第 1 題
所謂的「FinTech 3.0」是指下列何者？
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FinTech 的發展通常分為幾個階段： * FinTech 1.0 (約1866-1967)：主要指電報、電話等基礎通訊技術應用於金融服務，例如跨國電報轉帳。 * FinTech 2.0 (約1967-2008)：指傳統金融機構開始利用資訊科技進行數位化和自動化，例如ATM、信用卡、電子交易系統、SWIFT等。 * FinTech 3.0 (約2008至今)：在2008年金融海嘯後，非銀行的新創公司（Nonbank FinTechs）利用新興科技（如大數據、雲端運算、人工智慧、區塊鏈等）提供創新的金融產品與服務，挑戰傳統金融業的市場地位，並與之競爭或合作。選項4的描述符合FinTech 3.0的特徵。 因此，選項4是FinTech 3.0的正確描述。
題目來源： 第10屆考試
第 2 題
公認最早將雲端運算商業化的公司為下列何者？
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公認最早將雲端運算商業化的公司是 Amazon。Amazon 在2006年推出了 Amazon Web Services (AWS)，其中包括 Elastic Compute Cloud (EC2) 和 Simple Storage Service (S3)，這些服務標誌著雲端運算作為一種商業模式的開端，讓企業和開發者可以按需租用運算資源和儲存空間。
題目來源： 第10屆考試
第 3 題
除了公有雲、私有雲、混合雲三種部署模型，美國國家標準局與技術研究院(National Insitute of Standards and Technology, NIST)還定義了下列哪一種雲？
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美國國家標準與技術研究院 (NIST) 在其雲端運算定義中，明確定義了四種主要的雲端部署模型： 1. **私有雲 (Private Cloud)**：專供單一組織使用。 2. **社群雲 (Community Cloud)**：供特定社群的幾個組織共享，這些組織有共同的關注點（例如安全要求、任務或合規性考量）。 3. **公有雲 (Public Cloud)**：供大眾使用，由雲端服務提供商擁有和營運。 4. **混合雲 (Hybrid Cloud)**：由兩種或多種不同類型的雲端（私有、社群或公有）組成，這些雲端保持其獨特性，但透過標準化或專有技術綁定在一起，實現資料和應用程式的可攜性。 因此，除了公有雲、私有雲、混合雲之外，NIST 還定義了社群雲。
題目來源： 第10屆考試
第 4 題
下列何者並非資訊安全的三要素之一？
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資訊安全的三要素，通常稱為「CIA 三元組」，包括： 1. **機密性 (Confidentiality)**：確保資訊只能被授權的個人或系統存取，防止未經授權的揭露。 2. **完整性 (Integrity)**：確保資訊在儲存、傳輸和處理過程中保持準確和完整，未被未經授權的方式修改或破壞。 3. **可用性 (Availability)**：確保授權使用者在需要時能夠及時存取資訊和相關資源。 「即時性」雖然在某些系統中很重要，但它並非資訊安全三要素的核心組成部分。
題目來源： 第10屆考試
第 5 題
「金管會」與「金融監督管理委員會」兩個資料意義上皆表示同一機構，而在電腦數據中卻會認為是兩筆不同 資料，這是屬於下列何種數據清理的問題？
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這個問題描述的是資料的「不一致性問題」。當同一個實體（例如「金融監督管理委員會」）在資料庫中有多種不同的表示方式（例如「金管會」和「金融監督管理委員會」），但電腦系統無法識別它們是同一個實體時，就會導致資料不一致。這會影響資料分析的準確性和效率，需要進行資料清理來統一表示。
題目來源： 第10屆考試
第 6 題
有關數據資料大小單位的敘述，下列何者錯誤？
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數據資料大小單位通常採用二進制前綴，即以 $2^{10}$ (1024) 為進位： * 1 Kilobyte (KB) = $2^{10}$ Bytes = 1,024 Bytes * 1 Megabyte (MB) = $2^{10}$ KB = 1,024 KB * 1 Gigabyte (GB) = $2^{10}$ MB = 1,024 MB * 1 Terabyte (TB) = $2^{10}$ GB = 1,024 GB * 1 Petabyte (PB) = $2^{10}$ TB = 1,024 TB 根據上述關係，選項4「1PB=1,024GB」是錯誤的，正確應為 1PB = 1,024TB。
題目來源： 第10屆考試
第 7 題
有關「新市場平台(New Market Platform)」的敘述，下列何者錯誤？
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「新市場平台」通常是指利用科技建立的線上平台，以連接供需雙方，促進交易和服務。這些平台的核心特點包括： * **資訊媒合平台特點**：平台作為中介，將資訊提供者和需求者連接起來。 * **資源使用效率提高特點**：透過平台，閒置資源可以被有效利用，或服務提供者可以更有效率地觸及客戶。 * **提高市場流動性及交易透明度**：平台通常能降低交易成本，增加市場參與者，並提供更透明的價格和資訊，從而提高市場流動性。 新市場平台與共享經濟或平台經濟的概念高度相關，甚至可以說它們是共享經濟或平台經濟的具體體現。共享經濟和平台經濟正是透過平台來實現資源共享和交易。因此，選項3「與共享經濟或平台經濟完全不同」是錯誤的敘述。
題目來源： 第10屆考試
第 8 題
專家系統(Expert System)把取自專家的資訊彙編成一組規則，這些規則往往以「若...則...」結構呈現，稱為下列 何種規則？
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在專家系統中，從領域專家那裡獲取的知識通常會被編碼成一系列的「若...則...」語句，這些語句被稱為「生產規則 (Production Rules)」。這些生產規則構成了專家系統的知識庫，並由推論引擎 (Inference Engine) 根據這些規則進行推理，以解決問題或提供建議。
題目來源： 第10屆考試
第 9 題
下列何者非近年人工智慧於金融應用加速的驅動力？
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近年來人工智慧在金融領域應用加速的驅動力主要包括： 1. **機器學習方面技術進展快速**：深度學習等技術的突破，使得AI在處理複雜任務上表現更優異。 2. **大數據 (Big Data) 的發展**：金融業擁有海量的交易、客戶行為等數據，為AI模型訓練提供了豐富的資料基礎。 3. **金融消費者的期待**：消費者對個性化、便捷、高效的金融服務需求日益增長，促使金融機構採用AI來提升服務品質和效率。 「消費者對技術的信任降低」會阻礙而非加速人工智慧的應用，因為信任是技術被廣泛採用的重要前提。因此，選項4不是驅動力。
題目來源： 第10屆考試
第 10 題
人工智慧是以 「機器學習」 為基礎的認知能力，針對特定功能做出與人類相同的決策，甚至表現得比人類更好， 例如影像辨識、聲音辨識 (Siri)、Google AlphaGo、IBM Watson 或谷歌自駕車，可稱為下列何者？
