第 1 題
IBM 公司將銀行運用社群媒體的演進區分為五個階段，演進階段依序為下列何者？ A.社群參與(Social Participation) B.社群互動(Social Engagement) C.社群分析(Social Analytics) D.社群行銷(Social Marketing) E.社 群銀行(Social Banking)
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IBM公司將銀行運用社群媒體的演進區分為五個階段，依序為：社群參與(Social Participation) → 社群互動(Social Engagement) → 社群分析(Social Analytics) → 社群行銷(Social Marketing) → 社群銀行(Social Banking)。此順序強調從初步的社群投入，到積極的客戶互動，再到數據分析，最後整合銀行服務。題目答案為B（ACBDE）符合此順序。
題目來源： 111年第2次考試
第 2 題
以客戶體驗為中心 ， 除了整合運用各種數位技術外 ， 更重要的是記錄客戶在不同通路的反應 ， 分析客戶的需求， 據以規劃客戶所需的產品並適時提供之。此種通路整合為下列何者？
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題述強調以客戶體驗為中心，整合運用各種數位技術，並記錄客戶在不同通路的反應，分析其需求，據以規劃並適時提供所需產品。這種無縫接軌、以客戶為導向的跨通路整合，旨在提供一致且個人化的體驗，正是「全通路整合」（Omni-channel Integration）的核心精神，它超越了單純的「多通路」概念，要求通路間的協同與資料互通。
題目來源： 111年第2次考試
第 3 題
企業自有的資料中心通常堆滿著實體設備，企業用在設定與維護硬體、修補軟體，還有其他耗時的IT 管理雜 項上。雲端平台省去這些工作中的多數內容，讓IT 人員可將時間花在企業核心的應用或服務上，達成更重要的商務 目標。組織採用雲端運算服務時，前述說明是屬於下列何項考量原因？
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題目描述企業使用雲端平台後，IT人員可省去設定維護硬體、修補軟體等耗時的IT管理雜項，進而將時間投入在企業核心應用或服務上，達成更重要的商務目標。這種將資源從基礎設施管理轉移至高價值活動的效益，直接體現了企業「生產力」的提升，是採用雲端運算服務的重要考量原因之一。
題目來源： 111年第2次考試
第 4 題
Microsoft Office 365 屬於下列哪一種服務？
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Microsoft Office 365 是一種透過網際網路提供軟體應用程式的服務，使用者可以直接訂閱並使用Word、Excel等應用程式，無需自行安裝、維護或管理底層的硬體和作業系統。這種服務模式符合「軟體即服務」（Software as a Service, SaaS）的定義，即應用程式是由第三方供應商託管和提供給最終用戶使用。
題目來源： 111年第2次考試
第 5 題
下列何者非P2P 借貸的主要特色？
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P2P借貸平台透過數據分析和簡化流程，通常能提供更精確的核貸決策(A)、降低借款人的成本(C)、以及快速且友善的借款體驗(D)。其目的並非減少核貸量，而是藉由技術手段擴大服務範圍，使更多傳統金融機構難以服務的群體也能取得資金，進而可能增加整體核貸效率與可及性。因此，「核貸量減少」並非其主要特色，反而是希望提高金融服務的可近性。
題目來源： 111年第2次考試
第 6 題
下列何者非P2P 借貸平台的優點？
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P2P借貸平台具有借貸雙方流程與風險透明化(A)、協助傳統金融機構無法服務的借款人取得資金並滿足多元風險偏好(B)、以及交易成本降低(D)等優點。然而，P2P借貸由於是點對點直接撮合，通常缺乏傳統銀行的中介機構和存款保險機制來保障貸方的資金。因此，「貸方的資金受到中介機構及存款保險保障」並非P2P借貸平台的優點，反而是其風險之一。
題目來源： 111年第2次考試
第 7 題
有關「深度學習」，下列敘述何者正確？
