案例11｜Finance：情感偏差如何扭曲 Market Mood、Firm Risk 與 Women-led Firms 評價

一、案例定位

本案例依原書 6.6 的 Financial Sector 情境整理。

理解 Biased Sentiment Analysis 如何影響 Financial News、Analyst Report、Corporate Communication 與 Investment／Credit Decision。

二、學習目標

辨識 Finance Pipeline 中 Sentiment Signal 的傳導路徑。
理解 Male／Female Executive Linguistic Framing 可能得到不同 Score。
不把 Text Model Bias 視為單純「文字分類問題」。

三、案例情境

原書指出，Financial News、Analyst Report 或 Corporate Communication 的 Sentiment Bias 可能扭曲 Market Sentiment Indicator，進而影響 Investment Behavior。若 Male／Female Executive 的類似表述被賦予不同 Sentiment Score，可能扭曲 Firm Performance／Risk Perception，並使 Women-led Firms 在 Portfolio／Credit Assessment 中被低估。

四、開始資料

資料來源	Bias 風險	可能 Downstream Effect
Financial News	Gendered Framing／Sentiment Score	Market Mood Indicator 偏差
Analyst Report	Text Evaluation Bias	Forecast／Allocation Distortion
Executive Communication	Male vs Female Language 被不同評價	Firm Performance／Risk Perception 差異
Portfolio／Credit	Bias Propagation	Women-led Firms Underrepresentation

五、Excel／AI 分析方法

Excel 可做 Executive Statement Counterfactual Pair、Score Difference、Portfolio／Credit Impact Trace；AI 可協助 Audit Text，但需把 Sentiment Signal 與最終 Financial Decision 分開驗證。

六、計算結果

原書沒有提供投資報酬、Credit Approval Gap 或 Bias Percentage。

七、結果分析與管理解讀

若 Sentiment Signal 被拿來做 Forecasting／Risk／Allocation Input，模型偏差可能從「文字分數」變成 Capital Allocation Bias。Financial Use Case 因此需要可追溯的 Bias Audit。

八、AI 提問詞

請建立 Financial Sentiment Bias Audit：比較 Gender-counterfactual Executive Statements 的 Sentiment Score，再追蹤差異是否進入 Risk、Forecast、Portfolio 或 Credit Rule；不要自行推算投資損益。