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人工智慧通常分為兩種主要類型： 1. **弱人工智慧 (Weak AI / Narrow AI)**：也稱為狹義人工智慧，是指專門設計來執行特定任務的AI系統。它在特定領域可能表現出色甚至超越人類，但缺乏通用智能、意識或自我意識。題目中提到的影像辨識、Siri、AlphaGo、IBM Watson 和谷歌自駕車都屬於弱人工智慧的範疇，它們各自在特定任務上表現卓越，但無法像人類一樣進行跨領域的學習和推理。 2. **強人工智慧 (Strong AI / General AI)**：也稱為通用人工智慧，是指具有與人類同等或超越人類的通用認知能力，能夠理解、學習並應用知識解決任何問題，具備意識和自我意識。目前強人工智慧仍停留在理論和研究階段，尚未實現。 因此，題目描述的這些針對特定功能的人工智慧應用屬於弱人工智慧。
題目來源： 第10屆考試
第 11 題
比特幣區塊鏈的公鑰密碼術所選取的「單向函數」，是由下列何者產生？
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比特幣區塊鏈的公鑰密碼術採用的是橢圓曲線數位簽章演算法（Elliptic Curve Digital Signature Algorithm, ECDSA）。在ECDSA中，公鑰是透過私鑰與橢圓曲線上的基點進行點乘運算而得。這個點乘運算是一個「單向函數」，意即從私鑰推導公鑰很容易，但從公鑰反推私鑰在計算上是極其困難的，這正是橢圓曲線密碼術（Elliptic Curve Cryptography, ECC）的基礎安全特性。因此，比特幣公鑰密碼術所選取的單向函數是由橢圓曲線密碼術產生。 選項分析： A. RSA 演算法：是另一種非對稱加密演算法，但比特幣不使用它來產生公私鑰。 B. 凱薩演算法：是一種簡單的替換密碼，屬於對稱加密，與公鑰密碼術無關。 D. 雜湊演算法：如SHA-256，在比特幣中用於產生區塊雜湊值和地址，但不是用於公鑰密碼術的單向函數。
題目來源： 第10屆考試
第 12 題
區塊鏈系統，大多會採用數位簽章技術，關於數位簽章技術的敘述，下列何者正確？
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數位簽章技術是基於非對稱加密（公鑰/私鑰對）原理。其運作方式如下： 1. **簽署（Signing）**：發送方會先對訊息內容進行雜湊運算，產生一個固定長度的訊息摘要（hash value）。然後，發送方使用自己的**私鑰**對這個訊息摘要進行加密，形成數位簽章。 2. **驗證（Verification）**：接收方收到訊息和數位簽章後，會使用發送方的**公鑰**來解密數位簽章，得到原始的訊息摘要。同時，接收方也會對收到的訊息內容進行相同的雜湊運算，產生一個新的訊息摘要。如果這兩個訊息摘要一致，則證明訊息未被篡改，且確實由擁有該私鑰的發送方簽署。 根據上述原理，選項A的敘述是正確的：使用私鑰對訊息內容進行運算後的摘要值做簽署，提供給對方公鑰進行簽署的驗證。
題目來源： 第10屆考試
第 13 題
下面何項並非區塊鏈的種類？
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區塊鏈根據其參與者的權限和管理方式，主要可分為以下三種類型： 1. **公有鏈（Public Blockchain）**：任何人都可以參與、讀取、寫入和驗證交易，例如比特幣和以太坊。 2. **私有鏈（Private Blockchain）**：由單一組織控制，參與者需要獲得許可才能加入，讀寫權限通常受到限制。 3. **聯盟鏈（Consortium Blockchain）**：由多個預選的組織共同管理和維護，參與者需要獲得聯盟的許可才能加入。 「自由鏈」並非區塊鏈的標準分類名稱。因此，選項C是錯誤的。
題目來源： 第10屆考試
第 14 題
在評估生物辨識系統的安全性時，「冒用被接受率(false acceptance rate)」若為五萬分之一則表示：
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在生物辨識系統中，有兩個關鍵的錯誤率指標： 1. **冒用被接受率（False Acceptance Rate, FAR）**：指未經授權的冒用者被系統錯誤地識別為合法用戶的機率。也稱為誤認率或型一錯誤（Type I error）。 2. **本人被拒絕率（False Rejection Rate, FRR）**：指合法用戶被系統錯誤地拒絕的機率。也稱為拒真率或型二錯誤（Type II error）。 題目中提到「冒用被接受率(false acceptance rate)」為五萬分之一，這表示冒用者嘗試冒用時，有五萬分之一的機率會成功被系統接受。因此，選項B「冒用者成功的機率有五萬分之一」是正確的。
題目來源： 第10屆考試
第 15 題
銀行可以透過架設於門口的攝影機 ， 藉由下列何種技術讓服務人員可以在重要客戶(Very Important Person)一進門 便辨識出來，立即給予專屬的特別服務？
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題目情境描述的是銀行透過架設於門口的攝影機，在客戶一進門時便進行辨識。這要求辨識技術能夠在非接觸、遠距離且不需客戶主動配合的情況下進行。 選項分析： A. **靜脈辨識**：通常需要將手掌或手指放置在掃描器上，屬於接觸式辨識，不符合情境。 B. **人臉辨識**：可以透過攝影機在遠距離、非接觸的情況下捕捉人臉影像並進行比對，非常適合在入口處進行快速、無感的身份識別，以辨識重要客戶。 C. **指紋辨識**：需要將手指按壓在指紋掃描器上，屬於接觸式辨識，不符合情境。 D. **簽名辨識**：需要客戶書寫簽名，屬於主動配合的行為，不符合情境。 因此，人臉辨識是最符合題目情境的技術。
題目來源： 第10屆考試
第 16 題
銀行客戶臨櫃現金取款，若未帶原留印鑑，即便出示身分證證明本人仍無法取款。為了解決未帶原留印鑑的困 擾 ， 銀行乃用客戶的生物特徵來進行身分認證 。 下列何種生物特徵的特性是銀行用來做身分認證掌握交易風險？
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銀行採用生物特徵進行身份認證，其核心目的是為了確保交易的安全性，防止冒用，並精確識別客戶身份，從而掌握交易風險。生物特徵之所以能達到這個目的，主要依賴於其「獨特性」。 選項分析： A. **多元性**：指生物特徵的種類多樣，但這並非單一生物特徵用於身份認證的關鍵安全特性。 B. **泛化性**：指生物特徵的普遍性或適用性，與身份認證的安全性無直接關係。 C. **獨特性**：指每個人的生物特徵（如指紋、虹膜、人臉等）都是獨一無二的，這使得系統能夠精確區分不同個體，是生物辨識作為身份認證基礎的最重要特性，也是確保交易安全、掌握風險的關鍵。 D. **隱匿性**：指生物特徵不易被他人察覺或複製，這有助於保護隱私和防止盜用，但「獨特性」才是其作為身份認證基礎的核心。 因此，生物特徵的「獨特性」是銀行用來做身份認證並掌握交易風險的最主要特性。
題目來源： 第10屆考試
第 17 題
綜觀各國電子支付的零售行銷活動，下列何者非其主要方式？
