去頭去尾、補中間、再回頭砍頭尾：把讀法律判決書的邏輯，接上 AI Data 的「長照關懷 × 高齡金融資產分享」Web-Modern 解讀法

TL;DR (EN→ZH)
Start from the reasoning core, then align facts and outcomes with consent, audit, and guardrails. → 先抓「中間的論證核心」（治理與理由資料化），再回頭校對事實（頭）與結果（尾），以同意、稽核、風險欄位收斂到可落地的產品與決策。

0) 核心比喻：把「讀判決」的四步，變成產品與資料工程的主線

• 去頭（Facts 去雜）：
  長照與金融分享情境常混入情緒與偶發細節。先分離可驗證事實與敏感個資/結果語（遮蔽）。
• 去尾（Outcome 去惑）：
  暫不看「是否核准分享」或「投資結論」，避免倒因為果；先建論證與合規結構。
• 補中間（Reasoning 補齊）：
  把倫理/法規/風險/權益等「原則」轉成欄位與可驗證規則（Reasoning-as-Data）。
• 回頭砍頭尾（Consistency 檢核）：
  用反事實測試、洩漏掃描、域轉移與可追溯稽核，把「頭與尾」重新對齊「中間」。

一句話：先把「道理」變資料，再讓資料校正事實與結果。

1) 領域建模：長照關懷 × 高齡金融資產分享的「中間層」

我們用二組三軸，把倫理/法規/風險向量化（0~1）以便決策透明：

1.1 長照關懷三軸（Care Axes）

• autonomy（自主）：是否尊重受照者意願與能力（同意、代理授權範圍）。
• wellbeing（福祉）：照護介入是否提升生活品質/安全/醫療遵從。
• dignity（尊嚴）：資訊與介入是否避免污名/過度監控/不當暴露。

1.2 金融分享三軸（Finance Axes）

• liquidity（流動性）：分享/動用是否影響短中期現金流需求。
• risk（風險）：產品與操作之市場/信用/操作風險。
• fairness（公平）：分配/收費/資訊不對稱風險。

這六個軸都不是「最後答案」，而是補中間的「理由向量」，其值由規則/問卷/模型推導。

2) 資料模型（SQL/JSON）——把「理由」與「合規」落到欄位

可直接在 PostgreSQL 或 ORM（如 Prisma/SQLAlchemy）使用；命名遵循 Web-Modern 通用習慣。

2.1 基本實體：人、同意、關係人

sql
-- 高齡者主檔
CREATE TABLE elder_profile (
elder_id UUID PRIMARY KEY,
name_hash TEXT NOT NULL, -- 去識別（雜湊/假名）
birth_year SMALLINT,
contact_encrypted TEXT, -- 加密
risk_tags TEXT[], -- ex: ["frailty","cognitive_mild"]
created_at TIMESTAMP DEFAULT now()
);

-- 授權/同意紀錄（多版本）
CREATE TABLE consent_record (
consent_id UUID PRIMARY KEY,
elder_id UUID REFERENCES elder_profile(elder_id),
purpose TEXT, -- ex: "care_coordination","asset_sharing_advice"
scope_json JSONB, -- 權限細節：欄位/用途/保存期
granter_role TEXT, -- elder/self; legal_guardian; PoA
method TEXT, -- wet-sign; esign; verbal+recording
valid_from TIMESTAMP,
valid_to TIMESTAMP,
revoke_at TIMESTAMP,
evidence_link TEXT, -- 影像/文件憑證
version INTEGER DEFAULT 1,
created_at TIMESTAMP DEFAULT now()
);

-- 關係人（子女、代理人、理專）
CREATE TABLE stakeholder (
stakeholder_id UUID PRIMARY KEY,
elder_id UUID REFERENCES elder_profile(elder_id),
role TEXT, -- child; caregiver; advisor; social_worker
contact_encrypted TEXT,
trust_score NUMERIC(3,2) DEFAULT 0.50
);

2.2 長照資料（事件/介入/風險）

CREATE TABLE care_event (
event_id UUID PRIMARY KEY,
elder_id UUID REFERENCES elder_profile(elder_id),
event_type TEXT, -- fall, med, nutrition, rehab, social
payload_json JSONB, -- 可擴充（ex:跌倒情境、藥囑變更）
autonomy NUMERIC(3,2),
wellbeing NUMERIC(3,2),
dignity NUMERIC(3,2),
created_at TIMESTAMP DEFAULT now()
);

2.3 金融摘要（僅等級化，不存明細金額以降敏）

CREATE TABLE finance_snapshot (
snap_id UUID PRIMARY KEY,
elder_id UUID REFERENCES elder_profile(elder_id),
date_on DATE,
asset_mix_json JSONB, -- ex: {"cash":0.35,"bond":0.45,"equity":0.20}
liquidity NUMERIC(3,2),
risk NUMERIC(3,2),
fairness NUMERIC(3,2),
advisor_note TEXT,
created_at TIMESTAMP DEFAULT now()
);