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深度學習是機器學習的一個子領域，主要透過類神經網路模型，利用大數據來自動學習和「理解」資料中的複雜特徵值。它是機器學習的分支，而非相反；也非「剔除特徵學習法」，而是自動學習特徵。強機器學習與弱機器學習是人工智慧的分類，與深度學習無直接關係。
題目來源： 111年第2次考試
第 8 題
下列何者非屬「機器的訓練與預測」四個步驟？
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機器的訓練與預測通常包含幾個關鍵步驟，如收集數據、對數據進行分析和預處理、建立或選擇模型進行訓練，以及最終進行預測或決策。而「辨識」是機器完成訓練後，應用於特定任務時所實現的一種結果或功能（例如圖像辨識、語音辨識），而非機器訓練與預測過程中的一個通用步驟。因此，收集、分析和建模是訓練與預測過程中的核心環節。
題目來源： 111年第2次考試
第 9 題
有關「區塊鏈」的技術範疇與應用範圍，下列敘述何者錯誤？
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區塊鏈的核心技術包括數位簽章、雜湊函數(A)以確保數據完整性，並透過共識機制、智能合約(B)實現去中心化應用。它具備去中心化和不可竄改的特性，一旦資料上鏈即難以回溯修改或覆寫，這正是其安全性和信任的基礎。因此，聲稱「可回溯修改並覆寫資料庫紀錄」是錯誤的描述，與區塊鏈的不可竄改性相悖。區塊鏈也被廣泛應用於初次代幣發行（ICO）和加密數位貨幣(D)等領域。
題目來源： 111年第2次考試
第 10 題
有關「比特幣」，下列敘述何者錯誤？
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比特幣作為一種加密數位貨幣，雖然可在一定程度上作為交易媒介，但因其價格波動劇烈，使其作為貨幣計價單位和價值儲存工具的功能大打折扣，難以完全符合貨幣的完整功能性定義(B)。因此，稱其「兼具交易媒介、貨幣計價與價值儲存功能」(A)是錯誤的。許多國家（如美國）確實將比特幣歸類為商品(C)，且其去中心化特性確實引發了逃避金融監理的擔憂(D)。
題目來源： 111年第2次考試
第 11 題
有關「雙重因子認證」，下列敘述何者正確？
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雙重因子認證 (2FA) 要求使用者提供兩種不同類型的驗證因子，以提高安全性。這些因子通常歸類為「你所知道的」（如密碼、PIN）、「你所擁有的」（如手機、硬體令牌）以及「你本身擁有的」（如指紋、臉部辨識）。選項B描述了「你所知道的」這一類型的因子，且強調其機密性，故為正確敘述。2FA廣泛應用於電子支付等高安全性要求的場景。
題目來源： 111年第2次考試
第 12 題
有關「各種生物辨識做身分認證的“原理”比較」，下列敘述何者錯誤？
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聲紋辨識是透過分析個人聲音獨特的頻率、音調、語速等聲學特徵來識別身份，屬於生物特徵辨識的一種。選項C描述的「判斷安全提問問題的回答正確與否」屬於知識型認證（something you know），而非基於聲紋本身的生物特徵原理。因此，此敘述是錯誤的。
題目來源： 111年第2次考試
第 13 題
有關「API」的說明，下列敘述何者正確？
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API（應用程式介面）是定義軟體系統之間如何互動的一組規則和協定。它允許不同的應用程式或服務互相「對話」和交換數據，而無需了解底層實作細節，能有效提高開發效率並節省資訊整合時間。選項D精確描述了API作為軟體系統間銜接約定的本質。
題目來源： 111年第2次考試
第 14 題
有關「純網銀與現有網路銀行之比較」，下列敘述何者正確？
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純網銀（Digital-only bank）與傳統銀行的網路銀行服務最根本的區別在於其營運模式。純網銀沒有任何實體分行來服務客戶，所有業務都透過數位管道進行。而現有（傳統）網路銀行則是實體銀行所提供的線上服務，其本身仍擁有實體分行。因此，選項B正確地指出了兩者在實體據點上的差異。
題目來源： 111年第2次考試
第 15 題
半結構化資料格式大致可以分為三類，下列何者非屬之？