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電子支付的零售行銷活動主要目的是吸引更多商家接受和消費者使用電子支付，以擴大市場份額和交易量。常見的行銷策略包括： * **獎勵機制**：如回饋幣、點數、現金回饋等，直接激勵消費者使用電子支付，並吸引商家加入支付體系（選項1和3）。 * **生態系建立**：透過現有忠實用戶的消費行為，吸引更多商家加入，形成網絡效應，增加合作效益（選項4）。 * **便利性與效率**：強調電子支付的便捷性，提升用戶體驗。 選項B「加強宣導電子支付的安全性，使商家願意接受電子支付」雖然安全性是電子支付的基礎和必要條件，也是建立信任的關鍵，但「宣導安全性」本身通常被視為基礎建設和信任建立的一部分，而非直接刺激消費或擴大市場的「零售行銷活動」。零售行銷更側重於提供誘因、創造價值和提升用戶體驗，以直接驅動交易行為。安全性是前提，但很少作為主要的「行銷」賣點來直接吸引商家或消費者，除非是針對特定安全疑慮的澄清。
題目來源： 第10屆考試
第 18 題
資料標記技術 (EMVCo Tokenization) 主要解決了下列問題？
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EMVCo Tokenization（資料標記化技術）是一種支付安全技術，其主要目的是透過將敏感的支付卡資料（如主帳號PAN）替換為一個獨特的、非敏感的「標記」（token），來增強支付交易的安全性。 當消費者進行交易時，實際的卡號不會被傳輸或儲存，而是使用這個標記。即使標記被竊取，由於它不包含實際的卡號，且通常與特定的設備、商家或交易類型綁定，因此難以被用於欺詐性交易。這大大降低了敏感支付資料在傳輸和儲存過程中被洩露的風險。 選項分析： A. 消費者常忘記卡號：標記化技術主要解決的是安全問題，而非記憶問題。 B. 降低店家收單成本：標記化技術可能會增加系統複雜性，不一定直接降低收單成本，其主要價值在於提升安全性。 C. 付款流程複雜：標記化技術旨在幕後運作，使支付流程對用戶而言保持簡潔，但其主要目的並非簡化流程，而是強化安全。 D. 個資外洩：這是標記化技術最主要解決的問題，透過替換敏感資料，有效降低了支付卡資料被竊取和濫用的風險。
題目來源： 第10屆考試
第 19 題
下列何者非屬網際網路興起後的支付模式？
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題目詢問的是哪種支付模式並非在網際網路興起後才出現。 選項分析： A. **電子資金轉帳（Electronic Funds Transfer, EFT）**：EFT的概念和技術在網際網路普及之前就已經存在。例如，電匯（Wire Transfer）和自動清算所（Automated Clearing House, ACH）等系統早在20世紀中後期就已發展並廣泛應用，雖然網際網路的發展使其更加便捷和高效，但其核心模式並非網際網路興起後的產物。 B. **純網路銀行（Pure Internet Bank）**：這類銀行完全透過網際網路提供服務，沒有實體分行，其存在和運作完全依賴於網際網路的普及和技術發展。 C. **電子商務支付系統（E-commerce Payment Systems）**：如PayPal、支付寶等，是為支援線上購物和交易而設計的，其發展與網際網路上的電子商務活動緊密相關。 D. **加密貨幣（Cryptocurrency）**：以比特幣為代表的加密貨幣，於2008年問世，其底層技術區塊鏈和去中心化運作模式完全建立在網際網路之上。 因此，電子資金轉帳是網際網路興起前就已存在的支付模式。
題目來源： 第10屆考試
第 20 題
有關eKYC 的敘述，下列何者錯誤？
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eKYC（electronic Know Your Customer）是指透過電子化方式進行客戶身份驗證的過程，以符合反洗錢（AML）和打擊資恐（CFT）等法規要求。 選項分析： A. **選項1正確**：eKYC 的核心就是利用數位技術和電子管道來確認客戶身份，例如透過線上文件驗證、生物辨識、資料庫比對等。 B. **選項2正確**：指紋掃描屬於生物辨識技術，是eKYC 常用的方法之一，用於驗證客戶的生物特徵。 C. **選項3錯誤**：任何身份辨識系統，包括eKYC 所使用的生物辨識或其他電子化驗證方式，都無法保證百分之百的正確性。它們都有一定的錯誤率，例如誤認率（False Acceptance Rate, FAR）和拒真率（False Rejection Rate, FRR），只是透過技術進步將這些錯誤率降到極低。宣稱百分之百正確是不符合實際情況的。 D. **選項4正確**：隨著數位化轉型和遠端服務需求的增加，eKYC 因其便捷性和效率，已成為金融服務業的發展趨勢，並將越來越普遍。 因此，錯誤的敘述是選項C。
題目來源： 第10屆考試
第 21 題
目前常見的保險科技的應用，通常不包括下列何者？
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保險科技（InsurTech）是利用科技創新來提升保險產品、服務和營運效率的領域。目前常見的應用包括： 1. **區塊鏈 (Blockchain)**：用於智能合約、理賠處理、防範詐欺和數據安全。 2. **人工智慧 (Artificial intelligence)**：用於個性化定價、核保、自動化理賠、客戶服務（聊天機器人）和詐欺偵測。 3. **物聯網 (Internet of Things, IoT)**：用於從穿戴式裝置、智能家居和聯網汽車收集即時數據，以實現使用量計價保險（UBI）和主動式風險管理。 4. **量子運算 (Quantum computing)**：雖然是一種前沿技術，未來可能在多個領域有潛力應用，但目前仍處於發展初期，尚未成為保險科技的「常見」應用。其在主流金融服務（包括保險）中的實際應用仍主要停留在理論或早期研究階段，不像人工智慧、區塊鏈和物聯網已廣泛採用或試點。
題目來源： 第10屆考試
第 22 題
下列何項並非發展保險科技的目標？
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保險科技（InsurTech）發展的主要目標是利用科技來提升效率、改善客戶體驗並擴大市場觸及率： 1. **提供客戶更便利的服務**：保險科技旨在提供數位化、隨選即用和個人化的服務，使保險更易於取得和使用。 2. **提高保險的可近性**：透過降低成本和簡化流程，保險科技可以觸及服務不足的群體，並提供微型保險產品。 3. **讓保險經營變得更有效率**：自動化、數據分析和人工智慧可以簡化核保、理賠處理和行政管理任務，從而降低營運成本。 4. **讓客戶更倚賴實體通路**：這與保險科技推動的數位化和直接面向客戶的模式相悖。保險科技通常旨在透過線上平台、行動應用程式和數位互動來減少對實體通路的依賴。
題目來源： 第10屆考試
第 23 題
下列何種借款人較不易從傳統存貸中介機構取得融資？
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傳統的存貸中介機構（如銀行）通常會根據既有的信用歷史、穩定的收入和抵押品來評估借款人的信用狀況： 1. **上市公司**：通常具有穩健的信用狀況、透明的財務報表，並可獲得多種融資選擇。 2. **公務機關**：通常有政府支持或穩定的收入來源，信用評級高。 3. **公教人員**：通常擁有穩定的工作和收入，是傳統銀行青睞的借款人。 4. **弱勢族群**：通常缺乏穩定的收入、正式的工作、抵押品或健全的信用歷史，這使得他們難以符合傳統銀行的嚴格要求。這也是微型金融或P2P借貸等替代性融資模式出現的原因。
題目來源： 第10屆考試
第 24 題
根據WEF(2015)，P2P 借貸為何會能更精確的核貸？
