<h3>AM131-台北總校第十九期_經理人研修班 #第10週viedo</h3>

<h4># 0525 智慧金融 & 推薦系統 </h4>
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<h3>蔡銘峰老師 Slido_Q&A 答覆如下：</h3><br>

1. 如果一家新公司要推新產品的時後，沒有歷史資料，要如何驗證推薦結果，讓推薦系統進行精準行銷?
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<strong>Ans:這就像是課程後面提到的「the four paradigms of science」的始前時代第一波的情況了，坦白說這在 LLM 出來前，可能真的是無解，但在目前有了 LLM 後，或許是有機會利用 LLM 來造些 synthetic data 來進行。 </strong>
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2.推薦系統很容易涉及隱私侵害，請問目前有哪些比較能保護隱私的推薦方式？歐盟AIA有要求採取隱私設計...
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<strong>Ans: 確實是很容易涉及隱私侵害的問題，目前的確是有些系統會將 user & item 的一些相關資訊進行重新編碼，讓系統無法直接完全知道使用者的偏好。 </strong>
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3.我周邊朋友都說被Spotify綁死了！可否請老師分享為何Spotify的推薦系統這麼厲害？
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<strong>Ans: 這是好問題，坦白說我們也不完全明瞭 Spotify 的推薦系統是怎麼作的，大致上只知道它其中並不是只有單一模型而已，而是有多個模型、然後搭配像自動機（automata）一樣的使用者狀態轉移，來決定使用者在什麼樣的狀態下要用什麼推薦模型來作進行推薦，這個概念如何目前最火紅的 multi-agents 或是 agentic workflow 想法如出一轍，也就是透過多個 agents / models 來進行更進階的智能化預測。 </strong>
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