但陪伴需要時間，社福體系的社工折損率又高。於是馴錢師決定把AI放進服務核心，把過去累積的個案資料整理成知識圖譜，框住AI的判斷範圍、降低幻覺風險，再搭配持續的人工複核與資料治理，開發出「好理家在—財務健檢網」。
打開網站，除了可以匿名詢問任何財務問題的「問問AI」，工具箱裡還備有財務韌性檢測、投資韌性檢測、財務合拍檢測、詐騙防禦能力檢測、財務焦慮檢測與生活試算模擬器。這套系統，讓馴錢師一舉拿下去年IT Matters Awards社會影響力獎。
本集未來城市邀請馴錢師執行長邱淑芸，分享團隊如何從財務知能教育起家，讓AI從社工原本不信任的工具，變成一套能被追蹤、能被驗證的輔助角色。
未來城市Podcast EP.136
▹ 未來主持人：未來城市頻道資深總監 陳芳毓
▹ 未來大來賓：馴錢師財商研究中心執行長 邱淑芸
▹ 訪談精華：
主持人問（以下簡稱問）：馴錢師在2005年成立，為什麼當初會決定投入財務知能領域？
邱淑芸（以下簡稱邱）：2005年台灣爆發雙卡風暴，當時我和一群網路圈、媒體圈的夥伴一路追查，發現問題核心其實是巨大的財務知識鴻溝。
信用卡合約上的「循環利息」，換算成數學算式就是複利；「最低應繳金額」背後藏著扣款順序，優先扣違約金、再扣利息，最後才輪到本金。很多人以為自己每期都有還錢，實際上錢幾乎全拿去付利息，本金一動也沒動。
當時信用卡年利率高達25%，只繳最低應繳金額的人，一年繳的錢可能全部是利息，這正是卡奴「一直還錢、卻一直還不完」的由來。
因此我們創立「馴錢師」，為弱勢族群提供財務健康支援、弭平知識落差。這個名字是從「馴獸師」延伸而來，金錢比野獸還兇猛，我們希望每個人都能當金錢的主人，而不是被金錢牽著走。
問：馴錢師服務的對象是哪些人？跟銀行理專教的理財，差別在哪裡？
邱：馴錢師同時服務兩群人：一群是經濟弱勢家庭，多數由基金會或政府單位委託服務；另一群是「員工協助方案」的對象，政府機關與企業常見的12項協助範疇裡，財務是其中之一，員工若因財務狀況影響工作，可透過這個管道求助。
除此之外，台灣還有一群「近貧階級」，還沒到經濟弱勢的程度，卻也稱不上寬裕，收入很難拉高，生活水準卻被整體消費水準往上拉扯，兩端擠壓下容易焦慮。
「理財」兩個字常被連結到投資，理專問你有沒有在理財，多半是要賣工具給你，於是先問目標，再回推每月預算。但坦白講，那些數字多半是喊出來的，沒人真正算過。
而理財的本意其實是「管理財務」，財務有收入、支出、資產、負債四個構面，管理就是收入管多、支出管少、資產管多、負債管少，還要像「PDCA循環」一樣計畫、執行、檢核、再調整。
問：馴錢師長期強調「人陪伴人」，為什麼會決定把AI放進服務核心？
邱：馴錢師看過大量的財務惡化個案，其實有一個明確的共同軌跡。
一開始只是收支略有不平衡，保費年繳時忽然緊了一點，就先刷卡分期，分期墊高每期繳款金額，現金被壓縮後更依賴信用卡，從全額繳清變成部分繳清，最後只繳最低應繳金額。
銀行還會主動提供信貸做債務整合，若家庭剛好有車有房，信用卡、信貸、房貸、車貸四種負債會同時出現，信貸能加碼再借，房子車子也能增貸，越轉負債越多，人在這個過程裡很難察覺，因為這已經變成日常。
我們稱這個現象為「隧道效應」：陷入財務困境到某個階段，只看得見眼前的問題，看不見其他資訊，更難自己喊停。
財務跟生活是連動的，但社工若只談生活，沒有搭配財務問題，根本問不出來。社工的養成教育裡沒有教財務、教經濟，折損率又高，訓練好的人常常很快離職，知識留不住在人身上。我們引入AI，就是為了補上社工缺少的財務知識，也讓知識不再只留在會流動的人身上。
問：AI具體怎麼協助社工提升財務敏感度、判斷風險？