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P2P（Peer-to-Peer）借貸平台利用科技和數據分析來評估借款人的信用狀況： 1. **違約資訊將立即回饋模型**：這是P2P借貸的一個關鍵優勢。P2P平台通常使用複雜的演算法，這些演算法會持續學習和調整。當借款人違約時，這些資訊會迅速被納入信用評分模型中，從而實現即時調整和更精確的未來評估。這種迭代學習過程，結合替代數據來源，有助於完善信用評估。 2. **線下調查**：雖然有些平台可能會進行線下調查，但這並非其相較於傳統銀行能更「精確」核貸的主要原因，傳統銀行也會進行調查。技術優勢在於數據處理能力。 3. **政府的介入**：政府的介入主要集中在監管和監督，而非直接影響信用評估模型的精確性。 4. **借款人較誠實**：沒有證據表明P2P借款人比傳統銀行借款人更誠實。信用評估模型旨在降低風險，而非依賴借款人的誠實度。
題目來源： 第10屆考試
第 25 題
P2P 借貸管理不當會造成的風險，下列何者錯誤？
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P2P借貸平台管理不當可能導致多種特定風險： 1. **違約風險**：借款人可能無法償還貸款，導致出借人蒙受損失。這是任何借貸活動的基本風險，P2P平台必須透過信用評估有效管理。 2. **詐欺風險**：借款人或平台營運商都可能從事詐欺活動，例如身份盜用、虛假貸款申請或挪用資金。 3. **資訊不對稱風險**：出借人可能無法獲得關於借款人信用狀況的完整或準確資訊，或者借款人可能無法完全理解條款和風險。這是金融市場的常見挑戰，P2P平台試圖透過數據分析和透明度來緩解，但如果管理不當，它仍然是一種風險。 4. **通貨膨脹風險**：通貨膨脹風險是一種宏觀經濟風險，會影響貨幣的購買力。雖然它會影響任何投資（包括P2P貸款）的實際報酬率，但它是一種系統性風險，並非直接由P2P借貸平台「管理不當」所引起。其他風險（違約、詐欺、資訊不對稱）是P2P借貸模式固有的特定營運或信用風險，可能因平台管理不善而加劇。
題目來源： 第10屆考試
第 26 題
群眾募資最早起源於下列哪一個國家？
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雖然集體募資的概念已存在數百年，但現代的群眾募資，特別是基於線上平台的模式，普遍認為起源於**美國**。早期的例子包括2001年用於音樂專案的ArtistShare，以及後來普及此模式的Kickstarter（2009年）和Indiegogo（2008年）等平台。
題目來源： 第10屆考試
第 27 題
下列何者不屬於臺灣的群眾募資平台？
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1. **嘖嘖 (Zeczec)**：是臺灣知名且受歡迎的群眾募資平台。 2. **FlyingV**：是臺灣另一個知名且成熟的群眾募資平台。 3. **群募貝果 (CrowdBagel)**：是臺灣的群眾募資平台，通常專注於特定類型的專案。 4. **Kickstarter**：是全球公認且最大的群眾募資平台之一，但其總部設在**美國**，而非臺灣。儘管臺灣的創作者可以使用Kickstarter，但它並非一個「臺灣」的平台，就其起源和主要營運基地而言。
題目來源： 第10屆考試
第 28 題
依照WEF 對於金融科技應用於投資管理的分析，下列何項業務目前發展較迅速？
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世界經濟論壇（WEF）對金融科技趨勢進行了廣泛分析。在投資管理領域，儘管所有選項都是相關的金融科技應用，但： 1. **機器人理財 (Robo-advisors)**：由於其低成本、易於使用和自動化投資組合管理，在零售投資者中獲得了快速增長和採用，使投資建議大眾化。 2. **演算法交易 (Algorithmic trading)** 和 **高頻交易 (High-frequency trading)**：這些是成熟且高度複雜的領域，主要由機構投資者和專業交易員使用。儘管它們持續發展，但就更廣泛用戶群體的「新採用和市場滲透率」而言，其發展速度可能不如機器人理財，後者正在改變零售投資模式。 3. **社群投資 (Social investing)**：涉及用戶可以分享投資想法和策略的平台。儘管其正在增長，但其影響力和採用程度可能不如機器人理財在直接資產管理方面的廣泛或快速變革性。 WEF報告通常將機器人理財視為零售投資管理領域的關鍵顛覆性力量。
題目來源： 第10屆考試
第 29 題
有關「演算法」交易的特性，下列敘述何者正確？
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演算法交易涉及使用電腦程式根據預設規則和策略執行交易： 1. **經由電腦程式，可避免人為延遲及心理影響**：這是演算法交易的核心優勢。演算法可以高速執行交易，不受情緒偏見（恐懼、貪婪）或人為反應延遲的影響，從而實現更一致和有紀律的執行。 2. **不易追漲追跌，可降低系統風險**：這通常是錯誤的。演算法交易，特別是高頻交易，可能透過根據市場變動快速執行交易，加劇市場波動並導致「閃崩」，如果管理不當，可能會增加系統性風險。 3. **追蹤單一市場**：錯誤。演算法交易策略可以設計為同時跨多個市場、資產類別和地理區域運作。 4. **僅追蹤過去證券價格成交狀況進行演算**：錯誤。雖然歷史價格數據常用於演算法，但複雜的演算法可以整合大量的即時數據，包括新聞資訊、經濟指標、訂單簿深度和其他市場微觀結構數據，而不僅僅是過去的價格。
題目來源： 第10屆考試
第 30 題
有關金融科技「流程外部化」(Process Externalization)的敘述，下列何者錯誤？
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金融科技中的「流程外部化」（Process Externalization）是指將某些業務流程或技術功能外包給外部專業供應商，通常利用雲端服務或第三方API。 1. **A. 流程外部化讓金融業者更有營運效率**：正確。透過外包非核心或專業功能，金融機構可以專注於其核心競爭力，降低營運成本，並利用外部供應商的專業知識和規模經濟，從而提高效率。 2. **B. 例如可將投資管理的專業技術交由專業供應商處理**：正確。這是一個常見的例子，例如數據分析、風險建模，甚至部分投資組合管理等任務都可以外包給專業的金融科技公司。 3. **C. 外部化後，金融機構即可完全免除基礎建設投資負擔**：錯誤。雖然外部化（特別是雲端服務）可以顯著「減少」直接擁有和維護實體IT基礎設施的負擔，但金融機構仍需負責管理外包關係、確保數據安全、合規性，並將外部服務與其內部系統整合。他們也通常需要支付服務費用，這是一種取代資本支出的營運支出。聲稱「完全免除」過於絕對。金融機構仍需要內部基礎設施來進行整合、監督和未外部化的核心營運。 4. **D. 業者聯合建構一致性的技術環境標準，有利於外部化**：正確。標準化的API、數據格式和技術協議有助於金融機構與外部金融科技供應商之間的無縫整合，使外部化更容易且更有效。
題目來源： 第10屆考試
第 31 題
有關純網銀與傳統銀行網銀的比較，下列何者錯誤？
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純網銀雖然沒有實體分行，但作為一家銀行，仍需設立總行以進行營運管理、法規遵循及行政作業。因此，選項A「純網銀沒有總行」是錯誤的敘述。純網銀的優勢在於可提供全線上開戶、較低的服務手續費以及24小時不間斷的數位服務，這些都是其與傳統銀行網銀的主要差異點。
題目來源： 第10屆考試
第 32 題
依據法國零售銀行協會(2017)調查，純網銀等金融科技業對銀行業影響最大的業務為下列何者？
