iPAS 考題解析某金融機構要開發信用評分卡模型，要求模型具備可解釋性、能輸出每個客戶的違約機率，且監管機構要求能清楚說明拒絕貸款的原因。下列哪個模型選擇最為適合？

解析

正確答案：A. 邏輯迴歸（Logistic Regression）配合評分卡轉換

信用評分卡（Scorecard）傳統上使用邏輯迴歸，其係數具有直接的可解釋性，且能輸出違約機率，符合監管機構的要求。評分卡轉換（Weight of Evidence/Information Value）進一步使結果對業務人員友善，是金融業監管環境下的標準做法。

每個選項為什麼對或錯

• A 邏輯迴歸（Logistic Regression）配合評分卡轉換 正解

  邏輯迴歸配合評分卡是金融業監管合規的標準方案，此為正確選擇。

• B XGBoost 配合 SHAP 解釋 錯誤選項

  XGBoost+SHAP 雖有一定解釋性，但監管機構通常要求更高的透明度。

• C 深度神經網路配合 LIME 解釋 錯誤選項

  深度神經網路即使配合 LIME 也難以完全滿足監管的透明度要求。

• D 隨機森林配合特徵重要性排序 錯誤選項

  隨機森林的特徵重要性是整體統計，無法針對單一客戶說明拒絕原因。

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