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2025年金融科技专业考试试题及答案

一、单项选择题（每题2分，共20分）

1.以下哪项技术是区块链实现“不可篡改性”的核心机制？

A.共识算法（如PoW）

B.哈希函数与时间戳

C.智能合约

D.分布式账本存储

答案：B

解析：区块链通过为每个区块生成唯一哈希值，并将前一区块的哈希值写入当前区块头部，形成链式结构。时间戳记录区块生成时间，若数据被篡改，哈希值会改变，后续所有区块的哈希值也需重新计算，因此不可篡改性的核心是哈希函数与时间戳的结合。

2.在金融领域，联邦学习（FederatedLearning）主要解决的问题是？

A.提升模型训练速度

B.解决数据孤岛与隐私保护矛盾

C.降低算力成本

D.优化数据清洗效率

答案：B

解析：联邦学习通过“数据不动模型动”的方式，让各参与方在本地训练模型，仅交换模型参数而非原始数据，既实现了跨机构数据协同建模，又避免了数据泄露风险，核心解决金融机构间数据孤岛与隐私保护的冲突。

3.以下哪项属于监管科技（RegTech）的典型应用场景？

A.银行智能客服

B.反洗钱（AML）实时监测系统

C.量化交易策略优化

D.保险精算模型开发

答案：B

解析：监管科技聚焦于帮助金融机构满足监管要求，反洗钱实时监测系统通过机器学习自动识别异常交易模式，符合RegTech“自动化合规”的核心目标；智能客服属于客户服务优化，量化交易和精算模型属于业务效率提升，均不属于监管科技范畴。

4.数字人民币（e-CNY）与第三方支付（如支付宝）的本质区别是？

A.技术底层采用区块链

B.具有法定货币属性

C.支持双离线支付

D.由商业银行运营

答案：B

解析：数字人民币是央行发行的法定货币，属于M0（流通中现金），具有无限法偿性；第三方支付是商业银行存款货币的支付通道，本质是货币的电子化转移工具，不具备法定货币属性。

5.人工智能在信用评分中的应用可能引发的主要风险是？

A.模型过拟合导致泛化能力差

B.数据偏差引发的算法歧视

C.算力不足导致处理效率低

D.训练数据量过大增加存储成本

答案：B

解析：若训练数据存在历史偏见（如性别、地域等歧视性信息），AI模型可能将这种偏见固化到评分结果中，导致对特定群体的不公平对待，这是AI信用评分的核心伦理风险；过拟合、算力和存储问题属于技术实现层面的挑战，非主要风险。

6.以下哪项是DeFi（去中心化金融）的典型特征？

A.依赖中心化金融机构作为中介

B.智能合约自动执行交易规则

C.资产锚定法定货币（如USDT）

D.交易需通过交易所审核

答案：B

解析：DeFi基于区块链技术，通过智能合约代码自动执行借贷、交易等金融协议，无需中心化中介；依赖中介、资产锚定法币（稳定币属于DeFi的一部分但非特征）、交易所审核均不符合“去中心化”本质。

7.大数据风控模型中，“特征交叉”的主要目的是？

A.减少计算复杂度

B.捕捉变量间的非线性关系

C.降低数据维度

D.避免过拟合

答案：B

解析：单一特征可能无法反映用户行为的综合风险（如“年龄”与“月消费额”的组合），特征交叉通过构造新变量（如“年龄×月消费额”）捕捉变量间的交互影响，提升模型对非线性关系的刻画能力。

8.以下哪项技术是Web3.0在金融领域的核心支撑？

A.云计算

B.分布式身份（DID）

C.边缘计算

D.数据库分片

答案：B

解析：Web3.0强调用户对数据的自主控制权，分布式身份（DID）通过区块链实现身份信息的去中心化存储与验证，用户可自主授权数据使用，是金融场景（如数字资产交易、跨境支付）中身份管理的核心技术。

9.保险科技（InsurTech）中，“按里程付费”（Pay-as-you-drive）车险的实现基础是？

A.物联网（IoT）设备采集驾驶数据

B.区块链存储保单信息

C.自然语言处理（NLP）分析理赔文本

D.知识图谱构建风险标签

答案：A

解析：该模式需通过车载传感器（如OBD设备）或手机GPS实时采集车辆行驶里程、速度、急刹车次数等数据，基于实际驾驶行为定价，因此核心依赖物联网技术。

10.金融机构在部署RPA（机器人流程自动化）时，优先选择的业务场景是？

A.复杂决策类任务（如信贷审批）

B.高频、规则明确的重复性操作（如账户对账）

C.需要情感交互的客户服务（如投诉处理）

D.需专业判断的风险评估（如反欺诈）

答案