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根據多項研究與市場觀察，金融科技業（特別是純網銀）對傳統銀行業影響最大的業務領域主要集中在零售客戶的支付與借貸業務。金融科技公司透過創新技術提供更便捷、低成本的支付解決方案（如行動支付、電子錢包）和更快速、彈性的借貸服務（如P2P借貸、線上小額貸款），直接挑戰了傳統銀行在這些核心業務上的主導地位。
題目來源： 第10屆考試
第 33 題
開放銀行主要牽涉到下列哪兩類的金融數據資訊共享？
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開放銀行（Open Banking）的核心概念是透過應用程式介面（API），在客戶同意下，讓第三方服務提供者能夠安全地存取客戶的金融數據。這通常分為幾個階段，其中最主要的兩類數據共享是： 1. 公開數據 (Public Data)：包括銀行的產品資訊、服務據點、利率、匯率等公開可查詢的資訊。 2. 帳戶及交易數據 (Account and Transaction Data)：在客戶明確授權同意後，第三方服務提供者可以存取客戶的帳戶餘額、交易明細等個人金融數據，以提供更個人化的金融服務，例如個人財務管理工具、信用評估等。 因此，選項D最符合開放銀行主要牽涉的數據共享類型。
題目來源： 第10屆考試
第 34 題
在監理數據的提供方面給予企業更多彈性以降低監理報告成本，是指PwC(2016a)報告中何類監理科技內涵？
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監理科技（RegTech）的目標之一是利用科技來提升監理效率並降低金融機構的合規成本。PwC(2016a)報告中提到，在監理數據提供方面給予企業更多彈性以降低監理報告成本，主要指的是透過優化「監理報告呈現方式」來實現。這可能包括標準化數據格式、自動化報告生成、利用數據分析工具來簡化報告流程，從而減少人工錯誤、提高效率並降低相關成本。
題目來源： 第10屆考試
第 35 題
提供有效且安全之方法來確認聲稱的發件人身分，是IMF(2017)提出之何種監理科技領域？
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國際貨幣基金組織（IMF）在2017年提出的監理科技（RegTech）領域中，提供有效且安全的方法來確認聲稱的發件人身分，明確指向「身分驗證技術」（Identity verification technology）。這類技術旨在解決金融機構在客戶身分識別（KYC）、反洗錢（AML）和打擊資恐（CFT）等方面的挑戰，確保交易的合法性和安全性。常見的身分驗證技術包括生物識別（如指紋、臉部辨識）、多因子驗證、數位身分等。
題目來源： 第10屆考試
第 36 題
世界經濟論壇公布的「2019 全球風險報告」中，有關資安的敘述，下列何者錯誤？
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世界經濟論壇（WEF）的「全球風險報告」每年都會評估全球面臨的重大風險。資安問題（如網路攻擊、數據詐欺/竊盜）多年來一直被列為全球十大可能發生風險（Likelihood）和十大衝擊風險（Impact）之一，且預期未來資安風險將持續增加。然而，選項B「由於資通技術的進步，可完全控制資安問題」是錯誤的敘述。儘管資通技術不斷進步，但網路攻擊手法也日益複雜，且人為因素、系統漏洞等都使得資安問題難以被「完全」控制。資安防護是一個持續不斷的過程，而非一勞永逸的解決方案。
題目來源： 第10屆考試
第 37 題
政府為了防止民眾遭受網路詐騙，成立哪個網站，公布假網站、假帳號及最新詐騙手法供民眾參考？
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在台灣，政府為了防範民眾遭受網路詐騙，由內政部警政署刑事警察局設立了「165反詐騙諮詢專線」及其官方網站「165全民防騙網」。該網站會定期公布最新的詐騙手法、假網站、假帳號等資訊，提供民眾查詢與參考，以提高防詐意識。
題目來源： 第10屆考試
第 38 題
目前應用人工智慧進行「客戶經營」，下列何種情境並非該主題的研究重點？
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「客戶經營」應用人工智慧的重點在於如何直接或間接提升客戶體驗、提供個人化服務、優化客戶互動等。 * 選項A、B、D都直接關聯到利用AI技術來服務客戶、提供建議或改善客戶服務體驗，是客戶經營的重點。 * 選項C「利用量子計算來加速人工智慧運算效能與效率」雖然與人工智慧相關，但量子計算本身是屬於更底層的計算技術研究，其目標是提升AI的運算能力，而非直接應用於「客戶經營」的具體情境或研究重點。它屬於AI技術的基礎設施或效能優化層面，而非客戶服務或互動層面。
題目來源： 第10屆考試
第 39 題
下列敘述何者非數位時代下應優先考量的「金融從業人員的應對策略」？
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在數位時代下，金融從業人員的應對策略主要應著重於提升自身能力以適應產業變革，並利用科技來創造新價值。 * 選項A、B、C都是積極正面的應對策略，包括強化本業知識、追蹤科技發展、學習跨領域應用，以提升競爭力。 * 選項D「積極輔導金融從業人員轉職」雖然在某些情況下可能發生（例如某些職位被自動化取代），但這並非「優先考量」的「應對策略」。優先策略應是透過培訓、轉型、技能提升等方式，讓從業人員能夠適應新環境，繼續在金融業服務，而非直接輔導其轉離金融業。
題目來源： 第10屆考試
第 40 題
有關機器人流程自動化工具(RPA)導入原則，下列何者正確？
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機器人流程自動化（RPA）的導入應遵循策略性原則，以確保投資報酬率和成功率。 * 選項A「應尋求一步到位，快速解決問題」是錯誤的。RPA導入通常建議採取循序漸進的方式，從小型、明確的流程開始，逐步擴展。 * 選項B「應使用新進應用的人工智慧能力」不完全正確。RPA的核心是自動化規則性、重複性任務，不一定需要最先進的AI能力。雖然RPA可以與AI結合（形成智慧自動化），但這並非所有RPA導入的必要原則。 * 選項C「優先選擇低導入成本並能創造高效益的流程」是正確的。這符合「快速獲勝」（quick wins）的策略，有助於證明RPA的價值，建立組織信心，並為後續更複雜的自動化專案奠定基礎。 * 選項D「應先將作業流程自動化再進行流程改善」是錯誤的。正確的原則是「先優化流程，再自動化」。如果自動化一個低效或有缺陷的流程，只會加速其低效性。
題目來源： 第10屆考試
第 41 題
根據WEF(2015)，有關金融科技造成顧客與金融機構關係改變，下列敘述何者錯誤？
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根據世界經濟論壇(WEF)2015年的報告《The Future of Financial Services》，金融科技的發展趨勢之一是金融服務的「解構」(unbundling)。這意味著傳統金融機構的服務將被拆解成更小的、專業化的部分，並由不同的參與者提供。 因此，金融機構更可能走向專業化或透過合作建立生態系，而非單一機構走向「一站購足」的大眾市場模式。 相反地，金融科技的興起使得客戶對服務的期望提高，並促使金融機構尋求同業或異業合作以滿足多元需求，或轉型為專業的產品供應商。 因此，選項B的敘述是錯誤的。
題目來源： 第10屆考試
第 42 題
下列何種雲端運算的部署模型是由協力廠商雲端服務提供者所擁有及運作，透過網際網路來使用伺服器及儲存 體等運算資源？