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半結構化資料是介於完全結構化資料（如關聯式資料庫）和非結構化資料（如純文字檔）之間的一種資料形式。常見的半結構化資料格式包括XML、JSON以及CSV等。CVS（Concurrent Versions System或Card Verification Value）並非一種資料格式，因此選項B不屬於半結構化資料格式。
題目來源： 111年第2次考試
第 16 題
下列何者是世界經濟論壇曾點出「更聰明快速的機器」的主要元素？
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世界經濟論壇（World Economic Forum, WEF）在討論數位轉型和第四次工業革命時，經常強調推動「更聰明快速的機器」的關鍵技術。其中，人工智慧（AI）賦予機器學習、推理和決策的能力，使其「更聰明」；而大數據（Big Data）則提供AI學習和分析所需的巨量資料，並支持快速處理和洞察，兩者是驅動現代機器智慧化與高效運作的核心要素。
題目來源： 111年第2次考試
第 17 題
世界經濟論壇曾提到將會影響金融業的七項新興科技中，除了下列何者仍在科技公司的研發階段之外，金融機 構已開始嘗試可能的應用？
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在世界經濟論壇所提影響金融業的七項新興科技中，量子計算（Quantum Computing）因其技術的複雜性與研發挑戰，目前仍主要處於科技公司的實驗室及研究階段，距離商業化應用和金融機構的實際部署仍有相當距離。相較之下，生物科技應用、認知運算及分散式帳本技術等，金融機構已廣泛探索並開始嘗試實際應用。
題目來源： 111年第2次考試
第 18 題
有關建置數位分行需要考慮三項要素，下列何者最不符合？
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建置數位分行應著重於提升客戶體驗、優化服務流程及加強效率。其關鍵考量包括了解客戶需求、確保數位服務與其他通路具互補性，以及所導入科技的可用性與對客戶體驗的正面影響。選項D提出「完全取代分行行員的工作」，這與數位分行通常旨在將數位科技與人際服務結合、讓行員能專注於高價值諮詢服務的目標不符，也可能導致服務缺乏溫度或無法滿足所有客戶的需求，因此是最不符合的敘述。
題目來源： 111年第2次考試
第 19 題
下列何者不是保險科技主要效益？
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保險科技（InsurTech）的發展主要旨在利用數位技術革新保險業，提升效率、優化客戶體驗並開拓新商機。其主要效益包括透過數位化流程增加行銷通路、藉由自動化降低服務成本，以及利用數據分析減少資訊不對稱。雖然科技也能輔助反洗錢（AML）工作，但「降低洗錢的可能性」通常不被視為保險科技最直接或核心的效益，而是屬於監理科技（RegTech）更主要的範疇。
題目來源： 111年第2次考試
第 20 題
下列何者與eKYC（電子化認識你的客戶）無直接相關？
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eKYC（電子化認識你的客戶）的核心目標是透過數位技術，安全、高效地驗證客戶身份及進行盡職調查，以符合法規要求並防範金融犯罪。選項A和B直接關乎身份認證的技術應用與準確性。選項C利用大數據分析客戶需求，這屬於行銷、產品開發或客戶關係管理範疇，與eKYC主要目的（身份確認）雖有間接關聯，但並非其直接功能。選項D「保單無紙化」是數位化轉型中文件管理的一部分，與客戶身份驗證本身無直接關係。
題目來源： 111年第2次考試
第 21 題
下列何者與金融數據的交換最有直接相關？
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金融數據的交換是指不同系統或應用之間傳輸和接收資訊。應用程式介面 (API) 扮演著關鍵角色，它定義了不同軟體組件如何互相通訊，使得金融機構、第三方服務供應商之間能夠安全、標準化地交換客戶資料或交易資訊，是開放銀行等金融科技發展的基石。
題目來源： 111年第2次考試
第 22 題
下列何者並非監理科技的功用？
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監理科技 (RegTech) 的主要宗旨在於利用創新科技，如人工智慧、大數據、區塊鏈等，來提升金融監理的效率與效能，並協助金融機構更有效地遵守法規。因此，監理科技的功用應是降低而非提高法遵成本，同時能使監理工作更完善，支持遠距監理，並間接促進金融穩定及經濟成長。
