第 1 題
我國金管會於2019 年7 月30 日核准的三間純網路銀行執照，不包括下列何者？
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我國金管會於2019年7月30日核准的三家純網路銀行執照分別為： 1. 將來銀行 (Next Bank) 2. 連線銀行 (LINE Bank) 3. 樂天國際商業銀行 (Rakuten International Commercial Bank) 「智能銀行」並非金管會核准的純網路銀行名稱。
題目來源： 第13屆考試
第 2 題
將程式、資料及運算放在近端的裝置上運作，以加快資料的處理及傳送速度稱之為何種技術？
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邊緣運算（Edge Computing）是一種分散式運算架構，其核心概念是將運算、資料儲存和網路服務盡可能地靠近資料產生或使用的「邊緣」裝置，而非集中在遠端的雲端資料中心。這樣做可以減少資料傳輸到雲端再返回的延遲，提高即時處理能力，並降低網路頻寬需求。
題目來源： 第13屆考試
第 3 題
消費者自 己掌控運作的應用程式，由雲端供應商提供應用程式運作時所需的執行環境、作業系統及硬體， 是下列何種雲端運算的服務模式？
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雲端運算的服務模式主要分為三種： 1. **基礎架構即服務 (IaaS, Infrastructure as a Service)**：供應商提供虛擬機器、儲存、網路等基礎設施。使用者需自行管理作業系統、應用程式和資料。 2. **平台即服務 (PaaS, Platform as a Service)**：供應商提供應用程式運作所需的執行環境、作業系統、資料庫和硬體。使用者只需專注於開發和部署自己的應用程式，無需管理底層基礎設施。 3. **軟體即服務 (SaaS, Software as a Service)**：供應商提供完整的應用程式，使用者直接透過網路使用，無需管理任何底層軟硬體。 題目描述「由雲端供應商提供應用程式運作時所需的執行環境、作業系統及硬體，消費者自己掌控運作的應用程式」，這符合平台即服務 (PaaS) 的定義。
題目來源： 第13屆考試
第 4 題
下列何種雲端運算的部署模型是由單一企業或組織專屬使用的雲端運算資源，可實體位於公司的資料中 心？
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雲端運算的部署模型主要分為： 1. **公有雲 (Public Cloud)**：由第三方雲端服務供應商擁有和營運，透過網際網路向大眾提供服務，資源共享。 2. **私有雲 (Private Cloud)**：由單一企業或組織專屬使用，其運算資源可實體位於公司的資料中心，或由第三方託管，但資源專屬於該組織。 3. **混合雲 (Hybrid Cloud)**：結合了公有雲和私有雲的優點，允許資料和應用程式在兩者之間移動。 題目描述「由單一企業或組織專屬使用的雲端運算資源，可實體位於公司的資料中心」，這符合私有雲的定義。
題目來源： 第13屆考試
第 5 題
大數據又稱巨量資料或海量資料，下列何者非其四大特徵(4V)之一？
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大數據（Big Data）的四大特徵通常被稱為4V，包括： 1. **資料量 (Volume)**：資料的規模龐大。 2. **速度 (Velocity)**：資料產生、傳輸和處理的速度快，通常是即時或近即時。 3. **多樣性 (Variety)**：資料的類型多樣，包括結構化、半結構化和非結構化資料。 4. **真實性 (Veracity)**：資料的品質、準確性和可信度。 「具敏感性」並非大數據的四大特徵之一，敏感性通常是指資料的內容屬性，而非其本質特徵。
題目來源： 第13屆考試
第 6 題
大數據在金融業的應用已相當普遍，何者非其產生的效用及價值？
