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2025年金融风险管理师人工智能与机器学习在风险管理中应用与风险专题试卷及解析1

2025年金融风险管理师人工智能与机器学习在风险管理中

应用与风险专题试卷及解析

2025年金融风险管理师人工智能与机器学习在风险管理中应用与风险专题试卷及

解析

第一部分：单项选择题（共10题，每题2分）

1、在信用风险管理中，机器学习模型相比传统评分卡模型的主要优势是什么？

A、计算速度更快

B、能够处理非线性关系和高维数据

C、模型解释性更强

D、数据要求更低

【答案】B

【解析】正确答案是B。机器学习模型（如随机森林、神经网络）能够自动捕捉特

征间的复杂非线性关系，并有效处理高维数据，这是传统线性评分卡模型难以实现的。

A选项错误，传统模型通常计算更简单；C选项错误，机器学习模型往往是”黑箱”，解

释性较差；D选项错误，机器学习通常需要更多高质量数据。知识点：机器学习在信用

风险建模中的优势。易错点：混淆模型性能与解释性。

2、在反洗钱（AML）监测中，无监督学习最常用于识别哪种类型的异常？

A、已知的洗钱模式

B、客户身份验证

C、未知或新型洗钱行为

D、交易金额统计

【答案】C

【解析】正确答案是C。无监督学习（如聚类算法）不需要预先标记数据，能够发现

数据中的异常模式，特别适合识别未知的洗钱手法。A、B选项属于监督学习范畴；D

选项属于基础统计分析。知识点：无监督学习在AML中的应用场景。易错点：混淆监

督学习与无监督学习的适用场景。

3、机器学习模型在市场风险预测中面临的最大挑战是什么？

A、数据存储容量不足

B、市场环境的非平稳性

C、计算资源有限

D、监管政策限制

【答案】B

【解析】正确答案是B。金融市场具有高度动态性和结构性变化特征，历史数据模

式可能在未来失效，这是模型预测准确性的核心挑战。A、C选项属于技术问题但非核

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心挑战；D选项是重要因素但非最大挑战。知识点：机器学习在市场风险中的局限性。

易错点：忽视金融时间序列的特殊性质。

4、在操作风险管理中，自然语言处理（NLP）技术主要应用于哪个领域？

A、交易对手风险计量

B、内部损失事件分类

C、期权定价

D、流动性风险建模

【答案】B

【解析】正确答案是B。NLP技术可以自动分析操作风险事件报告、审计记录等文

本数据，实现损失事件的智能分类和归因。A、C、D选项属于其他风险领域且不涉及

文本处理。知识点：NLP在操作风险中的应用。易错点：混淆不同风险类型的技术应用

场景。

5、模型风险管理中，验证机器学习模型时最需要关注的问题是？

A、模型复杂度

B、特征工程质量

C、过拟合风险

D、训练时长

【答案】C

【解析】正确答案是C。机器学习模型容易对训练数据过拟合，导致在样本外表现

不佳，这是模型验证的核心关注点。A、B、D选项虽然重要但非首要风险。知识点：机

器学习模型验证的关键要素。易错点：忽视过拟合对模型稳定性的影响。

6、在压力测试中应用机器学习时，最需要警惕的伦理风险是？

A、算法偏见

B、计算误差

C、数据泄露

D、系统宕机

【答案】A

【解析】正确答案是A。机器学习模型可能放大历史数据中的偏见，导致压力测试

结果对某些客户群体不公平，这是关键的伦理风险。B、C、D属于技术风险。知识点：

AI伦理在风险管理中的体现。易错点：忽视算法公平性要求。

7、深度学习在欺诈检测中的典型优势是？

A、可解释性强

B、自动特征提取

C、数据需求量小

D、模型简单

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【答案】B

【解析】正确答案是B。深度神经网络能够自动从原始数据中学习有效特征，减少

人工特征工程的工作量。A、C、D选项与深度学习特性相反。知识点：深度学习在欺

诈检测中的价值。易错点：混淆传统机器学习与深度学习的特点。

8、监管科技（RegTech）中，区块链技术主要解决的风险管理痛点是？