2025年征信数据质量控制与风险评估试题集

2025年征信数据质量控制与风险评估试题集一、单项选择题（每题2分，共20分）1.征信数据质量控制中，“完整性”主要指：A.数据字段无缺失且格式符合规范B.同一实体不同数据源间信息匹配C.数据反映客观事实的程度D.数据在不同时间点的可对比性2.某征信机构在采集个人消费贷款数据时，发现部分客户的“月收入”字段存在超过当地平均水平5倍的数值，此类数据最可能属于：A.缺失值B.异常值C.重复值D.不一致值3.依据2025年最新《征信数据安全规范》，个人征信数据的存储周期应不超过：A.数据主体授权期限后1年B.业务关系终止后5年C.风险事件结清后3年D.数据采集完成后10年4.风险评估模型中，若某变量的IV值（信息价值）为0.35，通常表示该变量：A.预测能力弱，可剔除B.预测能力中等，需关注C.预测能力强，核心变量D.存在多重共线性，需调整5.以下哪项不属于征信数据质量控制的“过程控制”环节？A.数据采集时的授权验证B.数据清洗中的规则校验C.数据存储后的定期抽样核查D.数据使用前的脱敏处理6.某机构采用随机森林模型进行信用风险评估，若模型在训练集上准确率为95%，在测试集上仅为72%，最可能的原因是：A.特征工程不充分B.模型过拟合C.数据标签错误D.训练数据量不足7.2025年监管要求征信机构需建立“数据质量责任追溯机制”，其核心是：A.记录数据从采集到使用的全流程操作日志B.对数据错误环节的操作人员进行经济处罚C.定期向监管部门提交质量责任报告D.在数据系统中设置自动纠错功能8.评估企业征信数据的“关联性”时，重点考察的是：A.企业基本信息与财务数据的逻辑一致性B.企业关联方（如子公司、实际控制人）数据的覆盖程度C.企业历史违约记录与当前信用评分的匹配度D.企业行业属性与宏观经济指标的相关性9.在风险评估中，“迁移学习”技术主要用于解决：A.不同数据源间的数据格式统一问题B.历史数据与当前市场环境差异导致的模型失效问题C.高维数据降维后的信息损失问题D.隐私保护要求下的数据共享限制问题10.某征信系统发现某客户“最近6个月查询次数”字段异常增加，经核查为系统接口故障导致重复计数，此类问题属于数据质量中的：A.准确性缺陷B.完整性缺陷C.一致性缺陷D.及时性缺陷二、多项选择题（每题3分，共30分，少选得1分，错选不得分）1.征信数据质量控制的核心维度包括：A.准确性B.完整性C.一致性D.及时性E.可解释性2.风险评估模型验证的关键步骤包括：A.样本划分（训练集、验证集、测试集）B.混淆矩阵分析（准确率、召回率、F1值）C.稳定性检验（PSI群体稳定性指数）D.公平性检验（不同客群间的预测偏差）E.可解释性分析（如SHAP值可视化）3.以下属于征信数据异常值的典型场景有：A.25岁客户的“首次贷款年龄”字段显示为18岁B.企业“注册资本”字段为1000万元，但“年营收”字段仅50万元C.个人“居住地址”字段在1个月内变更3次D.某行业客户的“资产负债率”普遍超过120%E.信用卡“月均消费”字段为0元，但“逾期次数”字段为5次4.2025年《征信业务管理条例》修订后，对数据采集环节的新要求包括：A.需向数据主体明确告知数据用途的具体场景（如“用于消费贷款审批”）B.允许通过“默示同意”方式采集非敏感信息C.对涉及生物特征、社交行为等新型数据需单独取得书面授权D.数据采集方需在7个工作日内响应数据主体的异议申请E.禁止采集与信用无关的消费偏好、宗教信仰等信息5.提升征信数据清洗效率的技术手段包括：A.基于规则引擎的自动化校验（如身份证号校验码验证）B.自然语言处理（NLP）提取非结构化文本中的关键信息（如合同中的还款条款）C.图数据库关联分析（如识别企业间的隐性关联关系）D.人工逐条核查所有异常数据E.机器学习模型预测缺失值（如根据收入水平预测消费金额）6.风险评估中“专家评分法”与“机器学习模型”的主要区别在于：A.专家评分法依赖领域知识，机器学习依赖数据驱动B.