_**Guillermo Delgado Aparicio** 是 Nisum 的全球人工智慧領導者。_* * ***探索頂尖金融科技新聞與活動！****訂閱 FinTech Weekly 的電子報****由 JP Morgan、Coinbase、Blackrock、Klarna 等高層閱讀*** * *金融科技中的人工智慧涵蓋多種應用範疇，從詐騙偵測與演算法交易到動態信用評分與個人化產品推薦。然而，一份金融行為監管局的報告指出，在75%的使用人工智慧的公司中，只有34%了解其運作原理。問題不僅在於缺乏認識，而是對資料分析的力量與範圍存在深刻誤解，這正是人工智慧的根源。生成式人工智慧工具的普及已將此議題帶入高層管理層。但許多決策者在實施人工智慧時，並不理解其背後的微積分、統計學與高階演算法原理。以本福德定律為例，這是一個簡單的統計原則，用來通過數字中的模式來偵測詐騙。人工智慧建立在類似的數學基礎上，只是規模擴展到數百萬筆交易。撇除炒作，基礎仍是統計學與演算法。這也是為何高層管理者的人工智慧素養如此重要。無法區分分析何時結束的領導者，可能會過度信任自己不理解的系統，或因恐懼而低估其潛力。歷史告訴我們，當決策者誤讀科技時會發生什麼：監管機構曾試圖禁止國際IP通話，卻見技術超越規則。同樣的動態也在人工智慧中上演。你不能封鎖或盲目採用它；你需要判斷力、情境理解與負責任的引導能力。金融科技領導者必須彌合這些差距，以負責任且有效地運用人工智慧。這意味著理解分析何時結束、人工智慧何時開始，建立引導這些系統的技能，以及運用明智判斷來決定何時、如何信任其輸出。**人工智慧的限制、盲點與幻象**------------------------------------------------分析學分析過去與現在的資料，解釋發生了什麼以及為何會這樣。人工智慧則在此基礎上，運用先進分析預測未來，並逐漸自動做出決策或行動。憑藉其卓越的資料處理能力，金融科技領導者很容易將人工智慧視為魔法子彈。但它並非萬能。人類在模式識別方面仍具有天生優勢，尤其在資料不完整或“髒”時。人工智慧可能難以理解人類能迅速掌握的語境細微差別。然而，認為不完美的資料使人工智慧無用，是一個錯誤。分析模型可以處理不完整的資料。但知道何時部署人工智慧、何時依賴人類判斷來填補空白，才是真正的挑戰。若缺乏這種謹慎監督，人工智慧可能帶來重大風險。其中一個問題是偏見。當金融科技用舊資料訓練人工智慧時，往往會繼承資料中的偏差。例如，客戶的名字可能無意中成為性別的代理指標，或姓氏暗示族裔，從而影響信用評分，這是監管機構不會批准的。這些偏見，藏在數學中，常需人類監督來察覺與修正。當人工智慧模型遇到未曾訓練過的情境，可能導致**模型漂移**。市場波動、監管變化、客戶行為演變與宏觀經濟轉變，都可能影響模型的效能，若缺乏人類監控與重新校準。當金融科技使用黑箱模型，無法看到變數之間的關係時，重新校準的難度會急劇上升。在這種情況下，企業失去將知識傳遞給管理層決策者的可能性。此外，不透明模型中的錯誤與偏見也難以察覺，削弱信任與合規性。**金融科技領導者需要了解的事項**----------------------------------------德勤調查顯示，80%的公司表示其董事會幾乎沒有人工智慧經驗。但高層管理者不能將人工智慧視為“技術團隊的問題”。人工智慧的責任在於領導層，因此金融科技領導者必須提升相關技能。### **跨分析能力**在推行人工智慧之前，金融科技領導者必須能夠切換視角——觀察數字、商業案例、運營與倫理——並理解這些因素如何交織影響人工智慧的結果。他們需要理解模型的統計準確性如何關聯於信用風險暴露。