (XAI)」賦能第一線

負責任 AI 框架強調可解釋性 (Explainability)。在 AML 的情境下，模型不再只丟出「高風險」三個字。[5]

（以下為銀行系統的內部示意，非對客戶顯示內容）負責任 AI 系統會說：「警示：高風險（85分）。主要決策理由碼 (Reason Codes) 如下：

過去 24 小時有多筆整數轉帳；
交易對象為新建立的關聯帳戶；
近期行為與既有薪轉模式差異顯著。

帶來的改變：

對客服：客服人員能立即同理客戶，並提出具體問題：「先生，我們系統顯示您有多筆轉帳到新帳戶，這與您過去的薪轉習慣不同。請問您是否在進行什麼特殊的財務操作？」
對合規： AI 從一個「黑盒子裁決者」，轉變為「人類專家的輔助工具」。合規人員能迅速判斷這是真的洗錢，還是客戶在緊急調度資金（例如買房或醫療）。
對客戶：客戶的焦慮得到緩解，因為銀行能「言之有物」，這就是「公平待客」的具體實踐。

2. 行業歧視的解方：以「部署前的公平性稽核」啟動治理

面對「行業別」的隱藏偏見，負責任 AI 框架提供了兩道「部署前」的防線：

第一道防線 (可解釋 AI 揭露)：在「模型開發階段」，可解釋性就會主動「亮出紅燈」。可解釋 AI 報告會明確標示出「行業別」是影響決策的關鍵因素之一。
第二道防線 (Fairness 稽核)：這是負責任 AI 的核心。我們啟動「公平性稽核」模組，它會主動進行壓力測試：「在其他所有財務條件（負債比、現金流）都相同的情況下，僅僅改變『行業別』，是否會顯著降低核准率？」

帶來的改變：

啟動「主動式資料治理」迴圈：負責任 AI 提供了「量化證據」（例如：餐飲服務業的核准率在同等條件下低了 30%）。它在模型上線前，就強制啟動了人類的治理迴圈。
持續監測可能形成代理歧視的其他變數：確保差距不會透過間接路徑重現。
高層決策：決策者可以下達政策指令：「模型必須排除職業類別作為直接決策因素，轉而去尋找真正導致風險的原因（如：收入的穩定性），而不是用職業這種代理變數。」

3. 行銷黑洞的解方：以「因果分析 (Causal Inference)」精準投放資源

負責任 AI 框架，特別是 Vizuro 深耕的「因果分析」，能徹底解決這個策略黑洞。

傳統 AI 問：「誰會流失？」 (預測相關性)
因果 AI 問：「行銷活動對誰最有效？」 (預測因果性)
帶來的改變：
- AI 的任務從「預測」轉變為「策略模擬」。透過「增益模型 (Uplift Modeling)」[6]，AI 會將 5,000 名客戶自動分類為四種可行動的群體：(以下數字僅為敘事的假設)
  - 「鐵粉客戶 (Sure Things)」(40%)：預測流失率 5%。施予行銷後，流失率 5%。結論：不需投放資源。
  - 「沉睡客戶 (Sleeping Dogs)」(20%)：預測流失率 5%。施予行銷後，流失率 10%。結論：負面效果，千萬別打擾。
  - 「失望客戶 (Lost Causes)」(10%)：預測流失率 90%。施予行銷後，流失率 85%。結論：效果極低，放棄挽留。
  - 「潛在動搖者 (Persuadables)」(30%)：預測流失率 50%。施予行銷後，流失率 10%。結論：效果極佳，集中資源！
- AI 的產出不再是「高風險名單」，而是「高增益名單」。銀行能將數千萬的預算，精準地只花在那 30%「真正會被改變」的客群身上，將行銷 ROI 提升數倍。

Vizuro 的解方 — 讓「負責任 AI」成為成長引擎

上述的轉變，從「黑盒子預測」到「可信任決策」，需要跨領域的專業。這正是 Vizuro的核心價值。我們的使命是把 AI 轉化為可被信賴的決策，以因果與可解釋性為骨架，協助金融機構在風險、效率、合規與公平間取得平衡，而「負責任 AI」是實現這一使命的唯一途徑。

Vizuro 的優勢：

深耕「因果推論」與「可解釋 AI」：我們是台灣少數以「因果分析」為核心技術的公司。我們不只打造「會預測」的模型，更打造「會說明」、「能模擬策略」的決策引擎。
釐清「為什麼」的商業夥伴：我們的專長是釐清複雜決策背後的「為什麼」，幫助金融機構在「風險」與「收益」（如危機三）、「效率」與「合規」（如危機一、二）之間，找到可持續的最佳平衡點。
我們主張先界定可調的政策按鈕（門檻／額度／豁免），再以反事實比較評估調整的淨影響與受影響者分配，讓「為什麼」與「改了會怎樣」能被檢核與治理。
可落地的實踐方案：從建立負責任評分卡系統以處理「信用卡風險」與「差別利率」的明確任務，到更廣泛的「公平待客」稽核、優化洗錢防制（以減少擾民）、以及評估行銷成效，Vizuro 都能提供可落地、可稽核的解決方案。

我們不僅是技術的提供者，更是策略的夥伴。歡迎造訪我們的網站探索更多關於因果分析的實際案例與洞察。

結論：擁抱信任，贏得未來

金融業的未來，毫無疑問地將由 AI 驅動；但金融業的命脈，始終建立在「信任」之上。當 AI 的決策錯誤不再只是損失幾個百分點的準確率，而是可能引發合規災難、摧毀客戶信任、或浪費數千萬策略預算時，我們必須重新審視 AI 的價值。

「黑盒子 AI」在今天看來是資產，在明天可能就是負債；
「負責任 AI」在今天看來是成本，在明天絕對是核心競爭力。

高層的決斷點已不在於「要不要用 AI」，而在於「何時率先採用負責任 AI」。現在，正是金融業從「資料驅動 (Data-Driven)」轉型為「決策智慧 (Decision Intelligence)」的關鍵時刻。

引用來源

此概念源於「公平待客原則」（Principle of Treating Customers Fairly），為全球金融監管機構（包含台灣金管會）的核心要求之一。 (資源連結：金融監督管理委員會-公平待客原則)
「代理歧視」（Proxy Discrimination），即使用一個看似中立的變數（如職業類別、郵遞區號），實質上對受保護的群體造成了系統性不利影響。 (資源連結：Wikipedia - Algorithmic Bias)
相關因果推論的學術基礎，可參考諾貝爾獎得主 Judea Pearl 教授在《The Book of Why》中對「因果階梯」（Ladder of Causation）的論述。 (資源連結：ACM Turing Award - Judea Pearl)
[相關框架可參考美國國家標準暨技術研究院（NIST）發布的《AI 風險管理框架》（AI Risk Management Framework, AI RMF） (資源連結：NIST AI RMF) 或歐盟《人工智慧法案》（EU AI Act） (資源連結：EU AI Act Homepage)
在洗錢防制 (AML) 情境下，解釋性著重於內部稽核／覆核；對客溝通不涉及偵測細節，並以身分補驗與快速覆核作為補救流程。
此為「增益模型」（Uplift Modeling）的核心概念，旨在衡量干預措施（如行銷活動）對個體行為的「淨效應」（Net Effect），屬於因果推論的商業應用。實務應以（準）實驗設計支持 uplift 的因果詮釋。(資源連結：Wikipedia - Uplift Modelling)