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懲罰貧窮：大數據橫行的自動化時代，隱藏在演算法之下的不平等歧視

為了解決信用不良貸款推薦的問題，作者VirginiaEubanks 這樣論述：

2019年莉莉安・史密斯圖書獎（Lillian Smith Book Award）、 2018年麥加農中心圖書獎（McGannon Center Book Prize）獲獎作品   本書揭露高科技工具影響人權與經濟公平。 看似客觀中立的機器運算， 可能在學習人類提供的資料後， 再複製社會偏見與歧視，形成「自動不平等」！   　　▴美國印第安納州在三年內駁回100萬人的醫療照護、糧食券和現金救濟申請，只因為資格自動審查機制把不完整的申請錯誤統統歸結為申請者未能配合。繁瑣的行政程序和不合理的期望使人們無法獲得應得的利益，只有少數幸運兒得以獲得公共資源。   　　

▴▴洛杉磯由於住房有限，當局採用一種演算法，計算成千上萬名無家可歸者的「相對弱勢」，並按照優先排序提供這些人住房服務與資源。然而，這套系統會跟警察系統共享貧窮人口和工人階級的個資，造成窮人與犯罪分子輕易被歸納為同一個分類，否決了他們的基本權利，損害了他們的人性與自主權。   　　▴▴▴賓州阿格勒尼郡的風險預測模型以統計數據來預測哪些家庭會虐童、哪些人是問題父母，但數據庫的資料來源卻集中在仰賴公共資源的低收入家庭。光是在2016年，模型預測的1萬5139筆虐童報告中，就有3633筆不正確；在此同時，數千個貧困家庭與少數族群的生活早已無端遭受侵入及監視。   　　進入數位時代以來，

金融、就業、政治、衛生和公共服務、治安管理等領域的決策都經歷了革命性的變化。如今是由自動化系統而不是由真人來掌控哪些社區受到監管，哪些家庭獲得需要的資源，或是哪些人該接受詐欺調查。雖然人人生活在這種新的資料制度下，但侵入性及懲罰性最強的制度，卻完全針對窮人所設計。   　　政治學家維吉妮亞・尤班克斯在本書中，有系統地探究了資料探勘、政策演算法、預測性風險模型對美國窮人與勞工階級的影響。書中充滿了令人揪心、瞠目結舌的故事，例如印第安納州一名婦人因為癌症末期住院治療，錯過了重新認證補助資格的預約，被取消福利救濟；賓州的某個單親媽媽每天都擔心失去女兒的撫養權，只因她符合某種統計形象。  

　　美國一直以來使用最尖端的科學與技術來遏制、調查和懲戒窮人。「數位追蹤」與「自動化決策系統」就像以前的郡立濟貧院以及科學慈善運動，讓中產階級看不到貧困，讓國家抽離了道德規範，做出非人道的選擇：誰能獲得溫飽、誰得挨餓受凍；誰有住房、誰依舊無家可歸；政府應該拆散哪些家庭。在這過程中，它們更削弱了民主，背叛了人們最珍視的民族價值觀。   　　也許，貧窮並非我們都需要馬上面臨的課題，但在演算法的使用之下，所有人都將無可避免地受到資源分配的影響。這本研究深入、慷慨激昂的好書來得正是時候！   本書特色   　　1. 綜觀書市，大部分類似的書籍都僅探討演算法對於社會的影響，很

少有如本書一樣聚焦於「貧困」議題；而這個問題並不單單只會發生於窮人身上，因為演算法讓所有的人都有可能遇到類似的困境。這樣的主旨使本書在相關作品中更顯獨特。   　　2. 本書特別針對公共福利相關的措施來做描述，從事社會福利相關職業、關注當今貧窮社會議題的讀者，或是對科技應用於社會福利制度有興趣的讀者，在閱讀完本書之後，都能對貧困現象的產生與發展有更進一步的瞭解。   權威推薦   　　呂建德／中正大學社會福利學系教授 　　巫彥德／人生百味共同創辦人 　　李明璁／社會學家、作家 　　李建良／中央研究院法律學研究所特聘研究員×科技部「人工智慧的創新與規範」專案計畫總