並且要能辨識一個看似合理（如還款紀錄）的變數，可能因與某些受保護族群（如年齡或族裔）相關聯而引入社會或監管風險。這種人工智慧素養來自與合規人員討論規範、與產品經理探討用戶體驗，以及與資料科學家審查模型結果，以捕捉漂移或偏見的跡象。在金融科技中，100%的風險避免是不可能的，但具備跨分析能力的領導者，能夠辨識值得冒的風險與應避免的風險。這項技能也能提升領導者辨識與應對偏見的能力，不僅從合規角度，更從策略與倫理角度。例如，若一個基於人工智慧的信用評分模型偏向某一客戶群，修正這種不平衡不僅是資料科學的任務，更是保護公司聲譽的行動。對於致力於金融包容或面臨ESG審查的金融科技公司來說，僅符合法律規範是不夠的。判斷力意味著知道什麼是正確的，而不僅僅是允許的。### **可解釋性素養**可解釋性是建立信任的基礎。沒有它，決策者、客戶與監管者都會質疑模型為何得出特定結論。這要求高層能區分可解釋模型與需要事後解釋（如SHAP值或LIME）的模型。他們需要在模型邏輯不清楚時提出問題，並認識到“準確性”單獨不足以支持黑箱決策。偏見並非無中生有；它在模型訓練與部署時若缺乏充分監督就會產生。可解釋性讓領導者能早期察覺這些問題，並在造成損害前採取行動。人工智慧就像飛機的自動駕駛。大多數時間運行順暢，但遇到風暴時，飛行員必須接管。在金融領域亦是如此。團隊需要能停止交易、調整策略，甚至在條件變化時中止產品推出。可解釋性與備用控制能力相輔相成，確保高層理解人工智慧，並在其規模運作時仍能掌控。### **概率模型思維**高層習慣做決定，比如信用分低於650就拒絕申請。但人工智慧的運作方式不同，這是一個重大的思維轉變。對領導者而言，概率思維需要具備三個能力： * 解讀風險範圍，而非二元的是/否結果。 * 比較預測的信心程度與其他商業或監管考量。 * 知道何時應該覆蓋自動化，運用人類判斷。例如，一個金融科技的概率人工智慧模型可能將某客戶標記為高風險，但這不一定代表“拒絕”。可能意味著“進一步調查”或“調整貸款條件”。若缺乏這種細膩度，則自動化可能變成一把鈍刀，削弱客戶信任，並引來監管壓力。**為什麼判斷層將決定金融科技的勝負**---------------------------------------------------------未來的金融科技不會由擁有最強大人工智慧模型的人來決定，而是由能用判斷力最敏銳的人來贏得。隨著人工智慧商品化，效率提升已成為基本條件。真正的贏家在於能在算法遇到不確定性、風險與倫理灰區時，果斷介入。判斷層不是抽象概念。它體現在高層決定暫停自動交易、延遲產品上市，或覆蓋不符合實際情況的風險評分時。這些都不是人工智慧的失誤，而是證明人類監督是價值創造的最後一道防線。策略性的一致性使判斷成為制度化的元素。一個強有力的人工智慧策略不僅制定技術路線圖，更確保組織定期檢視計畫、升級團隊的AI能力、建立必要的資料架構，並將每次部署與明確的商業成果相連結。在這個意義上，判斷不是偶發事件，而是融入運作模式，讓高層能以價值為導向推動領導。金融科技需要能在速度與規模上運用人工智慧，同時由人類掌握情境、細微差別與長遠願景的領導者。人工智慧能在秒內偵測異常，但只有人能決定何時反駁數學、重新思考假設，或勇於冒險開啟成長之門。這層判斷力，才是將人工智慧從工具轉化為優勢的關鍵。### **關於作者：**Guillermo Delgado 是 Nisum 的全球人工智慧領導者兼 Deep Space Biology 的首席營運官。擁有超過25年的生物化學、人工智慧、太空生物學與創業經驗，他致力於開發促進地球與太空人類福祉的創新解決方案。作為企業策略顧問，他曾參與 NASA 的太空生物學人工智慧願景，並獲得多項創新獎。他擁有喬治亞理工學院的人工智慧碩士學位，並以優異成績取得學位。此外，他也曾擔任大學教授，教授機器學習、大數據與基因科學等課程。
