2026年健康险风险管理专业知识AI风控工程师考试宝典

2026年健康险风险管理专业知识：AI风控工程师考试宝典一、单选题（共10题，每题2分）1.在健康险AI风控中，以下哪种模型最适合用于预测个体未来理赔概率？A.决策树模型B.神经网络模型C.逻辑回归模型D.聚类分析模型2.健康险理赔反欺诈中，异常检测算法的核心目标是什么？A.分类别预测B.识别偏离正常模式的交易C.降低模型复杂度D.提高预测精度3.中国健康险市场常用的核保规则引擎中，以下哪项不属于关键参数？A.评分阈值B.等级分类C.审核时效D.理赔历史权重4.在健康险AI风控中，特征工程的主要作用是什么？A.减少数据维度B.提高模型泛化能力C.提取对风险预测有意义的变量D.避免过拟合5.中国银保监会对健康险AI风控的监管要求中，以下哪项最强调数据隐私保护？A.模型透明度B.数据脱敏技术C.模型更新频率D.算法公平性6.健康险理赔审核中，基于规则的系统与AI模型的区别是什么？A.基于规则的系统更灵活B.AI模型能处理更复杂的场景C.基于规则的系统更准确D.AI模型依赖大量规则7.中国健康险市场常见的欺诈手段中，以下哪种最容易被AI风控系统识别？A.漏报理赔B.虚构医疗记录C.重复理赔D.时间延迟理赔8.健康险AI风控中，以下哪种技术最适合处理高维稀疏数据？A.决策树集成B.降维PCAC.深度学习D.逻辑回归9.中国健康险监管要求中，以下哪项与AI模型的公平性直接相关？A.模型性能指标B.算法偏见检测C.模型训练时长D.系统运行成本10.健康险AI风控中，以下哪种方法最适合实时监控理赔申请？A.离线批处理B.流式计算C.静态规则匹配D.手动审核二、多选题（共5题，每题3分）1.健康险AI风控中，以下哪些属于常见的数据质量问题？A.数据缺失B.数据不一致C.数据冗余D.模型偏差E.数据滞后2.中国健康险市场常用的反欺诈策略中，以下哪些属于有效手段？A.医疗记录交叉验证B.理赔行为模式分析C.异常交易检测D.审核人工干预E.欺诈数据库匹配3.健康险AI风控中，以下哪些技术可以用于模型可解释性？A.SHAP值分析B.LIME解释C.决策路径可视化D.神经网络反向传播E.规则提取4.中国健康险监管对AI风控的要求中，以下哪些属于核心内容？A.数据合规性B.模型稳定性C.算法公平性D.审计可追溯性E.系统安全性5.健康险理赔审核中，以下哪些属于AI模型的常见局限性？A.对罕见场景的泛化能力不足B.难以处理复杂逻辑规则C.对数据质量敏感D.审计合规性差E.计算成本高三、判断题（共5题，每题2分）1.健康险AI风控中，模型过拟合会导致对历史数据预测准确，但对新数据表现差。（√）2.中国健康险市场，所有保险公司必须使用AI风控系统进行理赔审核。（×）3.健康险理赔反欺诈中，规则引擎和AI模型可以完全替代人工审核。（×）4.健康险AI风控中，特征选择的主要目的是减少模型训练时间。（×）5.中国银保监会要求健康险AI模型必须定期进行偏见检测和公平性评估。（√）四、简答题（共3题，每题5分）1.简述健康险AI风控中数据隐私保护的主要措施。2.解释健康险理赔审核中，基于规则系统与AI模型的优缺点。3.中国健康险市场，AI风控在反欺诈中的具体应用场景有哪些？五、论述题（共1题，10分）结合中国健康险市场现状，分析AI风控在未来风险管理中的发展趋势和挑战。答案与解析一、单选题1.B-神经网络模型更适合处理复杂非线性关系，适合预测理赔概率。2.B-异常检测的核心是识别偏离正常模式的异常行为，如欺诈理赔。3.C-审核时效不属于核保规则引擎的关键参数，其余均为核心指标。4.C-特征工程通过提取有效变量提升模型预测能力。5.B-数据脱敏技术直接保障隐私，其他选项与隐私保护关联较弱。6.B-AI模型能处理更复杂的非线性关系，而规则引擎受限于预设逻辑。7.C-重复理赔模式最容易被AI系统通过行为分析识别。8.B-降维PCA适合处理高维稀疏数据，其他技术适用场景不同。9.B-算法偏见检测直接关联公平性，其他选项非核心要求。10.B-流式计算适合实时监控，其他选项无法满足实时性需求。二、多选题1.A、B、C-数据缺失、不一致、冗余是常见问题，滞后属于数据采集问题。2.A、B、C、E-医疗记录交叉验证、模式分析、异常检测和欺诈数据库匹配均有效。3.A、B、C-SHAP、LIME、决策路径可视化是可解释性技术，其他非核心。4.A、B、C、D、E-所有选项均为监管核心要求，涉及合规、稳定、公平、审计、安全。5.A、B、C-罕见场景泛化能力不足、复杂逻辑处理困难、数据敏感是常见局限。三、判断题1.√-过拟合会导致模型对历史数据过拟合，泛化能力差。2.×-监管鼓励使用AI，但未强制要求所有公司必须使用。3.×-AI需与人工结合，无法完全替代人工审核。4.×-特征选择目的是提升模型质量，非仅减少训练时间。5.√-监管明确要求偏见检测和公平性评估。四、简答题1.健康险AI风控中数据隐私保护的主要措施-数据脱敏：对敏感字段（如身份证号）进行匿名化处理。-访问控制：限制数据访问权限，仅授权必要人员。-加密存储：对数据库进行加密，防止数据泄露。-合规审计：遵循GDPR、中国《个人信息保护法》等法规。2.基于规则系统与AI模型的优缺点-规则系统：优点是透明度高、易于审计；缺点是灵活性差，难以应对复杂场景。-AI模型：优点是泛化能力强，能处理复杂模式；缺点是解释性弱，需大量数据训练。3.中国健康险市场AI反欺诈应用场景-医疗记录交叉验证：对比医院系统与理赔描述是否一致。-理赔行为分析：识别高频理赔、异常时间申报等模式。-欺诈数据库匹配：筛查已知欺诈团伙或高风险客户。五、论述题AI风控在中国健康险市场的发展趋势与挑战-趋势：-智能化升级：从规则引擎向深度学习、大模型演进。-场景融合：与保险科技（InsurTech）结合，实现全