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泛蠢：偵測99%聰明人都會遇到的思考盲區，哥倫比亞商學院的高效決斷訓練

為了解決內部招募方法的問題，作者MichaelJ.Mauboussin 這樣論述：

蠢是常態，聰明人也不例外 別把該慢想的事，丟給快思負責   精明如你，為何總是做出令你扼腕的選擇？ 貝佐斯、魔球經理人比利．比恩也肯定的決策心法 拒當盤子，就要擺脫思維慣性！   　　沒有人一早醒來就想著，「今天我要做出壞決定」。 　　然而我們都會做出壞決定，尤其聰明的人，往往會做出愚蠢的壞決定。 　　從金融危機到高知識分子遭遇詐騙，我們經常看到訓練有素的專家， 　　在毫無惡意的情況，卻犯下後果慘重的錯誤。   　　▶ 本書揭露「蠢」的一切根源——人類最常忽略的8個思考盲區 ◀ 　　讓你做好心智準備、認知到錯誤、改善心智工具，選出最佳解答！

  　　如果不能擺脫思維慣性，極容易掉入大腦先天的「決策陷阱」。大至決定是否要併購一家公司，小至應該為紀念日挑選哪一瓶紅酒，我們交由大腦扛起了理性的重責大任，最後卻和膝反射無異，究竟是哪個環節不夠周全？   　　本書取材自商業、運動、科學，以及日常生活中的鮮活故事，勾勒出降低犯錯可能的方法，包括「準備」面對常見的心智陷阱，「認知」情境中的錯誤，以及「運用」正確的心智工具來形塑更好的決策。讓讀者做對決策，穩健投資、職場長勝！   　　▶ 下決定前必先掌握策略 ◀ 　　本書作者莫布新利用自己在投資產業的經驗，加上心理學、科學上的知識，分析個案決定「錯誤」的關鍵，點出思維慣性的

缺陷，教大家避免「犯蠢」的三個步驟——   　　【STEP 1】做好心智準備：認識錯誤案例，檢討其原因。 　　【STEP 2】認知情境問題：找出「錯誤」的關鍵，了解到犯錯的風險程度及可能性。 　　【STEP 3】建造心智工具：因應生活情境建立技能，減少潛在錯誤的可能。   　　▶ 搞清楚「蠢」從何而來？ ◀ 　　我們的大腦如《快思慢想》一書所言，會運用不同系統思考。麥可．莫布新試著反問讀者，從直覺（快思）轉入到邏輯思考（慢想）後，你會如何思考問題？如何行動？還有你可能不知道運氣會在這一系列過程中，扮演什麼樣的角色？有利的結果是否能代表思維過程正確？理解以上問題，你才會

知道自己「蠢」在哪裡。   　　蠢沒有錯，蠢在你以為自己不會錯。不想「聰明反被聰明誤」，你應該試著理解自己的思考盲區，決策前「再想一下」，讓哥倫比亞商學院的「年度傑出教授」麥可．莫布新，透過本書教你如何做高效決斷的訓練。   各界推崇   　　★ 美國《商業週刊》年度傑出教授、摩根史坦利戰略首席顧問的思維判斷必讀經典 　　★ 亞馬遜創辦人貝佐斯強力推薦——訓練自己做出更有效、更強大的決策 　　★ 魔球經理人比利．比恩：「我絕不希望我的對手看過這本書！」 　　★ 美國《商業週刊》、《時代》雜誌、《富比士》雜誌、《紐約客》、《Fast Company》、《Stra

tegy+Business》等各大媒體爭相報導  

7小時，統計學從天書變故事書： 平均數、中位數、常態分布、迴歸分析、費米估算……統計這樣讀，輕鬆戰勝商學院大魔王。

為了解決內部招募方法的問題，作者本丸諒 這樣論述：

　　◎用哪個關鍵字當書名比較能賣，統計可以幫你找答案。 　　◎美國前總統歐巴馬2008年能勝選，就是將「隨機對照」搬到網路上測試。 　　◎美國沃爾瑪發現，把啤酒放在嬰兒紙尿布旁，銷量會提升，就是靠統計分析。 　　◎對全民進行PCR普篩，可以有效杜絕疫情嗎？統計學家算給你看。 　　 　　提到統計學，商學院學生馬上會告訴你，天呀，這根本是「大魔王」， 　　從各種分布、檢定開始，課本內容似乎變成天書，什麼虛無、對立假設…… 　　初級統計用到的數學不難呀，怎麼搞到二修都快過不了，幾乎要延畢。 　　 　　既然統計這麼難讀，為何還要學？因為： 　　開門做生意要靠因果分析，你才會找到賺錢與賠錢的關聯性。