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雲端運算的部署模型主要分為公有雲、私有雲和混合雲。 公有雲（Public Cloud）是由協力廠商雲端服務提供者（如AWS、Azure、Google Cloud）所擁有及運作，透過網際網路向大眾提供運算資源（如伺服器、儲存體、網路等）。使用者按需付費，無需管理底層基礎設施。 私有雲（Private Cloud）是專為單一組織提供服務的雲端基礎設施，可由組織內部或協力廠商管理，但資源專屬於該組織。 混合雲（Hybrid Cloud）是公有雲和私有雲的組合，允許資料和應用程式在兩者之間移動。 「特有雲」並非標準的雲端部署模型術語。
題目來源： 第10屆考試
第 43 題
雲端運算對於企業的效益眾多，下列敘述何者錯誤？
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雲端運算確實為企業帶來許多效益，但資訊安全方面存在「共享責任模型」。雖然雲端服務提供商會投入大量資源確保雲端基礎設施的安全（雲端本身的安全性），但企業仍需負責其在雲端上部署的資料、應用程式、網路配置和身份管理等安全（雲端中的安全性）。因此，企業不能因為雲端服務提供商的資安措施而完全減少自身的資訊安全投資，仍需投入資源管理和確保其在雲端環境中的安全責任。選項A的說法過於絕對，且不符合雲端資安的共享責任原則，故為錯誤敘述。 選項B、C、D均為雲端運算帶來的正確效益：提升IT人員效率、彈性計費、快速部署與高靈活性。
題目來源： 第10屆考試
第 44 題
有關結構化(Structured)的大數據資料，下列敘述何者錯誤？
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結構化資料是指具有預定義格式、結構和組織的數據，通常儲存在關聯式資料庫中。其主要特徵包括： 1. **特定規格組成**：資料遵循預設的模式或綱要（schema）。 2. **固定欄位、大小及格式**：每筆記錄的每個欄位都有明確的定義，例如資料類型、長度限制等。 3. **資料庫儲存**：傳統的關聯式資料庫（如MS-SQL, Oracle）主要處理結構化資料。 選項C指出「不同意義的資料會存在同一個欄位中」，這與結構化資料的定義相悖。結構化資料的設計原則是每個欄位應儲存具有單一、明確意義的資料，以確保資料的完整性和查詢效率。將不同意義的資料混雜在同一欄位中會導致資料混亂，難以分析和管理，這通常是資料設計不良或非結構化資料的特徵。
題目來源： 第10屆考試
第 45 題
跨境聯合監管機制及交易完整性驗證、反詐欺識別、交易安全監控預警、高風險異常交易監控及即時處理機制、 交易後結算後台流程自動化風險辨識，主要屬於下列何種RegTech 的可能應用？
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題目中列舉的應用，如「交易完整性驗證」、「交易安全監控預警」、「高風險異常交易監控及即時處理機制」、「交易後結算後台流程自動化風險辨識」等，都直接圍繞著金融交易的生命週期進行監控、驗證和處理。這些功能的核心目的在於確保交易的合規性、安全性及效率，並及時發現和處理異常情況。這正是RegTech在「交易追蹤」或「交易監控」領域的典型應用，旨在透過技術自動化和強化對交易活動的監管與合規性管理。 雖然這些應用也與「風險管理」和「異常行為預測辨識」相關，但「交易追蹤」更精確地涵蓋了所有列出的具體功能，因為它們都聚焦於交易本身的監控與管理。
題目來源： 第10屆考試
第 46 題
有關機器學習的敘述，下列何者錯誤？
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機器學習（Machine Learning, ML）是人工智慧（Artificial Intelligence, AI）的一個分支，其核心思想是讓電腦透過學習資料來改進其性能，而無需明確的程式設計。深度學習（Deep Learning, DL）則是機器學習的一個子領域，它使用多層人工神經網路來學習資料的複雜模式。 因此，正確的層級關係是：人工智慧 > 機器學習 > 深度學習。選項B「機器學習是深度學習的一種應用」顛倒了兩者的關係，故為錯誤敘述。 選項A：是非題（二元分類）是機器學習中常見的分類問題。 選項C：機器學習確實是人工智慧的一個分支。 選項D：運用已知資料（訓練資料）來學習模式，進而對未知資料進行分類或預測，是機器學習的核心概念。
題目來源： 第10屆考試
第 47 題
雜湊函數的輸入是任意長度字串，而輸出是下列何種字串？
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雜湊函數（Hash Function）是一種將任意長度的輸入資料（如字串、檔案等）轉換為固定長度輸出值（稱為雜湊值、雜湊碼或訊息摘要）的演算法。無論輸入資料的長度多寡，其輸出結果的長度都是預先定義好的固定值。這個特性是雜湊函數在資料完整性驗證、密碼儲存和區塊鏈等應用中非常重要的基礎。
題目來源： 第10屆考試
第 48 題
有關如何構思區塊鏈之應用，下列敘述何者正確？
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區塊鏈技術並非萬能，也不是所有資料庫應用的替代品。其價值主要體現在需要解決多方信任、資料不可篡改、去中心化等問題的場景。 選項A和B是錯誤的觀念。直接將現有資料庫應用區塊鏈化通常效率低下且不必要，因為區塊鏈的交易處理速度和儲存成本通常高於傳統資料庫，且其去中心化特性並非所有應用都必需。 選項C的「最成熟的部分」不一定是區塊鏈最適合的應用場景。區塊鏈的導入應基於其獨特價值，而非僅僅是流程的成熟度。 選項D是正確的。區塊鏈最適合應用於涉及多個參與方、需要共享資訊且各方之間存在信任問題或需要高度透明和不可篡改性的場景。例如，供應鏈管理、跨境支付、數位身份驗證等，這些場景中區塊鏈能有效降低信任成本、提高效率和透明度。
題目來源： 第10屆考試
第 49 題
因應交易等級的差異而導入多因子生物辨識是金融機構同時提供一種以上的生物辨識給使用者，下列何種是屬 於非接觸式多因子生物辨識？
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多因子生物辨識是指結合兩種或兩種以上生物特徵進行身份驗證。題目要求找出「非接觸式」的多因子生物辨識組合。 1. **臉型辨識（Facial Recognition）**：非接觸式，透過影像分析臉部特徵。 2. **指紋辨識（Fingerprint Recognition）**：接觸式，需要手指觸碰感應器。 3. **指靜脈辨識（Finger Vein Recognition）**：通常為接觸式或近接觸式，需要將手指放置在掃描器上。 4. **聲音辨識（Voice Recognition）**：非接觸式，透過分析語音特徵。 5. **虹膜辨識（Iris Recognition）**：非接觸式，透過掃描眼睛虹膜紋理。 根據上述分析： * 選項A (臉型辨識結合指紋辨識)：非接觸式 + 接觸式。 * 選項B (指紋辨識結合指靜脈辨識)：接觸式 + 接觸式。 * 選項C (臉型辨識結合聲音辨識)：非接觸式 + 非接觸式。此為完全非接觸式的組合。 * 選項D (指紋辨識結合虹膜辨識)：接觸式 + 非接觸式。 因此，選項C是唯一完全由非接觸式生物辨識組成的多因子辨識方式。
題目來源： 第10屆考試
第 50 題
下列何者是美國銀行保密法(Bank Secrecy Act, BSA)下的貨幣傳送者(monetary transmitter)？