判決層：為什麼人工智慧在領導者更聰明之前並不真正聰明
Guillermo Delgado Aparicio 是 Nisum 的全球人工智慧領導者。
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由 JP Morgan、Coinbase、Blackrock、Klarna 等高層閱讀
金融科技中的人工智慧涵蓋多種應用範疇，從詐騙偵測與演算法交易到動態信用評分與個人化產品推薦。然而，一份金融行為監管局的報告指出，在75%的使用人工智慧的公司中，只有34%了解其運作原理。
問題不僅在於缺乏認識，而是對資料分析的力量與範圍存在深刻誤解，這正是人工智慧的根源。生成式人工智慧工具的普及已將此議題帶入高層管理層。但許多決策者在實施人工智慧時，並不理解其背後的微積分、統計學與高階演算法原理。
以本福德定律為例，這是一個簡單的統計原則，用來通過數字中的模式來偵測詐騙。人工智慧建立在類似的數學基礎上，只是規模擴展到數百萬筆交易。撇除炒作，基礎仍是統計學與演算法。
這也是為何高層管理者的人工智慧素養如此重要。無法區分分析何時結束的領導者，可能會過度信任自己不理解的系統，或因恐懼而低估其潛力。歷史告訴我們，當決策者誤讀科技時會發生什麼：監管機構曾試圖禁止國際IP通話，卻見技術超越規則。同樣的動態也在人工智慧中上演。你不能封鎖或盲目採用它；你需要判斷力、情境理解與負責任的引導能力。
金融科技領導者必須彌合這些差距，以負責任且有效地運用人工智慧。這意味著理解分析何時結束、人工智慧何時開始，建立引導這些系統的技能，以及運用明智判斷來決定何時、如何信任其輸出。
人工智慧的限制、盲點與幻象
分析學分析過去與現在的資料，解釋發生了什麼以及為何會這樣。人工智慧則在此基礎上，運用先進分析預測未來，並逐漸自動做出決策或行動。
憑藉其卓越的資料處理能力，金融科技領導者很容易將人工智慧視為魔法子彈。但它並非萬能。人類在模式識別方面仍具有天生優勢，尤其在資料不完整或“髒”時。人工智慧可能難以理解人類能迅速掌握的語境細微差別。
然而，認為不完美的資料使人工智慧無用，是一個錯誤。分析模型可以處理不完整的資料。但知道何時部署人工智慧、何時依賴人類判斷來填補空白，才是真正的挑戰。若缺乏這種謹慎監督，人工智慧可能帶來重大風險。
其中一個問題是偏見。當金融科技用舊資料訓練人工智慧時，往往會繼承資料中的偏差。例如，客戶的名字可能無意中成為性別的代理指標，或姓氏暗示族裔，從而影響信用評分，這是監管機構不會批准的。這些偏見，藏在數學中，常需人類監督來察覺與修正。
當人工智慧模型遇到未曾訓練過的情境，可能導致模型漂移。市場波動、監管變化、客戶行為演變與宏觀經濟轉變，都可能影響模型的效能，若缺乏人類監控與重新校準。
當金融科技使用黑箱模型，無法看到變數之間的關係時，重新校準的難度會急劇上升。在這種情況下，企業失去將知識傳遞給管理層決策者的可能性。此外，不透明模型中的錯誤與偏見也難以察覺，削弱信任與合規性。
金融科技領導者需要了解的事項
德勤調查顯示，80%的公司表示其董事會幾乎沒有人工智慧經驗。但高層管理者不能將人工智慧視為“技術團隊的問題”。人工智慧的責任在於領導層，因此金融科技領導者必須提升相關技能。
跨分析能力
