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第 1 題
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下列何者不是我國2014 年金管會提出數位金融3.0 五項趨勢變革說明內容?
A.
科技業者應積極整合產業大數據
B.
分行將轉變為支援性功能
C.
網路行銷轉為主要行銷策略
D.
社群網站及線上即時互動將使客戶更容易主導金融業務發展
AI 解析
金管會於2014年推動數位金融3.0計畫,其五項趨勢變革主要聚焦於金融機構的數位轉型與客戶服務模式的改變。選項A「科技業者應積極整合產業大數據」雖與數位金融相關,但並非金管會數位金融3.0所明確提出的五項趨勢變革內容之一。
題目來源: 110年第1次考試
第 2 題
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下列何者不是金融科技產業範圍?
A.
生物辨識、雲端科技、行動支付
B.
自動化投資理財顧問
C.
數位存款帳戶
D.
物聯網、無線通訊業務
AI 解析
金融科技(FinTech)產業範圍涵蓋利用科技創新金融服務的各個面向,例如生物辨識、雲端科技、行動支付、自動化投資理財顧問及數位存款帳戶等。物聯網(IoT)和無線通訊是重要的基礎技術,但「無線通訊業務」本身屬於電信通訊產業,而非金融科技產業的直接範疇。因此選項C「數位存款帳戶」屬於金融科技範圍,不是非金融科技產業,故為正確答案。
題目來源: 110年第1次考試
第 3 題
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下列何者不是開放銀行的機會?
A.
開放銀行可替傳統銀行帶來金融服務的創新、強化市場競爭力
B.
開放銀行可強化第三方服務提供者吸收客戶存款業務的創新競爭力
C.
傳統銀行可透過開放銀行強化目前服務的能力,特別是延伸、擴充現有產品
D.
傳統銀行可透過開放銀行強化風險管理能力
AI 解析
開放銀行(Open Banking)的主要機會在於促進金融服務創新、強化市場競爭力、擴展銀行服務範圍及提升風險管理能力。然而,開放銀行並非旨在讓第三方服務提供者直接吸收客戶存款業務,因為存款業務屬於高度監管的銀行核心功能。
題目來源: 110年第1次考試
第 4 題
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下列何者不是2018 年BCBS 有關金融科技對銀行產業(含純網銀)所帶來的風險描述?
A.
人力資源風險
B.
個資保護風險
C.
法遵意識風險
D.
委外作業風險
AI 解析
巴塞爾銀行監管委員會(BCBS)在2018年針對金融科技對銀行業帶來的風險,主要關注操作風險(如個資保護、委外作業)、法遵風險、網路安全風險及競爭風險等。人力資源風險雖然是企業營運的一部分,但並非BCBS所特別強調的直接且獨特的金融科技風險類別。
題目來源: 110年第1次考試
第 5 題
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下列何者是人工智慧應用於銀行業的機會?
A.
導入可自動拍攝臨櫃客戶申辦業務過程中之各角度清晰照片
B.
預測每年休假與節慶日期以便自動化發布各種大眾化年節廣告
C.
以演算法、大數據技術為基礎,加入投資情緒的因子,提供客戶更合適的投資建議
D.
利用觀察客戶臉部情緒表情自動調整理財投資策略
AI 解析
人工智慧(AI)在銀行業的應用機會廣泛,其中一項重要應用是透過演算法、大數據分析並結合投資情緒等因子,為客戶提供更精準、個人化的投資建議。這有助於提升客戶服務品質與投資決策效率,是AI在金融領域的典型優勢。
題目來源: 110年第1次考試
第 6 題
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下列何者不是我們常用的資料探勘手法?
A.
資料分群(Clustering):將資料中相似的個體聚集在一起,並以人為判定的方法,將資料分為數個群體
B.
類神經網路(Neural Network):將資料的特徵透過電腦進行類似腦與神經的處理技術,再將結果作不同的
C.
迴歸分析(Regression Analysis):瞭解兩個或多個變數間是否相關,相關的方向與強度為何?並建立數學
D.
假設檢定(Hypothesis test):統計上對參數的假設,就是對一個或多個參數的論述,它通常反應了執行檢
AI 解析
資料探勘(Data Mining)主要目的是從大量資料中發現隱藏的模式、趨勢和有價值的資訊,常用的手法包括資料分群、類神經網路、迴歸分析等。假設檢定(Hypothesis Test)是一種統計推論方法,用於驗證對母體參數的特定假設,而非主動從資料中探索未知模式,因此不屬於典型的資料探勘手法。
題目來源: 110年第1次考試
第 7 題
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下列哪一個大數據分析的應用層次係指根據期望的結果、特定場景、資源以及對過去和當前事件的 瞭解給出運作建議?