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根據美國銀行保密法（Bank Secrecy Act, BSA）及其執行機構金融犯罪執法網路（FinCEN）的規定，貨幣傳送者（Money Transmitter）的定義非常廣泛，包括任何接受資金並將其傳送給第三方的人。隨著金融科技的發展，FinCEN已明確指出，從事可轉換虛擬貨幣（convertible virtual currency）業務的實體，如果其活動涉及接受和傳送具有貨幣替代性價值的數位貨幣，則應被視為貨幣傳送者，並需遵守BSA下的相關反洗錢（AML）和打擊資恐（CFT）義務。 選項A「接受或傳送具有貨幣替代性價值之數位貨幣的人」直接符合FinCEN對虛擬貨幣相關貨幣傳送者的定義。其他選項描述的是一般網路服務或資料提供者，除非其服務內容涉及資金或貨幣替代性價值的傳送，否則不屬於BSA下的貨幣傳送者。
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第 51 題
有關跨境P2P(peer-to-peer money transfers)匯兌的敘述，下列何者錯誤？
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跨境P2P匯兌雖然提供了便利性，但也伴隨著特定的風險和挑戰： 1. **估計匯率與實際匯率差距 (Option 1)**：由於匯率市場波動，P2P平台提供的估計匯率與實際交易時的匯率確實可能存在差異，這對用戶來說是一個風險。 2. **匯價波動引發延遲處理 (Option 2)**：匯率的劇烈波動可能導致平台難以找到匹配的交易對象，或需要重新報價，進而引發交易延遲。 3. **資金不平衡現象 (Option 3)**：P2P匯兌平台需要匹配不同貨幣的買賣需求。如果某一方向的需求遠大於另一方向，平台就可能面臨資金不平衡，導致流動性問題或交易受阻。 4. **客戶身分確認不易出現漏洞 (Option 4)**：跨境交易，特別是透過P2P平台進行，由於涉及多個司法管轄區且可能缺乏傳統金融機構的嚴格監管，在客戶身分確認（KYC）和反洗錢（AML）方面更容易出現漏洞，而非「不易出現漏洞」。這是一個重要的監管挑戰和風險點。 因此，選項D的敘述是錯誤的。
題目來源： 第10屆考試
第 52 題
目前在國內透過網路進行投保作業，依現行規定可使用下列何項線上身分確認？
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在國內透過網路進行投保作業時，依現行金融監理規定，為確保交易安全及客戶身分真實性，通常會採用多重身分驗證機制。其中，OTP（One-Time Password，動態驗證碼）是目前最普遍且廣泛被接受的線上身分確認方式之一，通常透過簡訊發送至客戶預留的手機號碼，作為交易授權的第二因子驗證。 * **臉部與聲紋辨識 (Option 1, 4)**：這些生物辨識技術雖然逐漸應用於金融服務，但在網路投保作業中，可能作為輔助驗證或在特定情境下使用，但通常不會是唯一的或最主要的線上身分確認方式，且其普及性和法規接受度可能不如OTP。 * **Mid 行動電話認證 (Option 2)**：此術語並非國內金融機構普遍使用的標準線上身分認證方式名稱。雖然行動電話認證是常見的，但OTP是其具體且廣泛採用的形式。 綜合考量，OTP動態驗證碼是目前國內網路投保作業中最常見且符合規定的線上身分確認方式。
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第 53 題
下列何者非屬WEF(2015)報告中對P2P 借貸特色的敘述？
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世界經濟論壇（WEF）在2015年的報告中，對P2P（Peer-to-Peer）借貸的興起及其對金融業的影響進行了分析，並指出其主要特色包括： 1. **更精確的核貸 (Option 1)**：P2P平台通常利用大數據和演算法，對借款人進行更細緻的信用評估，可能比傳統銀行更精確地核貸，服務到傳統金融機構未能覆蓋的客群。 2. **核貸量增加 (Option 2)**：P2P借貸模式透過連接廣泛的投資者和借款人，有助於增加整體市場的借貸活動和核貸量。 3. **快速且友善 (Option 3)**：P2P平台通常提供線上申請、審核流程簡化、放款速度快，且用戶體驗較為友善。 4. **增加借款者成本 (Option 4)**：P2P借貸的目標之一是透過去中介化，降低營運成本，進而為借款人提供相對傳統銀行更低的利率或費用，以降低借款者成本。因此，「增加借款者成本」並非P2P借貸的特色，反而是其試圖避免或改善的狀況。 因此，選項D的敘述不符合WEF報告中對P2P借貸特色的描述。
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第 54 題
下列何項業務的出現對於新創企業來說擺脫了銀行放款條件的規定與作業時間，有機會直接與社會大眾互動， 直接由社會大眾取得成本較低且較快速的資金？
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題目描述的是一種讓新創企業能夠繞過傳統銀行放款限制，直接從社會大眾獲取資金，且具有成本較低、速度較快特點的業務模式： * **電子支付 (Option 1)**：電子支付主要涉及資金的轉移和結算，而非為新創企業提供初始或營運資金。 * **創業投資 (Option 2)**：創業投資（Venture Capital, VC）是由專業投資機構或個人向新創企業提供資金，通常換取股權。雖然能提供資金，但其審核過程嚴謹，且資金來源並非直接來自「社會大眾」，也無法完全擺脫「放款條件的規定與作業時間」。 * **群眾募資 (Option 3)**：群眾募資（Crowdfunding）正是指新創企業透過網路平台，向廣大社會大眾募集資金（可以是股權、債權、預購或捐贈等形式）。這種模式讓企業有機會直接與潛在支持者互動，並在相對較短的時間內，以較低的門檻和成本獲得資金，符合題目所有描述的特點。 * **網商交易 (Option 4)**：網商交易是指透過網路進行商品或服務的買賣，屬於商業活動，而非新創企業的募資方式。 因此，群眾募資最符合題目所述的業務特性。
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第 55 題
下列何者非金融科技運用在投資管理上的風險？
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本題詢問何者「非」金融科技運用在投資管理上的風險。我們來分析各選項： * **流動性風險 (Option 1)**：金融科技可能創造新的投資產品或市場（如P2P借貸、加密貨幣），這些產品或市場的流動性可能不如傳統金融資產，或因技術平台問題導致資金無法及時變現，因此流動性風險是相關的。 * **通貨膨脹風險 (Option 2)**：通貨膨脹風險是所有投資都面臨的普遍性經濟風險，它影響貨幣的購買力，進而影響投資報酬的實質價值。這種風險並非因「金融科技運用在投資管理上」而產生或特別加劇，而是獨立於金融科技之外的宏觀經濟風險。 * **道德風險 (Option 3)**：金融科技平台可能因其去中介化或演算法的複雜性，引入新的道德風險，例如平台經營者可能利用資訊不對稱損害投資者利益，或演算法設計存在偏見導致不公平結果。 * **資安風險 (Option 4)**：金融科技高度依賴數位系統和數據，因此網路攻擊、數據洩露、系統故障等資安問題是其固有的重大風險，直接影響投資管理的安全性和可靠性。 因此，通貨膨脹風險是普遍的投資風險，而非金融科技運用在投資管理上所特有的或直接引發的風險。
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第 56 題