主持人 　　李政德／成功大學數據科學所教授 　　杜文苓／政治大學創新國際學院院長 　　林文源／清華大學人文社會AI應用與發展研究中心主任、通識教育中心教授 　　林佳和／政治大學法學院副教授 　　阿潑／轉角國際專欄作者 　　洪敬舒／臺灣勞工陣線協會研究部主任 　　張國暉／臺灣大學國家發展研究所副教授、風險社會及政策研究中心研究員 　　張烽益／臺灣勞動與社會政策研究協會執行長 　　黃益中／公民教師、《思辨》作者 　　劉揚銘／自由作家 　　劉靜怡／臺灣大學國家發展研究所專任教授 　　顏擇雅／作家、出版人 　　（以上依姓氏筆畫排序）   國外好

評推薦   　　「這本書十分駭人。不過，讀了以後，你將變得更精明，更有能力去尋求正義。」——娜歐蜜・克萊恩（Naomi Klein）／《震撼主義》（The Shock Doctrine）作者   　　「尤班克斯在書中精采地記錄了自動化時代『另一半的人如何生活』，並揭露一道新的數位鴻溝：一個使最邊緣化的社群身陷困境的全面監控網路。這本震懾人心、發人深省、充滿人道關懷的好書，揭露了資料導向的政策所造成的反烏托邦，並敦促眾人創造一個更公正的社會。」——阿朗卓・尼爾森（Alondra Nelson）／《DNA的社會生活》（The Social Life of DNA）作者   　

　「在這本發人深省的好書中，尤班克斯讓我們看到，現代社會雖有表面的改革，但我們針對弱勢族群所制訂的政策，依然是由古老的濟貧法所主導，而那些法條只會排擠並懲罰社群中最貧困的人。」——弗朗西絲・福克斯・派文（Frances Fox Piven）／《規範窮人》（Regulation the Poor）作者   　　「這是今年最重要的科技好書。如今每個人都擔心網路對民主的影響，但尤班克斯指出，我們面臨的問題遠比『假新聞』更嚴重——自動化系統鞏固了社會與經濟不平等，破壞私人與公共福利。尤班克斯深入研究歷史與報告，幫大家更瞭解我們面臨的政治與數位力量，以便更有效地反擊。」——阿斯特拉・泰勒（Ast

ra Taylor）／《人民平臺》（The People’s Platform: Taking Back Power and Culture in the Digital Age）作者   　　「這本書清楚地揭露美國的體制（從執法到醫療、再到社會服務）日益懲罰窮人，尤其是有色人種。如果你擔心美國現代工具的不平等，這是一本必讀的好書。」——桃樂西・羅伯茲（Dorothy Roberts）／《殺死黑人》（Killing the Black Body）與《瓦解的關連》（Shattered Bonds）作者   　　「這本書是寫給所有人看的，包括社群領袖、學者、律師、接受政府援助的人以

及需要更深入瞭解『靠數位產業致富的國家如何利用技術來創造並維持永久性下層階級』的人。這是為我們這個時代撰寫的書。」——馬基亞・西里爾（Malkia A. Cyril）／媒體正義中心（Center for Media Justice）的執行董事與共同創辦人   　　「想瞭解資訊科技對美國邊緣化人口的社會影響，這本書是近期最重要的書籍。當我們開始討論人工智慧危害人類的可能性時，尤班克斯的這本書應該列入必讀書單。」——伊森・佐克曼（Ethan Zuckerman）／麻省理工學院公民媒體中心主任   　　「內容驚人，精采萬分⋯⋯誠如尤班克斯所述，自動化加上不顧道德又講究效率的新技術，不

僅威脅到那些社會視為可有可無的數百萬人，也威脅到民主。如果你想瞭解這個數位夢魘如何深入我們的體制並試圖規範我們的生活及你該如何挑戰它，這是一本必讀的好書。」——亨利・吉羅（Henry Giroux）／《身陷險境的大眾》（The Public in Peril：Trump and the Menace of American Authoritarianism）作者   　　「這是一個扣人心弦的精采故事，講述不良資料、劣質軟體、無能或腐敗官僚如何把弱勢族群的生活搞得天翻地覆。現在的治理往往隱藏在令人費解的法律與程式碼的背後，每個人都應該讀一讀這本書，以瞭解現代治理的實際運作。」——法蘭克・