A.
基礎分析
B.
進階預測
C.
規範分析
D.
樣本分析
AI 解析
大數據分析的應用層次通常分為描述性、診斷性、預測性及規範性分析。其中,規範分析(Prescriptive Analytics)是指在了解過去和當前事件的基礎上,結合期望結果、特定情境和可用資源,提供具體的運作建議或最佳行動方案,以指導決策和行動。
題目來源: 110年第1次考試
第 8 題
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有關智慧合約,下列敘述何者錯誤?
A.
可自動化地被調用與執行,降低業務成本,減少人為錯誤
B.
合約程式儲存於區塊鏈,無法竄改
C.
合約程式由區塊鏈平台上礦工節點執行
D.
合約程式由區塊鏈自動產生,並部署於用戶之錢包軟體然後等待執行
AI 解析
智慧合約(Smart Contract)是儲存於區塊鏈上的程式碼,具有自動化執行、不可竄改等特性,並由區塊鏈網路上的節點執行。選項D錯誤在於,智慧合約程式是由開發者編寫而非區塊鏈自動產生,且是部署在區塊鏈網路而非用戶的錢包軟體中。
題目來源: 110年第1次考試
第 9 題
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有關生物辨識,下列敘述何者錯誤?
A.
聲紋辨識(Voice)也有不錯的辨識率,缺點是容易受到外部環境影響
B.
虹膜辨識(Iris)的優點是錯誤率低、不易造假;缺點是危險性較高、比較不為人們所接受
C.
靜脈辨識(Vein)的優點是受環境影響較小、穩定性高、且具獨特性
D.
指紋辦識(Finger print)因指紋具有唯一性,目前安全性最高
AI 解析
指紋辨識雖然具有唯一性,但其安全性並非目前所有生物辨識技術中最高的。指紋容易受到環境影響(如濕度、髒污),且存在被複製或偽造的風險,相較於虹膜或靜脈辨識,其安全性可能略低,因此選項D的敘述是錯誤的。
題目來源: 110年第1次考試
第 10 題
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有關監理沙盒(regulatory sandbox),下列敘述何者錯誤?
A.
英國已實施監理沙盒
B.
在監理沙盒架構下,金融業者可以大範圍不受任何控管,實驗任何業務模式
C.
監理沙盒目的為在不影響創新的情況下,確保風險控管
D.
臺灣已經立法通過金融科技發展與創新實驗條例
AI 解析
監理沙盒(regulatory sandbox)的設計目的,是在一個受控管的環境下,允許金融業者進行金融科技創新實驗,同時確保風險受到適當控管,而非「大範圍不受任何控管」。因此,選項B的敘述是錯誤的。
題目來源: 110年第1次考試
第 11 題
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金融機構於交易面,對生物特徵資料傳輸過程中之訊息使用時間戳記,係指下列哪一種特性?
A.
訊息隱密性
B.
訊息完整性
C.
訊息不可重複性
D.
訊息來源辨識性
AI 解析
在生物特徵資料傳輸中使用時間戳記,主要目的是確保訊息的不可重複性。這可以防止惡意攻擊者截取合法訊息後,在未來重複發送該訊息以進行欺詐或未經授權的交易(即重放攻擊),因此選項C是正確的。
題目來源: 110年第1次考試
第 12 題
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下列敘述何者錯誤?
A.
為避免電子支付機構未依法交付信託或取得銀行十足履約保證,而損及消費者權益,電子支付機構應提
B.
專營之電子支付機構累積虧損逾實收資本額二分之一者,應立即將財務報表及虧損原因,函報主管機關
C.
專營電子支付機構應於會計年度終了四個月內,編製業務之營業報告書、經會計師查核簽證之財務報告
D.
專營之電子支付機構應留存使用者電子支付帳戶之帳號
AI 解析
根據電子支付機構管理條例第29條規定,電子支付機構應留存使用者電子支付帳戶的「交易紀錄」,以供查核及確保交易安全,而非僅留存「帳號」。因此,選項D的敘述是錯誤的。
題目來源: 110年第1次考試
第 13 題
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依110 年3 月18 日中央銀行理監事聯席會議記者會參考資料內容,下列敘述何者錯誤?
A.
比特幣等虛擬通貨目前多依賴對去中心化制度與區塊鏈技術的期待,以及投機者盲目追高的羊群效應支
B.
虛擬通貨市場尚無完善的消費者保護措施,當交易平台未合規經營、發生系統故障、遭受網路攻擊、或
C.
比較各主要金融商品之多頭走勢,可發現比特幣價格漲幅低於其他金融商品
D.