2.4 中間論證（Reasoning-as-Data）與守護欄位（Guardrails）

-- 可複用規則/測試（與 Odoo 範式一樣可 JSON 化）
CREATE TABLE rule_catalog (
rule_id UUID PRIMARY KEY,
name TEXT, -- ex: "best_interest_elder","poa_scope_check"
category TEXT, -- ethics/legal/finance/care
elements JSONB, -- 要件
exceptions JSONB, -- 例外
weight NUMERIC(3,2) -- 對總評分影響
);

-- 推理層：一次決策場景的理由快照
CREATE TABLE reasoning_layer (
reason_id UUID PRIMARY KEY,
elder_id UUID REFERENCES elder_profile(elder_id),
context TEXT, -- ex: "weekly_review","portfolio_adjustment"
care_axes JSONB, -- {"autonomy":0.6,"wellbeing":0.8,"dignity":0.9}
fin_axes JSONB, -- {"liquidity":0.7,"risk":0.4,"fairness":0.8}
rules_applied JSONB, -- [{"rule_id":"...","pass":true},...]
std_of_review TEXT, -- proportionality/strict/...
summary TEXT, -- 人可讀摘要（LLM/人工）
created_at TIMESTAMP DEFAULT now()
);

-- 守護檢核：反事實/洩漏/域轉移/幻覺
CREATE TABLE guardrail_check (
check_id UUID PRIMARY KEY,
elder_id UUID REFERENCES elder_profile(elder_id),
reason_id UUID REFERENCES reasoning_layer(reason_id),
type TEXT, -- counterfactual/leakage/domain/hallucination
payload JSONB, -- 測試設定
score NUMERIC(4,3),
passed BOOLEAN,
evidence_link TEXT,
created_at TIMESTAMP DEFAULT now()
);

-- 稽核軌跡
CREATE TABLE audit_log (
audit_id UUID PRIMARY KEY,
actor TEXT, -- 系統/人員
action TEXT, -- view/update/export/share
resource TEXT, -- 表名/資源
resource_id UUID,
reason TEXT, -- 查閱目的
at TIMESTAMP DEFAULT now()
);

關鍵：結果（是否同意分享/資產動用）不直接當特徵；我們以 reasoning_layer 的軸與規則作為「中間層」來支撐解釋與決策。

3. Web-Modern 架構：前後端協作與 API 規格（TypeScript/Node）

前端：Next.js + React（App Router），以Server Actions存取安全 API；Component 控制遮蔽顯示與分權視圖。

後端：Node/Express（或 Next API routes）＋ Postgres（PG/Prisma）。

向量/LLM：可用本地或 API（論證摘要、規則對映），所有輸出必附來源或稽核碼。

事件匯流：使用 Webhooks / Kafka（選配）記錄「照護事件與金融快照」流入 reasoning-layer。

3.1 API 範例：建立一次「中間層推理」並觸發守護檢核

// /api/reasoning/create.ts (Next.js App Route)
import { z } from "zod";
import { db } from "@/server/db";

const Schema = z.object({
elderId: z.string().uuid(),
context: z.string(),
careAxes: z.object({ autonomy: z.number(), wellbeing: z.number(), dignity: z.number() }),
finAxes: z.object({ liquidity: z.number(), risk: z.number(), fairness: z.number() }),
rulesApplied: z.array(z.object({ ruleId: z.string().uuid(), pass: z.boolean() })),
summary: z.string().min(10)
});

export async function POST(req: Request) {
const body = Schema.parse(await req.json());
// 1) 寫入 reasoning_layer
const reason = await db.reasoning_layer.create({
data: {
elder_id: body.elderId,
context: body.context,
care_axes: body.careAxes,
fin_axes: body.finAxes,
rules_applied: body.rulesApplied,
std_of_review: "proportionality",
summary: body.summary
}
});
// 2) 觸發一組守護檢核（反事實、洩漏）
await db.guardrail_check.createMany({
data: [
{
elder_id: body.elderId,
reason_id: reason.reason_id,
type: "counterfactual",
payload: { autonomy_flip: 0.2 },
score: 0.0, passed: false
},
{
elder_id: body.elderId,
reason_id: reason.reason_id,
type: "leakage",
payload: { mask_outcome_terms: true },
score: 0.0, passed: false
}
]
});
// 3) 稽核
await db.audit_log.create({
data: { actor: "system", action: "create", resource: "reasoning_layer", resource_id: reason.reason_id, reason: "weekly_review" }
});
return new Response(JSON.stringify({ ok: true, reasonId: reason.reason_id }), { status: 201 });
}

3.2 前端元件：理由檢視器（先理由後結果）

// components/ReasoningInspector.tsx
import React from "react";

export function ReasoningInspector({
careAxes, finAxes, rules, summary
}:{
careAxes:{autonomy:number;wellbeing:number;dignity:number};
finAxes:{liquidity:number;risk:number;fairness:number};
rules:{name:string;pass:boolean}[];
summary:string;
}) {
return (