帕斯夸（Frank Pasquale）／《黑盒子社會》（The Blackbox Society: The Secret Algorithms That Control Money and Information）作者   　　「尤班克斯的新書講述正在興起的監控國家，這個精采的故事令人震驚。『數位濟貧院』不斷擴大網絡，與其說是為了幫助窮人，不如說是為了管理、約束、懲罰窮人。閱讀這本書，並加入尤班克斯的行列，一起反對這個網絡所造成的不公正吧。」——桑福德・施拉姆（Sanford Schram）／《福利用語》（Words of Welfare）與《懲罰窮人》（Disciplining th

e Poor）作者

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消費金融無擔保業務呆帳評分卡建立之研究

為了解決信用不良貸款推薦的問題，作者陳啓延 這樣論述：

目 錄指導教授推薦書………………………………………………………口試委員會審定書……………………………………………………誌謝…………………………………………………………………… iii中文摘要……………………………………………………………… iv英文摘要……………………………………………………………… v目錄…………………………………………………………………… vi圖目錄………………………………………………………………… ix表目錄………………………………………………………………… xi第一章 緒論 ………………………………………………………… 1第一節 研究背景及動機 ………………………

………………… 1第二節 研究目的 ………………………………………………… 5第三節 研究範圍 ………………………………………………… 6第四節 研究架構及章節安排 …………………………………… 6第二章 文獻探討與相關理論 ……………………………………… 8第一節 相關文獻 ………………………………………………… 8第二節 銀行轉銷呆帳規定……………………………………… 10第三節 銀行催收實務 ……………………………………………11第四節 消費者債務清理條例…………………………………… 15第三章 研究設計與方法……………………………………………17第一節 研究設計…………………………

………………………17第二節 研究對象…………………………………………………19第三節 資料蒐集…………………………………………………19第四節 研究變數…………………………………………………20第五節 研究架構…………………………………………………22第四章 資料分析……………………………………………………24第一節 樣本屬性分析……………………………………………25第二節 Score設定說明…………………………………………28第三節 各項Score設定結果……………………………………29第四節 Score迴歸分析…………………………………………33第五節 Score結果分析…………………

………………………51第五章 結論與建議…………………………………………………53第一節 研究結論…………………………………………………53第二節 研究限制…………………………………………………54第三節 研究建議…………………………………………………54參考文獻………………………………………………………………57附錄一. 主管機關(中央銀行及金管會)，信用卡及現金卡轉銷呆帳、加權平均利率、消費性貸款及信用卡循環餘額統計資訊…59附錄二. K銀行消費金融無擔保品之呆帳戶歷史回收率(Vintage)……………………………………………………………61附錄三. 民事訴訟流程圖……………………………

………………64附錄四. 支付命令流程圖……………………………………………65附錄五. 保全程序(假扣押)流程圖…………………………………66附錄六. 本票裁定流程圖……………………………………………67附錄七. 債務清償條例，債務人申請流程圖………………………68附錄八. 消債事件法院調解流程圖…………………………………69附錄九. 消債條例更生流程圖………………………………………70附錄十. 消債條例清算流程圖………………………………………71圖目錄圖1-1 研究架構………………………………………………………7圖2-1 無擔保業務催收流程圖………………………………………16圖3-1 研究架

構圖……………………………………………………23圖4-1 假設年齡對回收率的散佈圖…………………………………24圖4-2 組合1.公司類別、教育程度、年齡、帳上金額、帳齡，線性迴歸圖…………………………………………………………35圖4-3 組合2.公司類別、教育程度、年齡、帳上金額，線性迴歸圖………………………………………………………………36圖4-4 組合3.公司類別、教育程度、年齡、帳齡，線性迴歸圖37圖4-5 組合4.公司類別、教育程度、帳上金額、帳齡，線性迴歸圖………………………………………………………………38圖4-6 組合5.公司類別、年齡、帳上金額、帳齡，線性迴歸圖…………………

……………………………………………39圖4-7 組合6.教育程度、年齡、帳上金額、帳齡，線性迴歸圖………………………………………………………………40圖4-8 組合7.公司類別、教育程度、年齡，線性迴歸圖…………41圖4-9 組合8.公司類別、教育程度、帳上金額，線性迴歸圖…………42圖4-10 組合9.公司類別、教育程度、帳齡，線性迴歸圖……………43圖4-11 組合10.公司類別、年齡、帳上金額，線性迴歸圖……………44圖4-12 組合11.公司類別、年齡、帳齡，線性迴歸圖…………………45圖4-13 組合12.公司類別、帳上金額、帳齡，線性迴歸圖……………46圖4-14 組合13.教育程