虛擬通貨市場易受人為操縱或炒作,且無適當的價格管理機制(例如漲跌幅限制、熔斷機制等)
AI 解析
根據中央銀行對虛擬通貨的觀點,比特幣等虛擬通貨的價格波動劇烈,且在多頭市場中,其漲幅通常遠高於傳統金融商品,而非低於。因此,選項C的敘述與央行對虛擬通貨市場的觀察不符,為錯誤敘述。
題目來源: 110年第1次考試
第 14 題
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下列敘述何者錯誤?
A.
銀行對於以定期存款存單辦理質借之案件,得再要求另提保證人
B.
金融機構對於違約金之計算方式,除應向消費者明示其內容外,於契約中並應以紅色或粗黑字體標示
C.
銀行「牌告利率固定計息」之牌告利率,以存入當日之牌告利率為準,但採「牌告利率機動計息」之存
D.
辦理質借之銀行,限於原開發存單之銀行,為定期存款存單之質借條件
AI 解析
以定期存款存單辦理質借,由於存單本身即為銀行負債且具高度流動性,通常被視為極佳的擔保品。銀行在這種情況下,通常不會再額外要求提供保證人,因為質借風險極低,因此選項A的敘述是錯誤的。
題目來源: 110年第1次考試
第 15 題
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有關純網銀規定,下列敘述何者錯誤?
A.
應於設立後一年內補辦為公開發行公司
B.
其最低實收資本額,應全數由發起人認足
C.
純網路銀行之發起人及股東應有金融控股公司、銀行、保險公司或證券商之專業發起人及股東,其所認
D.
純網路銀行之非金融業發起人,如具有金融科技、電子商務或電信事業等專業,並能提出成功之業務經
AI 解析
純網路銀行設立及管理辦法規定,專業發起人及股東(如金融控股公司、銀行等)所認股份,合計應達實收資本額百分之二十五以上,而非要求所有發起人及股東都必須是這些專業機構。選項C的敘述可能暗示所有股東都需為專業機構,或未完整表達其股份比例要求,因此為錯誤敘述。
題目來源: 110年第1次考試
第 16 題
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依金管會發布之金融科技發展路徑圖,監理機關對於雲端計算關注之重點,下列敘述何者錯誤?
A.
資訊安全性機密性及可及性
B.
雲端服務提供者所擁有的資訊技術及資訊安全實力
C.
系統韌性及其有效性
D.
監理權之行使,係指監理機關是否可以存取相關資料,以及對服務提供者遠端檢查之能力
AI 解析
監理機關對雲端計算的關注重點,在於確保金融機構使用雲端服務時,其監理權不會受到阻礙。這包括資料的安全性、完整性、可稽核性,以及在必要時能對金融機構及其雲端服務供應商進行檢查。選項D將監理權的行使限縮於「存取相關資料及遠端檢查」,未能完整涵蓋監理機關對雲端服務的全面關注,因此是錯誤的。
題目來源: 110年第1次考試
第 17 題
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依金管會發布之金融科技發展路徑圖,其提及經濟合作暨發展組織(Organization for Economic Cooperation and Development, OECD)於2019 年5 月提出人工智慧原則,下列何者非屬該原則?
A.
包容性成長、可持續發展和福祉
B.
以效率為本的價值和公平
C.
問責制
D.
透明度和可解釋性
AI 解析
經濟合作暨發展組織(OECD)於2019年5月提出的人工智慧原則主要包括:包容性成長、可持續發展和福祉;以人為本的價值和公平;透明度和可解釋性;穩健性、安全性和安全性;以及問責制。其中並無「以效率為本的價值和公平」這項原則,因此選項B是錯誤的。
題目來源: 110年第1次考試
第 18 題
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有關區塊鏈於保險科技的運用,下列敘述何者錯誤?
A.
區塊鏈有助於提升資料安全性
B.
區塊鏈有難以篡改的特性
C.
區塊鏈可以看成是一個中心化的分散式資料庫
D.
區塊鏈在保險方面的應用在未來會更加普遍
AI 解析
區塊鏈的核心特性是「去中心化」的分散式帳本技術,而非「中心化」的分散式資料庫。其設計理念是透過多個節點共同維護和驗證資料,以確保資料的透明、安全和不可篡改,因此選項C的敘述是錯誤的。
題目來源: 110年第1次考試
第 19 題
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保險科技帶來保險創新,下列哪一種創新,最需要主管機關的鼓勵?
A.
以保戶利益為中心的創新
B.
以保險公司利益為中心的創新
C.
以保險經紀人公司利益為中心的創新
D.