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大數據在金融業的應用廣泛，主要價值體現在： 1. **瞭解客戶的需求，精準行銷**：透過分析客戶交易行為、偏好等數據，提供個人化產品和服務。 2. **客戶關係管理 (CRM)**：提升客戶體驗，預測客戶流失風險，優化客戶服務。 3. **風險管理應用**：例如信用風險評估、詐欺偵測、市場風險分析等。 4. **營運效率提升**：優化內部流程，降低營運成本。 然而，大數據的處理和儲存通常需要龐大的運算資源，這反而會**增加**對雲端運算或其他高效能運算解決方案的需求，而非降低。因此，「降低雲端運算的需求」並非大數據產生的效用及價值。
題目來源： 第13屆考試
第 7 題
世界經濟論壇(WEF,2015)認為「新市場平台，(New Market Platform)」對傳統金融機構的三大影響，不包括 下列何者？
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根據世界經濟論壇 (WEF) 2015 年發布的《金融服務的未來》(The Future of Financial Services) 報告，新市場平台對傳統金融機構的三大影響包括： 1. **中介機構差異變小 (Disintermediation)**：科技平台直接連接供需雙方，減少傳統金融中介的角色。 2. **議價能力重組 (Re-aggregation)**：新的平台可能重新聚合客戶和服務，改變市場參與者的議價能力。 3. **諮詢顧問業務增加 (Shift to Advice)**：傳統金融機構可能轉向提供更高價值的諮詢和顧問服務，而非單純的交易執行。 「價差交易擴大」並非該報告中提及的三大影響之一。事實上，新技術和平台通常會增加市場透明度和競爭，可能導致價差縮小而非擴大。
題目來源： 第13屆考試
第 8 題
近年來探討科技如何輔助金融創新監理是一個熱門的議題，包括RegTech（法遵科技）、SupTech（監理科 技） 或LegalTech （法律科技） 的解決方案，其中三大關鍵是演算法、判讀以及下列何者？
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RegTech（法遵科技）、SupTech（監理科技）和LegalTech（法律科技）等解決方案的核心要素通常包括： 1. **資料 (Data)**：作為分析和決策的基礎，包括法規條文、交易數據、客戶資訊等。 2. **演算法 (Algorithms)**：用於處理、分析資料，識別模式、風險或異常行為，例如機器學習演算法。 3. **判讀/決策 (Interpretation/Decision-making)**：將演算法的結果轉化為可理解的洞察或自動化決策，以協助監理或法遵工作。 深度學習、分群和決策樹都是屬於演算法的具體技術，而資料是這些技術運作的基礎和前提。
題目來源： 第13屆考試
第 9 題
金融業的開戶審核、授信與徵審流程與智慧化客戶服務等，可以藉用何項技術而達到自動化的效果？
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機器人流程自動化 (RPA, Robotic Process Automation) 是一種軟體技術，它利用軟體機器人來模擬人類在電腦上的操作，自動執行重複性、規則性強的任務。金融業的開戶審核、授信與徵審流程、資料輸入、報告生成以及部分智慧化客戶服務（如自動回覆常見問題）等，都屬於高度重複且基於規則的流程，非常適合透過RPA來實現自動化，從而提高效率並降低錯誤率。
題目來源： 第13屆考試
第 10 題
有關深度學習的說明，下列何者錯誤？
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深度學習 (Deep Learning) 是機器學習的一個分支，其主要特點包括： 1. **利用多層神經網路來分析數據**：深度學習模型通常包含多個隱藏層，能夠從數據中學習更複雜的模式。 2. **優點是可忍受有雜訊的數據**：由於其複雜的結構和大量的訓練數據，深度學習模型在一定程度上能夠處理帶有雜訊的數據。 3. **可分析影像、影片等多維度且複雜的數據**：深度學習在處理圖像識別、語音識別、自然語言處理等複雜且高維度的數據方面表現出色。 4. **重點是事先決定「特徵值」(Features)**：這是錯誤的。傳統機器學習方法通常需要人工進行特徵工程，即事先決定和提取數據的特徵值。而深度學習的一個主要優勢在於它能夠**自動從原始數據中學習和提取特徵**，無需人工干預，這也是其「深度」的體現。
題目來源： 第13屆考試
第 11 題
區塊鏈使用公鑰及私鑰進行加密工作，此公鑰與私鑰的生成關係，下列敘述何者正確？
