秦农银行金融科技岗招聘考试真题2025年及答案

秦农银行金融科技岗招聘考试练习题2025年及答案一、单项选择题（共20题，每题1分，共20分）1.以下关于金融科技核心技术与应用场景的对应关系，错误的是（）。A.区块链——跨境支付清算B.大数据——客户画像构建C.人工智能——智能投顾决策D.云计算——实时交易系统单点性能提升答案：D解析：云计算主要通过资源池化提升系统扩展性和容错能力，而非单点性能；实时交易系统单点性能提升更多依赖硬件优化或算法改进。2.根据《个人信息保护法》，银行在处理客户生物识别信息时，无需满足的条件是（）。A.取得客户单独同意B.公开处理规则C.限定处理目的、方式和范围D.存储期限设定为永久保存答案：D解析：生物识别信息属于敏感个人信息，存储期限应“最小必要”，不得设定为永久保存。3.某银行信贷系统需对客户近12个月的交易流水进行异常检测，以下最适合的算法是（）。A.K-means聚类B.逻辑回归C.孤立森林（IsolationForest）D.支持向量机（SVM）答案：C解析：孤立森林适用于高维数据中的异常点检测，尤其适合交易流水这种非平衡、低概率异常的场景。4.在Python中，执行以下代码后，输出结果是（）。```pythondeffunc(a,b=[]):b.append(a)returnbprint(func(1))print(func(2))```A.[1][2]B.[1][1,2]C.[1][2,1]D.[1][2]答案：B解析：Python函数默认参数在定义时初始化，后续调用会共享同一列表对象，因此第二次调用时b保留了第一次的[1]，追加2后变为[1,2]。5.关于分布式数据库CAP定理的描述，正确的是（）。A.一致性（Consistency）要求所有节点在同一时间看到相同数据B.可用性（Availability）要求系统在部分节点故障时不可响应C.分区容错性（PartitionTolerance）指网络分区时可忽略数据同步D.三者可同时完全满足答案：A解析：CAP定理指出三者最多满足其二；可用性要求系统在故障时仍能响应；分区容错性要求系统在网络分区时继续运行，而非忽略同步。6.某银行手机银行APP需实现“一键查余额”功能，为防范中间人攻击，最关键的安全措施是（）。A.对请求参数进行哈希校验B.使用HTTPS双向认证C.限制单次查询金额上限D.增加图形验证码答案：B解析：HTTPS双向认证（客户端证书+服务器证书）可有效防止中间人攻击，确保通信双方身份真实性。7.在SQL中，查询2024年1月1日至2024年6月30日期间，交易金额大于1000元且交易类型为“转账”的记录，正确的WHERE子句是（）。A.WHERE交易日期BETWEEN'2024-01-01'AND'2024-06-30'AND交易金额>1000OR交易类型='转账'B.WHERE交易日期IN('2024-01-01','2024-06-30')AND交易金额>1000AND交易类型='转账'C.WHERE交易日期BETWEEN'2024-01-01'AND'2024-06-30'AND交易金额>1000AND交易类型='转账'D.WHERE交易日期>='2024-01-01'OR交易日期<='2024-06-30'AND交易金额>1000AND交易类型='转账'答案：C解析：逻辑运算符优先级为AND高于OR，需同时满足日期范围、金额和类型条件，应使用AND连接。8.以下不属于联邦学习核心优势的是（）。A.保护数据隐私B.减少数据传输量C.提升模型泛化能力D.无需中心服务器答案：D解析：联邦学习通常需要中心服务器协调模型参数聚合，其核心优势是隐私保护、降低传输成本和跨机构协作。9.某银行欲构建客户流失预测模型，样本集中“未流失”客户占比95%，“流失”客户占比5%。以下处理方法中，最不恰当的是（）。A.对“流失”样本进行过采样（Oversampling）B.对“未流失”样本进行欠采样（Undersampling）C.调整模型损失函数中的类别权重D.直接使用原始样本训练并忽略类别不平衡答案：D解析：类别高度不平衡会导致模型偏向多数类，预测“流失”的准确率极低，需通过采样或调整权重处理。10.在微服务架构中，服务A调用服务B时出现超时，最有效的排查手段是（）。A.检查服务A的日志是否完整B.启用全链路追踪（如Zipkin）C.增加服务B的实例数量D.升级服务A的数据库配置答案：B解析：全链路追踪可定位请求在服务B中的处理耗时、数据库查询时间等细节，明确超时瓶颈点。二、多项选择题（共10题，每题2分，共20分，少选得1分，错选不得分）1.以下属于数字人民币核心特征的有（）。A.双离线支付B.无限法偿性C.计付利息D.可控匿名答案：ABD解析：数字人民币是M0（现金）的数字化，不计付利息，具有无限法偿性、双离线支付和可控匿名特性。2.关于银行数据治理的关键措施，正确的有（）。A.建立数据质量考核机制B.对客户身份证号进行脱敏存储C.所有数据开放给业务部门自由使用D.制定数据生命周期管理流程答案：ABD解析：数据治理需平衡开放与安全，不能无限制开放；需通过质量考核、脱敏存储和生命周期管理保障数据可用、安全。3.Python中，以下能正确提供0到9的整数列表的有（）。A.list(range(10))B.[xforxinrange(10)]C.[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]D.list(range(0,10,2))答案：ABC解析：range(10)提供0-9，选项D步长为2，提供[0,2,4,6,8]。