邱：第一步是降低行政負擔。社工做會談紀錄很花時間，我們先用AI做語音轉文字，搭配社工詞彙與經濟議題的知識圖譜，讓社工不用再花額外時間編修。
這段紀錄接著直接送進風險評估系統，根據馴錢師過去累積的案例，歸納出哪些狀況容易伴隨財務風險，社工可以立即看到家庭面、經濟面、個人面可能出現的議題提醒，補上原本欠缺的經濟議題知識與敏感度。
此外還有「問問AI」功能，讓社工延伸了解一個案子該怎麼處理、該用什麼社會資源。政府有非常多政策補助資源，並不是每個人都清楚，這正好是社工的專業強項，AI則補足社工在財務知識端的不足，兩邊互相搭配。
問：一般民眾打開「好理家在」，實際上能做什麼？
邱：「好理家在」是一個財務健檢網站，一般人可以上去做財務健檢，社工也可以透過它做風險評估、判斷個案的財務問題。
進入網站，第一頁就是財務焦慮與財務韌性的簡單檢測，大概三分鐘就能做完一次基本的財務健檢。使用者不需要先表明身份，可以先用「問問AI」匿名測試，問任何跟自己財務相關的問題，覺得有幫助、想更進一步，才會進到跟真人諮詢的階段。
這個設計是刻意的，因為經濟弱勢家庭可能是我服務的對象，他必須把狀況完全攤開給我；但一般民眾不認識我們、我們也不認識他，他沒有理由一開始就把全部資訊交出來，所以讓AI先當一道低壓力的入口，讓使用者自己決定要不要走到下一步。
問：「好理家在」是怎麼開發出來的？如何用資料治理解決幻覺問題？
邱：背後的知識庫，來自馴錢師累積了15年的個案輔導資料，我們稱它為「Context」，再與合作夥伴用比較成熟的模型進行演算，目的是讓輔導人力不用學那麼多東西，就能借助這個工具加速上手。
針對AI的幻覺問題，我們特別做了知識圖譜，讓AI在特定框架下判斷使用者問的問題屬於哪個面向，不會隨便亂抓內容回答。
這套機制不是做完就結束，社工、馴錢師內部同仁，還有合作夥伴星展銀行基金會旗下200多位志工，都會持續使用並回饋，我們會定期針對模型調整，讓判斷更精準，也隨著新的社會議題持續擴充知識庫。
問：「好理家在」上線後，有沒有出現意料之外的狀況？
邱：沒想到警察會主動幫忙宣傳。
我們原本規劃先服務社工，之後才推廣給一般民眾。結果因為近期詐騙事件與警示帳戶案例增加，開始有警察主動告訴受騙民眾，去「好理家在」網站做諮詢，了解該怎麼處理債務問題，這完全不在我們原本的宣傳規劃裡，我到現在都不確定警方是怎麼知道我們的。
還有一群使用者透過我們的得獎曝光、媒體採訪或Podcast節目找上門，一開始多半抱著測試心態，發現真的有幫助之後，還會拉著親友一起來談。
問：AI對馴錢師20年來累積的財務教育經驗，帶來最大的改變是什麼？
邱：以前要傳遞知識，得一篇一篇文章慢慢寫、慢慢跟人解釋，現在透過AI能大幅加速這個傳播過程。服務型態也徹底改變，系統能24小時被詢問，原本只存在馴錢師團隊腦袋裡的知識，變成隨時可以被取用的資源。
「好理家在」啟動之後，不管是求助的個案還是邀約合作的機構，半年內都明顯增加，也吸引更多社工夥伴願意加入，一起學這套工作方法。
問：馴錢師未來想用AI解決哪些社福場景？
邱：短期內，我們會先把「問問AI」功能做情境式改版，目前這個功能是開放式提問，不少使用者不知道該怎麼問，接下來會依照婦女、老年、中年等不同身份與情境，讓使用者可以先對號入座，再進一步諮詢。
往長期看，我們想精準連結資源端與需求端。馴錢師最近與學界合作，用低收與中低收的次級資料做了一份「台灣貧窮地圖研究」，發現不同縣市的貧窮成因各有差異。下一步，我們希望透過AI呈現這份研究，讓願意投入資源的企業或個人，可以更精準地知道資源該放在哪裡、該做什麼事，而不是跟著新聞熱度雖波逐流。
聽懂未來：關於AI應用，我還想知道更多⋯
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