第 1 題
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?

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
下列何者不是金融科技產業範圍?

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
下列何者不是開放銀行的機會?

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
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?

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
下列何者是人工智慧應用於銀行業的機會?

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
下列何者不是我們常用的資料探勘手法?

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
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?

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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
有關智慧合約,下列敘述何者錯誤?

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
有關生物辨識,下列敘述何者錯誤?

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
有關監理沙盒(regulatory sandbox),下列敘述何者錯誤?

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
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?

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
下列敘述何者錯誤?

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
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?

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
下列敘述何者錯誤?

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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
有關純網銀規定,下列敘述何者錯誤?

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
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?

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
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?

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。
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第 18 題
有關區塊鏈於保險科技的運用,下列敘述何者錯誤?

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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
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?

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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
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?

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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
有關資訊安全,下列敘述何者錯誤?

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
下列何者不存在應用程式介面(Application Programming Interface; API)的引入?

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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
有關2020 年(含)前台灣群眾募資事實,下列敘述何者正確?

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。
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第 24 題
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?

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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
有關機器人理財模型背後的演算流程,下列敘述何者正確?

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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