4.人工智能在银行风控中的应用场景包括（）。A.反欺诈交易检测B.信用评分模型优化C.智能客服问答D.抵押物价值评估答案：ABD解析：智能客服属于客户服务场景，风控应用主要涉及欺诈检测、信用评估和资产估值。5.以下关于区块链共识机制的描述，正确的有（）。A.PoW（工作量证明）安全性高但能耗大B.PoS（权益证明）根据持币量和时长分配记账权C.PBFT（实用拜占庭容错）适合联盟链场景D.DPoS（委托权益证明）完全去中心化答案：ABC解析：DPoS通过选举代表节点记账，中心化程度高于PoS，并非完全去中心化。三、编程题（共3题，每题15分，共45分）1.请用Python编写函数，输入为某银行客户的交易记录列表（每个元素为字典，包含"交易时间"（格式"YYYY-MM-DDHH:MM:SS"）、"交易金额"（正数）、"交易类型"（"收入"或"支出"）），输出为按月份统计的净收入（收入总额-支出总额）字典，键为"YYYY-MM"，值为净收入（保留2位小数）。示例输入：[{"交易时间":"2024-03-1510:00:00","交易金额":5000,"交易类型":"收入"},{"交易时间":"2024-03-2014:30:00","交易金额":2000,"交易类型":"支出"},{"交易时间":"2024-04-0109:15:00","交易金额":8000,"交易类型":"收入"}]示例输出：{"2024-03":3000.00,"2024-04":8000.00}答案：```pythondefcalculate_monthly_net(records):monthly_data={}forrecordinrecords:time_str=record["交易时间"]month=time_str[:7]提取"YYYY-MM"amount=record["交易金额"]ifrecord["交易类型"]=="支出":amount=-amountifmonthinmonthly_data:monthly_data[month]+=amountelse:monthly_data[month]=amount保留两位小数并转换为浮点数return{k:round(v,2)fork,vinmonthly_data.items()}```2.某银行核心系统数据库中有表“account”，字段包括：account_id（主键，整数）、balance（浮点型，账户余额）、update_time（datetime类型，最后更新时间）。请编写SQL语句，查询每个客户（假设account_id前6位为客户编号）的最新账户余额，结果包含客户编号（前6位）、最新余额。答案：```sqlWITHranked_accountsAS(SELECTSUBSTRING(CAST(account_idASVARCHAR),1,6)AScustomer_id,balance,ROW_NUMBER()OVER(PARTITIONBYSUBSTRING(CAST(account_idASVARCHAR),1,6)ORDERBYupdate_timeDESC)ASrnFROMaccount)SELECTcustomer_id,balanceFROMranked_accountsWHERErn=1;```解析：使用窗口函数ROW_NUMBER按客户编号分区，按最后更新时间降序排序，取每个分区的第一条记录（最新余额）。3.请用Java编写一个线程安全的单例类“BankConfig”，要求采用懒汉式（延迟初始化），并防止反射攻击和序列化攻击。答案：```javapublicclassBankConfigimplementsSerializable{privatestaticvolatileBankConfiginstance;//私有构造函数防止外部实例化privateBankConfig(){//防止反射攻击：若实例已存在则抛出异常if(instance!=null){thrownewIllegalStateException("Instancealreadyexists");}}//懒汉式获取实例，双重检查锁定publicstaticBankConfiggetInstance(){if(instance==null){synchronized(BankConfig.class){if(instance==null){instance=newBankConfig();}}}returninstance;}//防止序列化攻击：反序列化时返回现有实例protectedObjectreadResolve(){returngetInstance();}}```解析：通过volatile保证instance可见性，双重检查锁定避免多线程重复创建；私有构造函数检测实例存在性防止反射；readResolve方法覆盖反序列化逻辑，确保返回单例。四、综合分析题（共1题，15分）某农商行（秦农银行）拟推进“数字乡村”金融服务，需构建基于农户数据的信用评分模型。已知可用数据包括：-基础信息：年龄、家庭人口数、耕地面积-经营数据：近3年种植/养殖收入、农业补贴金额-行为数据：手机银行登录频率、贷款还款记录-外部数据：所在村信用评级（A/B/C级）、当地气象灾害历史请回答以下问题：（1）模型输入特征工程中，需重点关注哪些问题？（2）如何评估模型在农户客群中的泛化能力？（3）若模型预测某农户“高风险”，但实际还款正常，可能的原因有哪些？答案：（1）特征工程重点问题：①数据缺失处理：农户经营数据可能因记录不全导致缺失，