2025年特许金融分析师人工智能在信用风险预测中的局限性专题试卷及解析.pdfVIP

2025年特许金融分析师人工智能在信用风险预测中的局限性专题试卷及解析1

2025年特许金融分析师人工智能在信用风险预测中的局限

性专题试卷及解析

2025年特许金融分析师人工智能在信用风险预测中的局限性专题试卷及解析

第一部分：单项选择题（共10题，每题2分）

1、在信用风险预测中，人工智能模型面临的最大挑战是什么？

A、计算资源不足

B、数据质量问题

C、算法复杂度过高

D、监管政策限制

【答案】B

【解析】正确答案是B。数据质量问题是AI模型在信用风险预测中的核心挑战，因

为模型性能高度依赖高质量、完整的历史数据。A选项计算资源不足可通过技术升级解

决；C选项算法复杂度可通过模型优化调整；D选项监管限制虽存在但非最大技术障

碍。知识点：AI模型对数据质量的依赖性。易错点：容易忽视数据质量对模型效果的

决定性影响。

2、以下哪项不属于人工智能在信用风险预测中的局限性？

A、模型可解释性差

B、对历史数据过度依赖

C、实时预测能力强

D、难以处理极端事件

【答案】C

【解析】正确答案是C。实时预测能力强是AI的优势而非局限性。A选项模型可解

释性差是AI的固有缺陷；B选项过度依赖历史数据导致模型僵化；D选项难以处理黑

天鹅事件是统计模型的通病。知识点：AI模型的优劣势分析。易错点：容易混淆优势

与局限性。

3、在信用风险评估中，传统统计模型与AI模型的主要区别在于？

A、处理非线性关系的能力

B、数据需求量

C、计算速度

D、监管接受度

【答案】A

【解析】正确答案是A。AI模型的核心优势在于能捕捉复杂非线性关系，而传统统

计模型多基于线性假设。B选项数据需求量虽不同但非本质区别；C选项计算速度取决

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于具体实现；D选项监管接受度是外部因素。知识点：模型能力边界对比。易错点：容

易忽视非线性关系处理能力的差异。

4、以下哪种情况最可能导致AI信用风险模型失效？

A、宏观经济突变

B、样本量增加

C、特征工程优化

D、模型定期更新

【答案】A

【解析】正确答案是A。宏观经济突变会破坏历史数据与未来违约的关联性，导致

模型失效。B、C、D选项都是提升模型性能的措施。知识点：模型失效的触发条件。易

错点：容易忽视外部环境突变的影响。

5、AI信用风险模型中”过拟合”现象的主要原因是？

A、训练数据不足

B、模型过于复杂

C、特征选择不当

D、以上都是

【答案】D

【解析】正确答案是D。过拟合通常由多种因素共同导致：数据不足使模型学习到

噪声，复杂模型容易记忆训练集，不当特征引入无关变量。知识点：过拟合的成因分析。

易错点：容易只关注单一因素。

6、在信用风险预测中，AI模型最难处理的客户类型是？

A、有完整信贷记录的客户

B、小微企业主

C、大型企业

D、政府机构

【答案】B

【解析】正确答案是B。小微企业主通常缺乏标准化财务数据，信息不对称严重。A、

C、D选项都有较完善的数据基础。知识点：数据可得性对模型的影响。易错点：容易

忽视数据标准化程度的重要性。

7、以下哪项措施最能有效提升AI信用风险模型的稳健性？

A、增加模型复杂度

B、使用更多历史数据

C、引入外部非传统数据

D、缩短模型更新周期

【答案】C

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【解析】正确答案是C。非传统数据（如社交行为、供应链信息）能补充传统数据

的不足，提升模型抗干扰能力。A选项增加复杂度可能加剧过拟合；B选项更多历史数

据可能强化旧有偏见；D选项缩短周期不一定提升稳健性。知识点：模型稳健性提升方

法。易错点：容易忽视数据多样性对稳健性的