在推行人工智慧之前，金融科技領導者必須能夠切換視角——觀察數字、商業案例、運營與倫理——並理解這些因素如何交織影響人工智慧的結果。他們需要理解模型的統計準確性如何關聯於信用風險暴露。並且要能辨識一個看似合理（如還款紀錄）的變數，可能因與某些受保護族群（如年齡或族裔）相關聯而引入社會或監管風險。
這種人工智慧素養來自與合規人員討論規範、與產品經理探討用戶體驗，以及與資料科學家審查模型結果，以捕捉漂移或偏見的跡象。
在金融科技中，100%的風險避免是不可能的，但具備跨分析能力的領導者，能夠辨識值得冒的風險與應避免的風險。這項技能也能提升領導者辨識與應對偏見的能力，不僅從合規角度，更從策略與倫理角度。
例如，若一個基於人工智慧的信用評分模型偏向某一客戶群，修正這種不平衡不僅是資料科學的任務，更是保護公司聲譽的行動。對於致力於金融包容或面臨ESG審查的金融科技公司來說，僅符合法律規範是不夠的。判斷力意味著知道什麼是正確的，而不僅僅是允許的。
可解釋性素養
可解釋性是建立信任的基礎。沒有它，決策者、客戶與監管者都會質疑模型為何得出特定結論。
這要求高層能區分可解釋模型與需要事後解釋（如SHAP值或LIME）的模型。他們需要在模型邏輯不清楚時提出問題，並認識到“準確性”單獨不足以支持黑箱決策。
偏見並非無中生有；它在模型訓練與部署時若缺乏充分監督就會產生。可解釋性讓領導者能早期察覺這些問題，並在造成損害前採取行動。
人工智慧就像飛機的自動駕駛。大多數時間運行順暢，但遇到風暴時，飛行員必須接管。在金融領域亦是如此。團隊需要能停止交易、調整策略，甚至在條件變化時中止產品推出。可解釋性與備用控制能力相輔相成，確保高層理解人工智慧，並在其規模運作時仍能掌控。
概率模型思維
高層習慣做決定，比如信用分低於650就拒絕申請。但人工智慧的運作方式不同，這是一個重大的思維轉變。
對領導者而言，概率思維需要具備三個能力：
例如，一個金融科技的概率人工智慧模型可能將某客戶標記為高風險，但這不一定代表“拒絕”。可能意味著“進一步調查”或“調整貸款條件”。若缺乏這種細膩度，則自動化可能變成一把鈍刀，削弱客戶信任，並引來監管壓力。
為什麼判斷層將決定金融科技的勝負
未來的金融科技不會由擁有最強大人工智慧模型的人來決定，而是由能用判斷力最敏銳的人來贏得。隨著人工智慧商品化，效率提升已成為基本條件。真正的贏家在於能在算法遇到不確定性、風險與倫理灰區時，果斷介入。
判斷層不是抽象概念。它體現在高層決定暫停自動交易、延遲產品上市，或覆蓋不符合實際情況的風險評分時。這些都不是人工智慧的失誤，而是證明人類監督是價值創造的最後一道防線。
策略性的一致性使判斷成為制度化的元素。一個強有力的人工智慧策略不僅制定技術路線圖，更確保組織定期檢視計畫、升級團隊的AI能力、建立必要的資料架構，並將每次部署與明確的商業成果相連結。在這個意義上，判斷不是偶發事件，而是融入運作模式，讓高層能以價值為導向推動領導。
金融科技需要能在速度與規模上運用人工智慧，同時由人類掌握情境、細微差別與長遠願景的領導者。人工智慧能在秒內偵測異常，但只有人能決定何時反駁數學、重新思考假設，或勇於冒險開啟成長之門。這層判斷力，才是將人工智慧從工具轉化為優勢的關鍵。
關於作者：
Guillermo Delgado 是 Nisum 的全球人工智慧領導者兼 Deep Space Biology 的首席營運官。擁有超過25年的生物化學、人工智慧、太空生物學與創業經驗，他致力於開發促進地球與太空人類福祉的創新解決方案。
作為企業策略顧問，他曾參與 NASA 的太空生物學人工智慧願景，並獲得多項創新獎。他擁有喬治亞理工學院的人工智慧碩士學位，並以優異成績取得學位。此外，他也曾擔任大學教授，教授機器學習、大數據與基因科學等課程。