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在區塊鏈技術中，公鑰和私鑰是基於非對稱加密演算法生成的。這兩種金鑰在數學上是緊密相關的，它們總是「成對」生成。私鑰用於簽署交易或解密資訊，而公鑰則用於驗證簽章或加密資訊，兩者缺一不可且必須協同工作。
題目來源： 第13屆考試
第 12 題
對於區塊鏈的數位簽章，下列敘述何者正確？
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數位簽章的目的是為了驗證資訊的來源（發送者身份）和資訊的完整性（未被篡改）。在區塊鏈中，發送者會使用自己的「私鑰」對交易資訊的雜湊值進行加密（即簽章），而任何人都可以使用發送者的「公鑰」來解密這個簽章並驗證其有效性。這確保了交易的不可否認性和真實性。
題目來源： 第13屆考試
第 13 題
銀行利用臉部辨識來觀察客戶對數位看板互動數位內容的反應，預測客戶的喜好，從而提供更好的行銷廣 告服務。這種系統是利用下列何種技術來完成的？
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題目描述中，「臉部辨識」屬於「生物辨識」技術的一種。而「觀察客戶對數位看板互動數位內容的反應，預測客戶的喜好，從而提供更好的行銷廣告服務」則涉及大量客戶行為數據的收集、分析與預測，這正是「大數據」應用的核心。因此，該系統是結合了大數據和生物辨識的應用。
題目來源： 第13屆考試
第 14 題
下列何者非屬指紋辨識的缺點？
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指紋辨識的常見缺點包括： 1. 接觸式辨識：需要直接接觸感應器，可能產生衛生疑慮。 2. 易受環境影響：指紋可能因潮濕、乾燥、磨損或受傷而難以辨識。 3. 安全性風險：指紋可能被複製或盜取，存在被冒用的風險。 然而，隨著技術的進步和普及，指紋辨識裝置的「設置成本」已大幅降低，廣泛應用於智慧型手機、門禁系統等，因此「設置成本高」已不再是指紋辨識的主要缺點。
題目來源： 第13屆考試
第 15 題
對「多因子生物辨識平台(multi-factor biometrics platform)」的敘述，下列何者錯誤？
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多因子生物辨識平台旨在提供彈性，以支援多種生物辨識技術。其設計理念是根據不同的應用場景（選項1）和安全等級要求（選項2）來選擇或組合不同的辨識技術，以達到最佳的平衡。該平台可以逐步導入不同的辨識技術，或根據需求進行擴充，而非「必須同時完成建置」所有可能的辨識技術。此外，生物辨識技術確實可以提升客服中心和虛擬網路銀行的安全性和便利性（選項4）。
題目來源： 第13屆考試
第 16 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 匯兌雖然提供便利性，但也面臨一些挑戰： 1. 匯率波動：估計匯率與實際匯率可能因市場波動而產生差異，影響用戶體驗（選項1正確）。 2. 延遲處理：匯率的劇烈波動可能導致平台需要時間來匹配交易或調整報價，從而引發延遲（選項2正確）。 3. 資金不平衡：P2P 模式依賴於資金的雙向流動。如果某一方向的資金需求遠大於供給，平台可能出現資金不平衡，影響效率（選項3正確）。 4. 客戶身分確認：跨境交易涉及不同國家的法規，P2P 平台在進行客戶身分確認（KYC）和反洗錢（AML）方面面臨複雜挑戰，容易出現漏洞，而非「不易出現漏洞」（選項4錯誤）。
題目來源： 第13屆考試
第 17 題
下列何者非屬無現金化社會的發展條件？
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無現金化社會的發展條件包括： 1. 便利的支付方式：提供多樣化且易於使用的電子支付工具，是推動無現金化的基礎（選項1是條件）。 2. 實名制的認證方式：有助於確保交易安全、防範洗錢和金融犯罪，建立信任機制（選項2是條件）。 3. 法令制度的配合：政府需制定相關法規，保障電子支付的合法性、安全性及消費者權益（選項4是條件）。 「必須是已開發國家」並非無現金化社會的必要條件。事實上，許多開發中國家（如肯亞的M-Pesa、印度的UPI）透過行動支付等技術，在無現金化進程上取得了顯著成就，甚至超越了一些已開發國家，展現了「跳躍式發展」的潛力。