中間層理由（Reasoning-as-Data）


Care Axes

Autonomy: {careAxes.autonomy.toFixed(2)}
Wellbeing: {careAxes.wellbeing.toFixed(2)}
Dignity: {careAxes.dignity.toFixed(2)}



Finance Axes

Liquidity: {finAxes.liquidity.toFixed(2)}
Risk: {finAxes.risk.toFixed(2)}
Fairness: {finAxes.fairness.toFixed(2)}




Applied Rules

{rules.map((r, i)=>({r.name} — {r.pass ? "PASS" : "FAIL"}))}


{summary}
{/* 結果區在別的卡片顯示，避免「先看尾巴」 */}

);
}

3.3 守護檢核（單元測試思路）

// tests/guardrails.spec.ts
import { expect } from "vitest";
import { simulateCounterfactual, scanLeakage } from "../src/guardrails";

test("反事實：降低 autonomy，應提升護理告知/家屬參與需求", () => {
const before = { autonomy:0.8, wellbeing:0.7, dignity:0.9 };
const after = simulateCounterfactual(before, { autonomy_flip:0.2 });
expect(after.autonomy).toBeLessThan(before.autonomy);
expect(after).toHaveProperty("needs_more_consent", true);
});

test("洩漏掃描：facts_clean 不可包含結果詞彙", async () => {
const hitTerms = await scanLeakage("...facts_clean text...");
expect(hitTerms.length).toBe(0);
});

4. 流程：五站式螺旋（每週一次可驗證交付）

1. 題目蒸餾（Input）：把需求寫成可量化 KPI 與邊界（資料可近性/法規）。

2. 資料契約（Data Contract）：欄位字典/敏感等級/遮蔽規則/來源頻率。

3. 中間層工程（Reasoning）：六軸量化＋規則 JSON 化＋審查強度。

4. 監箱保單（Guardrails/Eval）：反事實/洩漏/域轉移/幻覺檢核報告。

5. 講故事（Output）：先理由後結果；呈現同理×原理×制度的三段式敘事。

5. UI/互動：兩張卡，一前一後（避免先看尾巴）

卡 A：理由卡（Reasoning Card）
─ 顯示六軸、規則通過情形、審查強度、摘要與引用。

卡 B：結果卡（Decision/Sharing Card）
─ 僅在理由卡「通過守護檢核」時解鎖；顯示是否分享/動用、金額級距、通知對象。

設計原則：先中間層，後結果層；每次點擊結果卡都在 audit_log 留痕。

6. LLM 輔助但不「偷看答案」：Prompt 模板（帶來源與遮蔽）

System:
You are a compliance co-pilot. Summarize reasoning without using outcome terms.
Mask any verdict-like expressions.

User (inputs):

• Cleaned facts (facts_clean)
• Consent scope (JSON)
• Data dictionary (sensitive flags)
• Rule catalog (JSON with elements/exceptions/weight)

Assistant (task):

1. Map facts to care_axes & fin_axes (0~1), show calculation steps.
2. List rules_applied with pass/fail and cite which elements matched.
3. Suggest std_of_review and justify.
4. Output JSON + a 120-word human summary with citations to inputs (by key).

7. 指標面板（Dashboard）——評審/主管最在意的五件事

1. 合規先行：consent_record 覆蓋率、有效期間、撤回率。

2. 洩漏零容忍：guardrail_check(type=leakage).passed 比率＝100%。

3. 反事實理性：改變 autonomy/liquidity 後，決策合理變動的比例。

4. 域轉移韌性：不同月份/場域/族群下的穩定度（score 波動 < 閾值）。

5. 可追溯性：每次查看/導出均有 audit_log 理由與證據鏈。

8. 安全與倫理清單（實務可用）

[ ] PII 分級欄位完成（加密/遮蔽/最小必要）。

[ ] 結果詞彙黑名單（facts_clean 過濾 + 單測）。

[ ] PoA/監護/同意版本控管與到期提醒。

[ ] 模型與規則版本號寫入 reasoning_layer。

[ ] LLM 輸出必附來源 key（不可生造引用）。

[ ] 「不分享」預設行為（privacy by default）。

9. 週週可交付的 MLP（Minimum Lovable Process）

W1：資料契約 + 同意樣板 + 去識別/遮蔽管線。

W2：六軸量化表（問項與權重）+ 規則庫最小集。

W3：Reasoning API + 守護檢核（反事實/洩漏）。

W4：理由卡/結果卡 + 稽核面板 + 操作手冊。

W5：實場 A/B 測 + 場域遷移測 + 匯報。

10. 小結：把判決的智慧，落成每一次點擊的紀律

法律的厲害，在於抽出可遷移的「中間理由」；

產品的可靠，在於用欄位把理由存下來，用守護把風險擋在外面；

長照與高齡金融最在意人：我們用同理×原理×制度三段式，
讓每一次分享與照護，都能說得清、追得回、改得動。

Final line：先抓中間（理由），再對齊頭尾（事實/結果），其餘交給管線與守護。