以保險代理人公司利益為中心的創新
AI 解析
主管機關在鼓勵保險科技創新時,最重視的是能夠提升保戶權益、提供更優質服務、降低成本或改善風險管理的「以保戶利益為中心」的創新。這符合金融監理以消費者保護為核心的原則,因此選項A是正確的。
題目來源: 110年第1次考試
第 20 題
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下列哪一個措施,對於虛擬貨幣犯罪的防範比較沒有直接效果?
A.
防範對於軟體應用程式攻擊
B.
監控可疑交易
C.
採取實名制
D.
綁定銀行同名存款帳戶
AI 解析
防範軟體應用程式攻擊雖然是資訊安全的重要環節,但其主要目的是保護系統穩定性與資料安全,對於虛擬貨幣犯罪(如洗錢、詐騙、資恐等)的防範效果,相較於監控可疑交易、實名制或綁定同名銀行帳戶等措施,其直接性與針對性較低,因此選項A是正確的。
題目來源: 110年第1次考試
第 21 題
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有關資訊安全,下列敘述何者錯誤?
A.
企業可以永遠有效成功阻止網路攻擊
B.
企業應該假設自身已經受到網路攻擊
C.
資安的重點在於建立預測、預防、偵測與回應的體制
D.
沒有完美資安防護工具
AI 解析
資訊安全領域普遍認知,沒有任何企業可以永遠有效且成功地阻止所有網路攻擊,因為威脅不斷演進。因此,企業應假設自身可能已受攻擊,並建立預測、預防、偵測與回應的全面體制,且認知沒有完美的資安防護工具。
題目來源: 110年第1次考試
第 22 題
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下列何者不存在應用程式介面(Application Programming Interface; API)的引入?
A.
A 公司提供主機代管連結,幫助新創公司用較低的成本達到大企業的服務水平
B.
透過B 網路銀行自行開發設計的載具介面,顧客直接提供自身理財規劃與投資需求資訊
C.
第三方開發者使用G 公司提供的套件,與G 公司地圖資料銜接,並鑲嵌在自己的網路
D.
S 公司在網路上提供軟體,幫助使用者作客戶關係管理,開啟軟體即服務運作
AI 解析
應用程式介面(API)是不同軟體系統之間溝通的橋樑。選項B描述的是顧客直接透過銀行自行開發的介面輸入資訊,這是使用者與單一系統的直接互動,不涉及不同應用程式之間的介面引入或資料交換。其他選項皆涉及不同系統或服務間的資料或功能串接,屬於API的應用範疇。
題目來源: 110年第1次考試
第 23 題
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有關2020 年(含)前台灣群眾募資事實,下列敘述何者正確?
A.
捐贈型與回饋型群眾募資適用於民法贈與和消費者保費法訪問交易規定
B.
證券商經營股權群眾募資管理辦法沒開放天使投資人參與投資
C.
募資屬於證券業務,所以非傳統證券商不能經營股權群眾募資
D.
證券商經營股權群眾募資管理辦法對募資者與投資人都有規範
AI 解析
本題涉及台灣群眾募資相關法規。選項D指出證券商經營股權群眾募資管理辦法對募資者與投資人均有規範,符合現行法規要求。其他選項描述不符或錯誤。故選項D為正確答案。
題目來源: 110年第1次考試
第 24 題
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有關自動化投資顧問業務的再平衡(Rebalancing)服務,下列敘述何者錯誤?
A.
需告知與揭露有此項服務與運作
B.
需告知此項服務的成本以及限制
C.
事後、不事前報告服務決行內容
D.
不限於執行時機以外條件的告知
AI 解析
依據「證券投資信託事業及證券投資顧問事業經營自動化服務相關業務內部控制制度標準規範」規定,自動化投資顧問執行再平衡服務時,應將執行內容、時機及相關費用等「事先」告知投資人,而非事後報告。因此,敘述「事後、不事前報告服務決行內容」為錯誤。
題目來源: 110年第1次考試
第 25 題
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有關機器人理財模型背後的演算流程,下列敘述何者正確?
A.
特徵工程是刪除和調整異常或缺失的客戶理財或資產數據
B.
資料處理是將與客戶理財或資產相關的變數納入模型作業
C.
演算法的參數設定,電腦會自動調整好
D.
除對資產權重進行優化,還可將「集成不同演算法答案的預測模型」納入理財機器人中
AI 解析
機器人理財模型除了對資產權重進行優化外,還可以整合多種演算法的預測模型,以提高預測的準確性和穩健性,這稱為集成學習。特徵工程是創造新變數,資料處理是廣泛的資料準備,而演算法參數設定通常需要人工調校與專業知識,並非完全自動化。
題目來源: 110年第1次考試
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