某金融機構計劃開發一套智慧理賠防詐欺與自動化審查系統。該系統的運作流程為：先由模型 A 分析客戶上傳的診斷書與收據影像，評估並輸出該案件屬於「正常理賠」或「疑似詐欺（高風險）」的機率值；確認為正常案件後，再由模型 B 根據診斷書內容進行上下文語意推理，自動撰寫客製化的理賠通知信函與案件摘要報告。下列關於兩個模型的敘述，何者最正確？
答案 （A）
核心概念
輸出機率值做判斷的是鑑別式，輸出一整封信的是生成式。
模型 A 看影像、吐出「正常」或「疑似詐欺」的機率，這是分類，屬於鑑別式 AI（Discriminative AI）。模型 B 讀診斷書、寫出客製化通知信與摘要，這是產生新內容，屬於生成式 AI（Generative AI）。歸類只看輸出是什麼，用了哪種技術無關。
本題詳解提到同卷第 34 題。
答題技巧
快速判斷技巧：看輸出：機率、標籤、分數是鑑別式，文章、圖片、信函是生成式。 ・輸出機率值 → 鑑別式 AI ・輸出一封信 → 生成式 AI ・都用深度學習 → 跟歸類無關
易錯陷阱：(B) 用「產生風險分數」的「產生」兩個字，把鑑別式包裝成生成式。 關鍵差異：分數是判斷結果，跟「產生新內容」是兩回事。 本卷第 34 題是四項應用版，第 49 題是兩個模型版，考的是同一條規則。