度、年齡、帳上金額，線性迴歸圖……………47圖4-15 組合14.教育程度、年齡、帳齡，線性迴歸圖…………………48圖4-16 組合15.教育程度、帳上金額、帳齡，線性迴歸圖……………49圖4-17 組合16.年齡、帳上金額、帳齡，線性迴歸圖…………………50表目錄表2-1 銀行委外催收動機及利益表…………………………………14表4-1 假設的各年齡的回收率表……………………………………24表4-2 公司類別屬性分析表…………………………………………26表4-3 教育程度屬性分析表…………………………………………26表4-4 年齡屬性分析表………………………………………………26表4-5 帳上

金額屬性分析表…………………………………………27表4-6 帳齡屬性分析表………………………………………………27表4-7 研究變數：公司類別、教育程度、年齡 、帳上金額Score配分表……………………………………………………………28表4-8 研究變數：帳齡配分表………………………………………29表4-9 公司類別Score設定結果……………………………………29表4-10 教育程度Score設定結果……………………………………30表4-11 年齡Score設定結果 ………………………………………31表4-12 帳上金額Score設定結果……………………………………32表4-13 帳齡Sco

re設定結果…………………………………………33表4-14 變數組合表……………………………………………………33表4-15 十六種組合迴歸分析彙整表…………………………………52

疫後經濟大崩盤：通膨海嘯後崩盤的市場與新商機

為了解決信用不良貸款推薦的問題，作者한상완 這樣論述：

2022年，前所未有的惡性通膨即將出現， 為了不讓貨幣價值崩壞，各國央行必須升息，而房地產將首當其衝。 2008年次貸危機後未被修正的房地產市場如今將加倍奉還， 2023年經濟的巨大泡沫即將全面崩潰！ 留住資產、未來獲利，此時此刻你一定要看的書。 　　2020～2021年，全球股市歷經大怒神般的自由落體，接著又乘著雲霄飛車直衝天際，你是不是有搭上這波甜蜜衝刺呢？ 　　當全世界都在享受這場獲利派對，就是該、離、開的時候了！ 　　本書從2008年發生的次貸危機和歐洲財政危機開始分析全球市場，從不動產開始，延伸至股市、利率，以多種角度審度局勢。 　　作者統整出，因次貸危機實行的

量化寬鬆，到了要升息回收的時刻卻遇到covid-19大流行，全世界經濟負成長，為了挽救經濟，只能繼續採取量化寬鬆政策。連續的量化寬鬆導致熱錢過多，房地產和股市爆漲，又遇上十年一次的原物料超級循環，作者大膽預測，2023年全世界將會迎來惡性通貨膨脹，造成房地產和股市泡沫化。 　　如何在這場泡沫危機中成為贏家？ 　　了解升息策略，執行不動產避險     　　小心投資比特幣 　　以三個原則選擇產業個股 　　丟棄舊時代錯誤的金錢觀 　　投資美國市場有利無害 　　世界經濟會反覆出現泡沫化，經濟循環像鞦韆一樣，五到十年一循環，如果懂得利用，20年後就可以晉升為富人之列。 專家學者一致推薦 　　孫

明德主任／台經院景氣預測中心 　　謝金河／財信傳媒集團董事長 　　謝劍平／台灣科技大學財金所教授 　  

以服務創新觀點探討外商銀行改善逾期放款催理法務作業流程研究–以C銀行為例

為了解決信用不良貸款推薦的問題，作者李奕賢 這樣論述：

探討自雙卡風暴後，國內各銀行消費金融逾期放款暴增，金管會對逾期放款之催理作業監理日趨嚴謹，再於次級房貸引發金融海嘯後，跨國銀行多數因遭政府裁罰與嚴格監理，積極進行各項作業流程簡化與成本之管控。法務作業逐漸成為逾期放款之催理不可或缺之工具，惟法務作業事涉法律專業及客戶權益，程序繁瑣成本亦高，如何簡化程序降低成本，並能精確掌握進度實為難題。本研究以外商銀行C銀行為例，採用行動研究分析法，歸納核心問題，導入服務創新及服務支援相關理論為基礎，並參照部分品質活動循環(PDCA)架構，利用資訊科技整合之法務作業平台，將法務作業流程標準化、數位化，達到服務創新的目的，除了改善整體作業流程服務品質、降低成本

，也提升逾期帳款回收率及內部與外部客戶對公司的信任感。