　　統計就是一種邏輯，看穿怎麼用不同圖表呈現來唬人或防止被唬。 　　還有，這是一門預測的技術，還教你用機率來思考， 　　幫你八九不離十料中事情結果，就算只用在運彩也助你發財。   　　作者本丸諒，編輯超過30本以上的統計學暢銷書， 　　他透過各種案例與故事，教你用最快速度學會 　　平均數、中位數、常態分布、迴歸分析、費米估算…… 　　只要花一個晚上時間，你的邏輯能力暴增、思考能力暴增， 　　初級統計學成了能幫你一輩子的最強武器。 　　 　　◎看穿數據偏差，避開統計上的地雷   　　．「倖存者偏差」──應該加厚戰鬥機哪個部位的裝甲？ 　　二戰期間，同盟國在那些平安完成任務的戰鬥機上，發現一個獨

特的模式， 　　就是機身彈孔大多集中在機體和機翼尖端， 　　因此軍方打算加厚這些部位的裝甲， 　　但有位統計學家卻認為，應該加厚未中彈部位的裝甲，為什麼？ 　　這就是倖存者偏差的故事由來。   　　◎圖表的強項在於「比較」，幫你一眼看出（穿）資料與真相   　　 1854年的野戰醫院十分髒亂，因感染疾病而死的士兵遠多於戰死人數， 　　 這時，南丁格爾就把死亡人數的統計，從直方圖換成圓餅圖， 　　 就成功說服國會議員願意提供經費，改善醫療環境， 　　 為什麼只是換個圖表呈現，說服力就大增？ 　　 南丁格爾不只是護士，更是運用統計學的行家！ 　　 　　◎這樣學統計，天書會變成故事書！   　　．問

我財產有多少？我和比爾‧蓋茲的財產平均超過450億美元！ 　　極端的離群值會讓平均失真，主計處公布勞工平均薪資數字，就是犯了這種錯， 　　這就像拿你的錢跟比爾‧蓋茲的錢一起平均，然後說你們很有錢。 　　這時要利用中位數──由大到小排列後，取最中間的數值， 　　薪資調查統計要揭露中位數，才知道自己在前段班或是後段班。   　　．尼可拉斯．凱吉每年演出的電影越多，溺死人數也越多？ 　　另一項數據顯示，冰淇淋賣得越好、當年泳池溺死人數也越多。 　　其實爛片王和冰淇淋與溺斃者並無直接因果關係。 　　隨便找1,000位演員演出的電影數量，都能找到與溺死人數變化有正相關， 　　只要蒐集夠大量資料，就能找出

相關性，但是否有「因果」就很難說。 　　這時你要怎麼找因果？統計有解。 　　　 　　統計就是一種歸納，可以用在收視率調查、民意調查、賣場銷售業績， 　　甚至傳染病大約幾月幾日達到高峰、企業該替員工準備多少快篩劑、 　　醫院該準備多少病床、「超額死亡數」與疫情發展態勢， 　　都可透過統計來分析預測。 　　描述事實、了解原因與預見未來，最快與最好的方法，就是根據統計。   本書特色   　　平均數、中位數、常態分布、迴歸分析、費米估算……統計這樣讀， 　　輕鬆戰勝商學院大魔王。   好評推薦   　　贊贊小屋／李員興 　　「資料科學家的工作日常」粉專版主／張維元 　　政大統計系教授／鄭宗記　審定

銀行業與保險業運用雲端服務與個人資料保護之合規研究

為了解決內部招募方法的問題，作者王綱 這樣論述：

雲端運算自2010年開始商業化迄今已逾10年的發展，隨著資訊技術在軟硬體方面的革新、網際網路效能提升和新興行動科技的問世，無論是在雲端服務的模式(如SaaS、PaaS、IaaS)或是架構(如公有雲、私有雲、混和雲與社群雲)上都逐漸成熟，也使雲端運算在各領域(例如:公部門、醫療、金融、物流等)的運用漸成為趨勢。銀行業與保險業在雲端運算的運用上之前多以私有雲來進行 (例如巨量資料分析、區塊鏈的智能合約、智能客服等)，主因是考量法規依據與個資保護等議題，所以對於委外雲端服務大多在評估階段。2019年9月30日完成「金融機構作業委託他人處理內部作業制度及程序辦法」修訂後，銀行業與保險業在委外雲端的運

用上有較明確的法規依據。日後便可依照相關辦法中所規範的原則建立委外雲端服務的系統架構。金融機構運用雲端服務的個資保護議題除了與「個人資料保護法」及「個人資料保護法施行細則」有關外，「金融機構作業委託他人處理內部作業制度及程序辦法」、「金融監督管理委員會指定非公務機關個人資料檔案安全維護辦法」、「保險業辦理資訊安全防護自律規範」等都是需要遵守的法規規範。在委外雲端服務的運用上若要符合個資保護的相關規範，就必須在委外雲端服務的合約中訂立適當的條款。合約中對於委外雲端作業的風險控管、委託者的最終監督義務、主管機關和委託者的實地查核權力、查核方式、資料保護機制、受託者權限管理、資料儲存地點及緊急應變計

畫等都應在委外雲端服務合約中載明，以利個人資料保護的執行。本篇論文以此想法為出發點，並以目前委外雲端服務中較具規模業者的合約為討論對象，說明一般委外雲端服務合約對於相關法規的涵蓋程度。