人工智能训练师（金融方向）岗位招聘考试试卷及答案

人工智能训练师（金融方向）岗位招聘考试试卷及答案一、填空题（每题1分，共10分）1.金融AI训练中，检测异常交易的核心特征维度除交易金额、时间外，还有______。2.信贷违约模型训练常用的标签类型是______。3.金融AI模型合规性中，GDPR属于______法规范畴。4.信贷模型训练需处理的典型不平衡数据是______样本占比低。5.金融AI模型部署后，需定期开展______检测性能衰减。6.金融文本分析常用预训练模型有BERT、______等。7.不平衡分类模型性能评估常用______指标。8.金融数据需满足的“四性”包括真实、准确、完整、______。9.金融AI训练师核心技能除数据标注、模型调优外，还需掌握______。10.异常交易检测常用无监督算法是______。一、填空题答案1.交易对手2.二分类标签3.数据隐私保护4.违约5.模型漂移6.RoBERTa7.F1-score8.一致性9.金融合规理解10.孤立森林二、单项选择题（每题2分，共20分）1.以下不属于金融AI训练师核心工作的是？A.数据标注B.模型部署C.股票交易D.合规检查2.信贷违约模型优先选择的标签类型是？A.连续值B.二分类C.多分类D.序列标签3.差分隐私在金融数据中的作用是？A.隐藏单个数据点B.全量加密C.删除敏感字段D.增加数据量4.金融AI模型性能衰减的常见原因是？A.数据量增加B.业务场景变化C.模型参数固定D.标注工具更新5.客户投诉意图识别属于金融文本分析的______任务？A.命名实体识别B.情感分析C.意图分类D.关键词提取6.异常交易模型训练最必要的预处理是？A.归一化B.标准化C.缺失值填充D.特征选择7.金融AI模型合规评估的关键是？A.准确率B.可解释性C.训练速度D.数据量8.金融时间序列预测常用算法是？A.LSTMB.KNNC.决策树D.逻辑回归9.异常交易标注原则是？A.仅标注大额交易B.标注所有可疑交易C.自动标注D.随机标注10.金融AI训练师无需重点了解的法规是？A.巴塞尔协议B.GDPRC.个人信息保护法D.反垄断法二、单项选择题答案1.C2.B3.A4.B5.C6.D7.B8.A9.B10.D三、多项选择题（每题2分，共20分）1.金融AI训练师需掌握的金融知识包括？A.信贷风控B.支付清算C.证券交易D.机器学习算法2.金融AI模型合规要求包括？A.可解释性B.数据隐私C.算法公平性D.模型准确率3.异常交易模型训练的数据来源有？A.交易流水B.客户信息C.市场行情D.标注样本4.金融AI模型性能评估指标有？A.AUC-ROCB.F1-scoreC.准确率D.召回率5.金融数据标注注意事项包括？A.标注一致性B.隐私保护C.规则清晰D.速度优先6.金融AI应用场景包括？A.智能投顾B.信贷审批C.反欺诈D.语音客服7.信贷模型需考虑的业务规则有？A.收入要求B.征信记录C.负债比例D.年龄限制8.模型漂移检测方法有？A.数据漂移B.概念漂移C.准确率监控D.参数对比9.常用标注工具有？A.LabelStudioB.ProdigyC.ExcelD.Python10.金融数据隐私保护技术有？A.差分隐私B.联邦学习C.数据脱敏D.全量加密三、多项选择题答案1.ABC2.ABC3.ABD4.ABCD5.ABC6.ABCD7.ABCD8.ABCD9.ABCD10.ABC四、判断题（每题2分，共20分）1.金融AI训练师只需关注准确率，无需考虑合规性。（）2.不平衡数据对异常交易模型性能无影响。（）3.模型可解释性是金融AI监管重点。（）4.差分隐私可完全隐藏单个用户敏感信息。（）5.信贷模型需排除所有客户隐私数据。（）6.LSTM常用于金融时间序列预测。（）7.异常交易标注只需标注系统可疑样本。（）8.模型漂移检测是金融AI生命周期必要环节。（）9.金融AI训练师无需了解业务流程。（）10.联邦学习可实现多机构数据联合训练不共享原始数据。（）四、判断题答案1.×2.×3.√4.×5.×6.√7.×8.√9.×10.√五、简答题（每题5分，共20分）1.简述金融AI训练师在数据标注环节的核心职责。2.金融AI模型性能衰减的常见原因及应对措施？3.金融AI模型合规性评估的关键要点？4.训练反欺诈模型如何处理不平衡数据？五、简答题答案1.核心职责：①制定标注规则（结合业务明确异常交易、违约等定义）；②质量控制（培训标注员、抽样复核，确保标注一致）；③隐私保护（避免泄露客户敏感信息）；④反馈优化（收集标注问题，调整规则或特征）。2.常见原因：数据漂移（交易模式变化）、概念漂移（欺诈手段更新）、业务规则调整。应对措施：定期监控数据/模型漂移、部署漂移报警、增量学习更新模型、结合业务反馈优化数据。3.关键要点：①可解释性（输出决策依据）；②算法公平性（避免非业务因素歧视）；③数据隐私（符合GDPR等，用脱敏/差分隐私）；④透明度（向监管提供模型/数据信息）；⑤稳定性（不同场景下可靠）。4.处理方法：①采样（SMOTE过采样少数类、欠采样多数类）；②算法优化（XGBoost、孤立森林）；③损失函数调整（FocalLoss降低多数类权重）；④集成学习（组合弱分类器）；⑤规则补充（过滤明显欺诈/正常样本）。六、讨论题（每题5分，共10分）1.如何平衡金融AI模型性能与合规性？2.金融AI模型部署后需关注哪些关键环节？六、讨论题答案1.平衡策略：①设计阶段选可解释模型（树模型优于黑盒）；②数据处理用合规技术（差分隐私、联邦学习）；③评估兼顾性能与公平性（不同群体召回率）；④迭代结合合规反馈（增加可解释模块）