F1分數

F1分數（F1-score）是源於資訊檢索領域的統計指標，用於評估二元分類模型的整體效能。其核心定義為精確率（Precision）與召回率（Recall）的調和平均數，公式為：F1 = 2 * (精確率 * 召回率) / (精確率 + 召回率)。在風險管理中，精確率指「模型警示的風險中，有多少是真實風險」，召回率則是「所有真實風險中，有多少被模型成功找出」。相較於準確率（Accuracy），F1分數在處理數據不平衡（如舞弊案件遠少於正常交易）的場景中更具參考價值。它提供單一指標來權衡兩種錯誤：將正常案件誤判為風險（低精確率）以及未能識別出真實風險（低召回率）。這符合ISO/IEC 23894:2023對人工智慧風險管理中模型效能驗證的要求，確保AI系統的可靠性與穩健性。

F1分數在企業風險管理中，主要應用於優化及驗證AI偵測模型的效能，例如反洗錢交易監控、供應商違約預警或內部舞弊稽核。導入步驟如下： 1. **定義業務目標與樣本**：首先，明確定義「正向事件」（如：舞弊交易）與「負向事件」（正常交易），並準備已標記的歷史資料集進行模型訓練。 2. **模型訓練與評估**：選用如隨機森林（Random Forest）或支持向量機（SVM）等演算法訓練模型，並在驗證集上計算其精確率與召回率，進而得出F1分數。 3. **模型調優與部署**：反覆調整模型參數或分類門檻，以最大化F1分數為目標，在「避免過多誤報」與「確保高風險覆蓋率」之間取得最佳平衡。例如，某銀行導入AI偵測信用卡盜刷，透過優化F1分數，將模型誤報率降低30%，同時維持95%的真實盜刷案件召回率，大幅提升調查人員的工作效率並減少財務損失。

台灣企業在導入以F1分數為核心的AI風險模型時，主要面臨三大挑戰： 1. **資料品質與標記不足**：許多企業的歷史風險事件資料量少、標記不一致或品質參差不齊，導致模型訓練效果不佳，F1分數失去參考價值。對策是建立標準化的資料治理流程，並可採用資料擴增技術（Data Augmentation）來應對樣本不平衡問題。 2. **跨領域人才匱乏**：專案成功需要兼具資料科學、業務邏輯與風險管理知識的人才，這類複合型專家在市場上相當稀少。解決方案是成立跨部門專案小組，或與像積穗科研這樣的外部專家合作，加速知識轉移與能力建構。 3. **模型可解釋性要求**：金融監管機關（如金管會）日益要求AI決策需具備可解釋性。單純追求高F1分數的複雜模型可能成為「黑盒子」，難以向主管機關或董事會說明。對策是導入可解釋AI（XAI）工具如SHAP或LIME，並將模型透明度納入與F1分數同等重要的評估指標。優先行動項目應從建立高品質的資料基礎開始，預計時程約需3至6個月。

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