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2025年建设银行上海市金融科技岗笔试题及答案

一、专业知识测试（共15题，其中选择题10题，简答题5题）

选择题（每题2分，共20分）

1.以下关于区块链在供应链金融中的应用场景，描述错误的是：

A.核心企业应收账款上链可提升确权效率

B.智能合约自动执行可降低人工干预风险

C.所有参与方共享单一账本会导致数据隐私泄露

D.分布式存储特性可增强交易记录的不可篡改性

2.在金融大数据处理中，若需对实时交易流数据进行毫秒级聚合统计（如每分钟交易笔数），最适合的技术框架是：

A.HadoopMapReduce

B.SparkRDD

C.Flink

D.Hive

3.某银行需构建客户画像系统，需从结构化（账户余额）、半结构化（征信报告）、非结构化（客服聊天记录）数据中提取特征。以下特征工程步骤排序正确的是：

①文本情感分析（非结构化）

②缺失值填充（结构化）

③正则匹配提取征信关键指标（半结构化）

④标准化处理（结构化）

A.②→④→③→①

B.①→②→③→④

C.③→①→②→④

D.④→②→①→③

4.关于机器学习模型在反欺诈场景中的应用，以下说法错误的是：

A.梯度提升树（GBDT）适合处理高维稀疏的交易特征

B.孤立森林（IsolationForest）可用于无监督检测异常交易

C.模型需定期更新以应对新型欺诈手段的演化

D.精确率（Precision）比召回率（Recall）更关注“漏报”问题

5.数据库设计中，若某银行核心交易表需支持高频读操作（如查询账户余额），同时允许偶尔的批量写操作（如日终清算），最优的索引策略是：

A.为所有字段创建联合索引

B.为主键创建聚簇索引，为查询字段创建非聚簇索引

C.不创建任何索引，依赖全表扫描

D.仅创建覆盖索引（CoveringIndex）

6.在微服务架构中，某支付服务需调用用户服务获取身份信息，若用户服务不可用，为避免级联故障，应采用的设计模式是：

A.观察者模式（Observer）

B.熔断模式（CircuitBreaker）

C.工厂模式（Factory）

D.装饰器模式（Decorator）

7.以下关于金融数据安全的合规要求，符合《个人信息保护法》的是：

A.收集用户位置信息时，仅需在隐私政策中笼统说明“用于风险评估”

B.存储用户身份证号时，采用MD5哈希算法单向加密

C.向第三方共享用户交易数据前，需获得用户单独同意

D.为提升模型效果，长期保存已注销用户的历史交易记录

8.若需对某银行APP的用户行为日志（如点击、滑动）进行分析，以优化界面设计，最适合的分析方法是：

A.关联规则挖掘（如Apriori算法）

B.时间序列预测（如ARIMA模型）

C.聚类分析（如K-means）

D.主成分分析（PCA）降维

9.关于云计算在金融行业的应用，以下表述正确的是：

A.私有云无法满足银行对数据主权的要求

B.混合云可实现核心系统（如核心交易）与非核心系统（如办公OA）的差异化部署

C.公有云的弹性扩展特性会导致IT成本不可控

D.金融行业因合规要求，禁止使用容器化技术（如Docker）

10.某银行开发智能客服系统，需实现“用户输入问题→匹配知识库答案”的功能。若用户问题与知识库问题的相似度计算采用余弦相似度，且两个文本的词向量分别为[1,2,0,3]和[2,1,1,1]，则相似度为：

A.(1×2+2×1+0×1+3×1)/(√(12+22+02+32)×√(22+12+12+12))

B.(1×2+2×1+0×1+3×1)/(√(1+2+0+3)×√(2+1+1+1))

C.(1+2+0+3)×(2+1+1+1)/(√(12+22+02+32)×√(22+12+12+12))

D.max(1,2,0,3)/max(2,1,1,1)

简答题（每题6分，共30分）

1.简述大语言模型（如GPT-4）在银行智能投顾场景中的应用价值及潜在风险。

2.说明分布式数据库（如TiDB）相比传统集中式数据库，在支持银行高频交易场景时的优势。

3.某银行需对用户的信用卡交易数据进行异常检测，数据包含“交易时间、交易金额、交易地点、商户类型、历史交易频率”等字段。请设计一个基于机器学习的异常检测方案，需说明模型选择、特征工程步骤及评估指标。

4.解释OAuth2.0协议中“授权码模式（AuthorizationCode