題目來源： 111年第2次考試
第 23 題
下列何者不是現代資訊安全風險管理的重要觀念？
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現代資訊安全風險管理的觀念已從單純的「防禦」轉變為「偵測、回應與復原」。企業認知到資安攻擊是無法完全避免的，因此除了預防措施外，更需著重於及早發現潛在威脅、有效應對攻擊、並從中快速恢復運作，建立一套完整的資安韌性機制。聲稱可以永遠有效地阻止所有資安攻擊，是不切實際且錯誤的觀念。
題目來源： 111年第2次考試
第 24 題
下列何者不是透過資訊工具進行的金融犯罪方式？
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APT（進階持續性威脅）、DDoS（分散式阻斷服務攻擊）和 RaaS（勒索軟體即服務）都是常見的網路攻擊或金融犯罪模式，通常利用資訊工具對目標進行攻擊。API（應用程式介面）本身是一種標準化的技術介面，用於不同軟體系統之間的數據交換，而非一種金融犯罪方式，儘管API的漏洞可能被犯罪分子利用。
題目來源： 111年第2次考試
第 25 題
下列何者非屬貨幣之定義？
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貨幣具有三大基本功能：作為交易媒介，方便商品與服務的交換；作為計價單位，提供統一的價值衡量標準；以及作為價值儲存工具，讓財富可以跨時間轉移。縮短付款標準並非貨幣的傳統定義或核心功能。
題目來源： 111年第2次考試
第 26 題
消費者的回頭使用，屬於下列何種無現金社會化發展條件之敘述內容？
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消費者的回頭使用代表其對無現金支付的習慣養成與忠誠度。這通常需要透過有效的行銷活動、優惠措施或獎勵機制來鼓勵與維繫。支付與收款設備、身分驗證和使用場域是無現金支付的基礎設施和環境，但回頭使用更多是行為習慣的養成，這與行銷策略直接相關。
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第 27 題
支持者向一個公司或組織進行投資，但不求回報，是下列何種募資模式？
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群眾募資模式中，捐贈型募資的特色是支持者出於對專案或組織理念的認同，自願捐款且不求任何實質回報。回饋型募資會給予非金錢的實物或服務回饋；股權型募資則提供股權；債權型募資則為債務關係，預期本金與利息回報。
題目來源： 111年第2次考試
第 28 題
類似「團購＋預購」的方式為下列何種群眾募資模式？
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回饋型群眾募資 (Reward-based crowdfunding) 的運作方式是，支持者透過資助專案，以換取未來專案完成後所提供的非金錢回報，例如產品樣品、專屬服務或限量紀念品。這與「團購」在於聚集眾人力量購買，以及「預購」在於事先支付以獲取未來產品的特性非常相似。
題目來源： 111年第2次考試
第 29 題
下列何者非機器人理財之特色？
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機器人理財 (Robo-advisors) 的主要特色之一是透過演算法提供自動化的投資建議和管理，大幅降低了傳統理財顧問服務的門檻和費用，使得小額投資者也能獲得專業的資產配置服務，因此「高門檻」並非其特色，反而應是「低門檻」。同時，機器人理財也能提供個人化、高透明度、高效率和即時性的服務。
題目來源： 111年第2次考試
第 30 題
高頻交易是透過高速電腦運算，以下列何者為單位以特定交易程式進行交易？
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高頻交易 (High-Frequency Trading, HFT) 的核心特點是利用高速電腦和複雜演算法，在極短的時間內執行大量交易。其時間單位通常達到微秒（millionths of a second）級別，以捕捉市場上微小的價格波動並快速套利，儘管也有納秒級的技術發展，但微秒是較普遍被提及和實際應用於高頻交易速度的單位。
題目來源： 111年第2次考試