iPAS AI應用規劃師-初級_AI治理概念_《金融業運用人工智慧(AI)指引》 / iPAS AI 應用規劃師, AI 測驗題庫, iPAS AI 初級, 測驗題庫 / 作者: S學院 iPAS AI應用規劃師-初級_AI治理概念_《金融業運用人工智慧(AI)指引》 模擬測驗,採智能選題,無限次反覆練習。 1. 金融機構在確保AI系統「穩健性與安全性」時,下列何者正確? 避免任何安全控管措施 使用最新但未經測試的技術 忽略系統監控 選擇較具備韌性之模型 None 2. 金融機構在評估第三方AI供應商時,以下哪一項不是關鍵考量因素? 供應商的AI模型可解釋性程度 供應商的風險管理架構 供應商使用的硬體品牌 供應商對客戶資料的安全保護措施 None 3. 關於AI系統「可解釋性」,以下哪種敘述最為精確? 僅內部使用的AI系統不需要考慮可解釋性 可解釋性和模型準確度呈正比關係 複雜度較高的黑箱模型可能需要額外的可解釋性工具來輔助理解 所有AI模型均應有相同程度的可解釋性 None 4. 金融機構對AI系統進行「透明性與可解釋性」評估時,下列何者最重要? 確認可解釋性的程度與其AI系統應用之重要性相稱 避免任何揭露 揭露所有技術細節 忽略客戶反饋 None 5. 當金融機構面臨AI系統所造成之模型偏見時,哪一項措施最能根本性解決問題? 聘請更多資料科學家 購買更強大的計算資源 增加模型複雜度以求更準確 在模型設計初期即考量數據多樣性及代表性 None 6. 關於金融業AI「可解釋性報告」的關鍵要素,下列何者最不相關? 主要影響決策的因素分析 模型訓練耗時 模型決策邏輯說明 輸入特徵的重要性排序 None 7. 關於AI系統生命週期,下列何者不正確? 包含6個階段 模型建立及驗證是其中一個階段 系統部署及監控為最後階段 系統規劃及設計是首要階段 None 8. 關於AI系統中的「特徵選擇」(Feature Selection),下列何者正確? 應盡可能納入所有可用特徵以提高準確率 特徵選擇主要目的是提高訓練速度 特徵數量與模型效能呈正比關係 良好的特徵選擇能降低過擬合風險並提高模型解釋性 None 9. 金融機構委託第三方業者導入AI系統相關作業時,下列何者不正確? 明確規定資料加密傳輸及存儲安全 應與第三方業者簽訂書面契約 無須釐清責任分配議題 明定導入事項範圍及第三方業者之責任範疇 None 10. 金融機構對生成式AI產出之資訊應採取何種態度? 避免使用生成式AI 由金融機構人員就其風險進行客觀且專業的管控 完全信任並直接使用 僅用於非核心業務 None 11. 金融機構面對AI系統的「生成對抗性攻擊」(Adversarial Attacks)時,最應優先採取的防禦措施是: 增加模型複雜度 限制系統使用者數量 透過對抗性訓練增強模型韌性 完全隔離系統網路連接 None 12. 關於金融業AI系統的「概念漂移」(Concept Drift),下列何者最準確? 可通過增加模型複雜度完全避免 指AI研究概念隨時間演變 指數據分布或關係隨時間改變影響模型有效性 僅存在於監督學習模型中 None 13. 金融機構使用AI系統進行反洗錢監控時,最不應採用的做法是: 定期重新訓練模型以應對新型洗錢手法 結合規則型和機器學習方法 完全揭露系統判斷可疑交易的精確閾值和邏輯 保留人工審核可疑案例的最終決定權 None 14. 關於金融業AI系統的「穩健測試」(Robustness Testing),下列何者最不相關? 測量模型訓練速度 分析模型對對抗性樣本的反應 測試模型對噪聲數據的抵抗力 評估模型在極端情況下的表現 None 15. 在金融業AI應用中,下列哪一種情境最能體現「以人為本」的價值觀? 完全自動化所有客戶互動以提高效率 設計AI系統時預留人類介入及否決的機制 減少人力成本為主要導入目標 最大化AI決策範圍以減少人為錯誤 None 16. 關於AI系統的「對抗性樣本」(Adversarial Examples),下列敘述何者最不正確? 它們是測試模型韌性的重要工具 它們是經過微小修改以誤導AI模型的輸入 它們僅存在於圖像識別領域 它們可能構成金融AI系統的安全威脅 None 17. 關於金融機構如何落實AI系統「透明性與可解釋性」,下列何者不正確? 規劃如何以淺白之用語適當揭露相關資訊 無需考慮揭露資訊可能帶來的風險 確認客戶生命週期各階段所需的通知項目 評估所需之透明性程度 None 18. 關於AI系統的「模型解釋技術」,下列何者與其他三項屬於不同類別? SHAP (SHapley Additive exPlanations) LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) 梯度增強樹 (Gradient Boosting Tree) 部分依賴圖 (Partial Dependence Plot) None 19. 金融機構在運用「集成學習」(Ensemble Learning)方法時,其主要優勢是: 完全解決模型解釋性問題 結合多個模型可提高穩定性和準確性 消除對數據預處理的需求 大幅降低計算資源需求 None 20. 關於金融機構運用AI系統的人員培訓,下列何者正確? 僅培訓高階主管 對負責AI系統之部門、團隊及相關人員提供培訓與資源 避免投資於AI教育訓練 僅關注技術培訓,忽略風險管理面向 None 如有問題可留言,謝謝您的寶貴意見! 暱稱 電郵(提交獲得正確答案,可換題測驗完整題庫,新增題庫電郵通知) Time's up