有關開放銀行的敘述，下列何者錯誤？
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開放銀行（Open Banking）是一種透過開放應用程式介面（Open API）讓第三方服務提供者（TSP）在客戶授權下，存取客戶銀行帳戶資訊或發起支付的模式。其核心理念和特點如下： * **將帳戶資訊主控權還給消費者 (Option 1)**：這是開放銀行的核心精神。消費者擁有其金融數據的所有權，並可決定是否、以及如何與第三方共享。 * **消費者有權決定讓其他銀行或非銀行的第三方服務提供者獲得自己帳戶資訊的權利 (Option 2)**：這是選項1的具體體現，消費者是數據共享的決策者。 * **消費者往往要與第三方業者簽署授權Private API 的權限，以共享數據 (Option 3)**：此敘述錯誤。開放銀行是基於「開放API」（Open API）的標準化介面，而非「私有API」（Private API）。開放API是公開且標準化的技術規範，讓不同機構的系統能夠安全地互通。消費者授權的是第三方透過這些開放API來存取數據，而不是簽署授權「Private API」的權限。 * **消費者可獲得更為多元的金融服務 (Option 4)**：透過數據共享，第三方業者可以開發出更多創新、個人化且整合的金融服務，例如個人財務管理、跨銀行帳戶整合等，從而提升消費者的金融體驗。 因此，選項C的敘述是錯誤的，因為開放銀行是建立在「開放API」的基礎上。
題目來源： 第10屆考試
第 57 題
根據德勤(RegTech is the new FinTech)的報告，可在短時間內整合多個監理數據結構，並對眾多規定要求形成統 一的合規標準，是監理科技的何種特性？
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題目描述了監理科技（RegTech）的一項特性，即「在短時間內整合多個監理數據結構，並對眾多規定要求形成統一的合規標準」。 * **速度 (Option 1)**：雖然監理科技旨在提高效率和速度，但題目描述的重點是將不同元素匯集在一起。 * **整合 (Option 2)**：關鍵詞「整合多個監理數據結構」和「形成統一的合規標準」直接指向「整合」這一特性。監理科技透過技術手段，將分散的監理數據、法規要求和合規流程進行統一管理和協調，以實現更高效的合規。 * **敏捷性 (Option 3)**：敏捷性是指快速適應變化和調整的能力。雖然監理科技也具備敏捷性，但題目描述的重點在於將不同部分匯集為一體。 * **分析 (Option 4)**：監理科技確實涉及數據分析，但題目強調的是將不同數據和標準「整合」起來，形成「統一」的視角，而非單純的數據分析。 因此，最符合題目描述的特性是「整合」。
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第 58 題
如果要參詢數位證據的識別、蒐集、擷取的程序可參考下列何項標準？
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本題詢問數位證據識別、蒐集、擷取程序的參考標準，這屬於數位鑑識（Digital Forensics）的範疇： * **ISO 27701**：這是隱私資訊管理系統（PIMS）的國際標準，是ISO 27001和ISO 27002的延伸，主要關注個人資料保護和隱私管理，與數位證據的處理程序無直接關係。 * **NIST SP800-34**：這是美國國家標準與技術研究院（NIST）發布的「聯邦資訊系統應變計畫指南」，主要針對災害復原和業務連續性計畫，與數位證據的蒐集擷取程序不同。 * **ISO 27001**：這是資訊安全管理系統（ISMS）的國際標準，提供建立、實施、維護和持續改進ISMS的要求，涵蓋廣泛的資訊安全領域，但並未詳細規範數位證據的具體處理程序。 * **ISO/IEC 27037**：此標準的全名是「資訊技術—安全技術—數位證據的識別、蒐集、擷取和保存指南」（Information technology — Security techniques — Guidelines for identification, collection, acquisition and preservation of digital evidence）。它專門為數位證據的處理提供指導，確保數位證據在鑑識過程中的完整性和可信度，完全符合題目描述的需求。 因此，ISO/IEC 27037是參詢數位證據處理程序的正確標準。
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第 59 題
金融機構在初期運用人工智慧技術時，下列何者是最適當的作法？
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金融機構在初期運用人工智慧技術時，應採取謹慎且策略性的方法，以確保投資能帶來實質效益並降低風險： * **選項1 (積極引進與導入各種人工智慧技術與大數據系統)**：初期就「積極引進各種」技術可能導致資源分散、成本過高，且難以聚焦於核心問題，風險較高。 * **選項2 (初期應將客戶擺在產品規劃的核心，替客戶帶來真正的效益)**：這是最為適當的作法。任何新技術的導入，其最終目的都應是為客戶創造價值、提升服務體驗或解決客戶痛點。以客戶為中心，能確保AI應用具有明確的商業目標和實際效益，避免為技術而技術。 * **選項3 (人工智慧倚賴多個模組演算法的成功，初期應設定較高的績效期望值)**：初期設定過高的績效期望值可能不切實際，因為AI技術的導入和優化需要時間，且可能面臨數據品質、模型訓練等挑戰。過高的期望可能導致項目失敗或團隊士氣低落。 * **選項4 (應積極利用各種大數據資料，於初期進行大規模且主題多元的應用實驗)**：初期進行「大規模且主題多元」的實驗，與選項1類似，可能導致資源浪費和管理複雜性。更穩健的做法是從小規模、有明確目標的試點項目開始，逐步累積經驗和成功案例。 因此，將客戶效益置於核心是初期導入AI最穩健且有效的策略。
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第 60 題
針對2016 世界經濟論壇(WEF)提到影響金融業的七項新興科技，下列應用敘述何者正確？
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AI 解析
本題考查對不同新興科技及其應用的基本理解： * **選項1 (「分析用戶消費習慣」屬於生物科技應用)**：分析用戶消費習慣主要涉及大數據分析、機器學習和人工智慧等技術，屬於資訊科技範疇，而非生物科技（Biotechnology）。生物科技主要應用於生物體、生物系統或生物過程的技術。 * **選項2 (「從自動提款機器中提款」屬於機器學習應用)**：從ATM提款是自動化交易，涉及嵌入式系統、網路通訊和資料庫操作，屬於傳統的自動化技術。雖然ATM可能整合機器學習用於詐欺偵測，但提款行為本身並非機器學習的應用。 * **選項3 (「手機藍牙GPS 定位技術」屬於機器人學(Robotics)應用)**：藍牙和GPS是無線通訊和定位技術，廣泛應用於各種電子設備。機器人學（Robotics）是研究、設計、製造和應用機器人的科學，雖然機器人可能使用這些定位技術，但定位技術本身不屬於機器人學。 * **選項4 (「將資訊系統放入遠端虛擬伺服器」屬於雲端運算應用)**：將資訊系統部署在遠端虛擬伺服器上，並透過網路存取，正是雲端運算（Cloud Computing）的核心概念和應用。雲端運算提供彈性、可擴展的運算資源，讓用戶無需管理實體硬體。 因此，選項D的敘述是正確的。
題目來源： 第10屆考試