专家评分法可解释性强，机器学习通常为“黑箱”C.专家评分法适用于小样本场景，机器学习需大规模数据D.专家评分法更新周期长，机器学习可自动迭代E.专家评分法对异常数据不敏感，机器学习易受噪声影响7.征信数据存储环节的质量控制措施包括：A.采用分布式存储技术防止单点故障B.设置字段级访问权限（如仅风控部门可查看逾期详情）C.定期进行数据冗余校验（如哈希值比对）D.对历史数据进行归档管理（如超过5年数据迁移至冷存储）E.对敏感字段进行加密存储（如身份证号采用SM4加密）8.评估征信数据“及时性”时，需考察的指标有：A.数据从产生到采集入库的时间间隔（T+1或T+3）B.异常数据触发预警的响应时长（如2小时内标注）C.数据更新频率与业务需求的匹配度（如贷款还款数据是否实时更新）D.数据存储系统的读写延迟（如查询响应时间≤500ms）E.数据主体变更信息（如手机号）后的同步时效（如3个工作日内更新）9.风险评估模型“过拟合”的典型表现有：A.模型在训练集上表现优异，但在新数据上预测效果差B.模型对噪声数据过度学习（如将随机误差识别为风险特征）C.模型变量重要性排序不稳定（如不同训练样本导致变量权重变化大）D.模型校准曲线偏离对角线（如预测概率与实际违约率差异显著）E.模型对少数群体（如低收入客群）的预测偏差显著10.2025年监管推动的“征信数据质量分级评价”体系中，核心评价指标包括：A.数据合规性（授权、使用范围是否符合法规）B.技术可靠性（系统稳定性、灾备能力）C.应用有效性（数据对风险评估的提升效果）D.维护持续性（数据更新频率、异常处理机制）E.安全保障性（脱敏技术、访问控制强度）三、判断题（每题1分，共10分，正确填“√”，错误填“×”）1.征信数据的“准确性”等同于“真实性”，即数据必须100%反映客观事实。（）2.风险评估中，若某变量的VIF值（方差膨胀因子）大于10，说明该变量与其他变量存在严重多重共线性。（）3.数据清洗时，对“月收入”缺失值直接填充平均值会引入偏差，更合理的方法是根据职业、地区等变量建立回归模型预测。（）4.2025年新规允许征信机构采集“互联网行为数据”（如电商购物记录），但需明确告知数据主体该数据仅用于信用评估，不得用于营销。（）5.风险评估模型的“KS值”（柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫统计量）越高越好，通常认为KS值超过0.3即具备较强区分能力。（）6.数据质量控制中，“一致性”仅指同一字段在不同系统中的格式统一（如“出生日期”统一为YYYY-MM-DD）。（）7.为提升风险评估的全面性，应尽可能纳入更多变量，即使部分变量与目标变量相关性较低。（）8.征信数据的“可追溯性”要求记录数据的来源方、采集时间、修改记录及操作人信息。（）9.机器学习模型的“公平性”检验需重点关注不同性别、年龄、地域客群间的违约率预测是否存在系统性偏差。（）10.数据质量问题的根本原因一定是技术系统缺陷，与业务流程设计无关。（）四、简答题（每题8分，共40分）1.简述征信数据质量控制中“数据血缘分析”的具体应用场景及实施步骤。2.对比传统统计模型（如逻辑回归）与深度学习模型（如神经网络）在征信风险评估中的优缺点，说明各自适用场景。3.某征信机构发现企业“纳税金额”字段与税务总局数据存在20%的偏差，可能的原因有哪些？请提出3项针对性的质量改进措施。4.2025年监管要求征信机构建立“数据质量自评估报告”制度，报告应包含哪些核心内容？请列举5项并简要说明。5.风险评估中，如何通过“压力测试”验证模型在极端场景下的可靠性？请描述具体操作流程。五、案例分析题（共20分）案例背景：某城商行征信系统在2025年Q2的风险评估中发现，新发放的消费贷款逾期率较模型预测值高出15%。经初步排查，模型使用的征信数据包含以下问题：（1）部分客户“工作单位”字段为空，系统默认填充“无业”；（2）“近6