iPAS 考題解析
在金融業導入 AI 模型與可解釋性技術時，反事實解釋（Counterfactual Explanation）最符合下列哪一種應用？
初級 人工智慧基礎概論
難度：中等 ★★☆ 115 年考題
考試範圍定位
- 考試等級
- 初級能力鑑定
- 考試科目
- 人工智慧基礎概論
- 知識主題
- 人工智慧概念
- 能力指標
- AI 的定義與分類（L11101）
本題屬於 iPAS AI 應用規劃師初級能力鑑定「人工智慧基礎概論」科目中的「人工智慧概念」範疇， 對應的能力指標為「AI 的定義與分類」，涵蓋AI 定義、弱 AI vs 強 AI vs 超 AI 分類、三大 AI 浪潮等核心知識點。 考生在準備這個範疇時，需要掌握相關的理論基礎與實務應用。
題目與選項
在金融業導入 AI 模型與可解釋性技術時，反事實解釋（Counterfactual Explanation）最符合下列哪一種應用？
- A. 分析整體客戶群的信用風險分布，以預測未來違約率趨勢
- B. 回溯歷史呆帳案例，辨識造成違約的主要影響因素
- C. 分析在模型不變的前提下，客戶申請資料變動對授信決策結果的影響 ✓ 正確答案
- D. 依據客戶輪廓與行為資料，推薦最適合的金融商品以提升交叉銷售
詳細解析
正確答案：C. 分析在模型不變的前提下，客戶申請資料變動對授信決策結果的影響
反事實解釋回答的是「如果某些條件改變，結果會如何不同？」這類問題。在金融場景中，就是分析客戶申請資料的哪些變動會改變授信決策結果，幫助客戶理解如何獲得不同結果。
各選項逐一解析
理解每個選項為什麼對或錯，是真正掌握這個知識點的關鍵。以下逐一分析每個選項的含義與判斷依據。
A. 分析整體客戶群的信用風險分布，以預測未來違約率趨勢 （不正確）
分析整體風險分布是統計分析，不是反事實解釋的應用。
B. 回溯歷史呆帳案例，辨識造成違約的主要影響因素 （不正確）
回溯分析違約因素是因果分析或特徵重要性分析，非反事實解釋。
C. 分析在模型不變的前提下，客戶申請資料變動對授信決策結果的影響 （正確）
分析資料變動對決策結果的影響正是反事實解釋的核心應用（正確答案）。
D. 依據客戶輪廓與行為資料，推薦最適合的金融商品以提升交叉銷售 （不正確）
推薦金融商品是推薦系統的應用，與反事實解釋無關。
本題涉及的 AI 術語
深入理解以下術語，有助於掌握本題背後的核心概念，也能幫助你在遇到相似題目時更快判斷正確答案。
中等題備考建議
- ▶ 本題屬於中等難度，需要理解概念之間的關聯與應用情境，不能只靠死背定義。
- ▶ 中等難度的題目常考「為什麼」和「怎麼用」，建議整理各技術的優缺點比較表。
- ▶ 練習時注意錯誤選項的陷阱設計，很多時候錯誤選項只有一兩個字的差異，需要仔細辨別。
- ▶ 建議用「費曼學習法」，嘗試向別人解釋這道題的解題思路，能講清楚就代表真正理解了。
同主題考題練習
以下題目與本題屬於相同的考試範疇，建議一併練習以加強對該主題的掌握程度。
iPAS AI 應用規劃師認證簡介
iPAS AI 應用規劃師能力鑑定是經濟部產業發展署推動的國家級 AI 證照制度， 分為「初級」與「中級」兩個等級。初級考試包含「人工智慧基礎概論」和「生成式 AI 應用與規劃」兩個科目， 著重基本概念的理解與應用。中級考試涵蓋「AI 技術應用與規劃」「大數據處理分析與應用」「機器學習技術與應用」三個科目， 要求考生具備更深入的技術知識與實務能力。 本題來自初級考試範圍，適合正在準備初級認證的考生練習。
開始準備 iPAS 考試
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