題目來源： 第13屆考試
第 18 題
我國國家發展委員會成立行動支付跨部會推動會議，下列何者非屬跨部會機制推動三大主軸之一？
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我國國家發展委員會推動行動支付的三大主軸為： 1. 擴大應用場域：讓行動支付在更多實體商店、公共服務等場景普及。 2. 完備行動支付基礎環境：確保支付系統的安全性、穩定性與互通性。 3. 加強行銷體驗：透過宣傳推廣和優化使用者介面，提升民眾使用意願。 「減少鑄印發行貨幣」是推動無現金化社會可能帶來的結果或更廣泛的目標，但並非行動支付跨部會推動會議直接設定的三大「主軸」之一，該會議主要聚焦於行動支付的推廣與環境建置。
題目來源： 第13屆考試
第 19 題
下列何者非屬現階段保險科技運用人工智慧的主要項目？
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現階段保險科技運用人工智慧（AI）的主要項目包括： 1. 商品行銷：AI 可分析客戶數據，進行精準行銷、個性化推薦（選項1是主要項目）。 2. 核保理賠：AI 可自動化風險評估、詐欺偵測，加速核保和理賠流程（選項2是主要項目）。 3. 客戶服務：AI 驅動的聊天機器人、虛擬助理可提供24/7的客戶諮詢和支援（選項3是主要項目）。 「商品設計」雖然可以利用AI分析市場趨勢和客戶需求來提供數據支持，但保險商品的最終設計、條款擬定以及法規遵循等，仍高度依賴人類的專業知識、創意和策略判斷，AI在此階段的角色更多是輔助而非主要執行者。因此，相較於其他三項，商品設計較不屬於現階段AI在保險科技中的「主要」應用項目。
題目來源： 第13屆考試
第 20 題
保險科技的崛起對保險生態造成很大衝擊，下列敘述何者錯誤？
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保險科技（InsurTech）的崛起對保險業產生了深遠影響： 1. 經營策略轉變：科技創新迫使保險公司重新思考其經營模式和競爭策略（選項1正確）。 2. 客戶為中心：透過數據分析和數位化工具，保險商品和服務更加個性化，以滿足客戶需求（選項2正確）。 3. 商業模式重塑：數位化銷售、自動化核保理賠、新型態保險產品（如按需保險）等，重塑了傳統保險的商業模式和業務型態（選項3正確）。 4. 行銷方式：保險科技強調線上、數位化、遠端服務，通常會「降低」而非「提高」面對面行銷的比率，以提升效率和觸及更廣泛的客戶群（選項4錯誤）。
題目來源： 第13屆考試
第 21 題
區塊鏈的開放性，可以解決不少傳統保險所遭遇的難題，下列何者錯誤？
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區塊鏈的開放性（透明、不可篡改）確實有助於解決保險業的資訊不對稱、道德風險、逆選擇以及數據分析困難等問題。然而，區塊鏈的「開放性」本身，雖然提供了透明度，但對於「保護保戶隱私和安全」而言，反而可能帶來挑戰，因為鏈上數據的公開性需要額外的隱私保護技術（如零知識證明、私有鏈等）來解決。因此，聲稱區塊鏈的開放性直接解決隱私和安全問題是錯誤的。
題目來源： 第13屆考試
第 22 題
根據中央銀行(2019)之報告，僅協助資訊中介的P2P 借貸平台營運模式，係指下列何者？
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根據中央銀行對P2P借貸平台營運模式的分類，「傳統模式」（或稱資訊中介模式）是指平台僅作為借貸雙方的資訊橋樑，提供媒合服務，不承擔信用風險，也不提供資金擔保。其他模式如公證模式、保證收益模式等，則涉及更深層次的參與或風險承擔。
題目來源： 第13屆考試
第 23 題
根據中央銀行(2018)之報告，有關P2P 借貸平台的敘述，下列何者正確？
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P2P借貸平台的核心特點是直接連結借款人與出借人，其主要功能是資訊中介。因此： (A) P2P平台不屬於銀行，不接受存款，也不提供存款利息回報。 (B) P2P平台的利潤主要來自於向借款人或出借人收取的服務費，而非傳統銀行存貸之間的利差。 (C) 在多數P2P借貸模式中，平台通常不直接承擔信用風險，風險由出借人自行承擔，平台僅提供資訊媒合服務。這是正確的敘述。 (D) P2P借貸不屬於存款業務，因此出借人的資金通常不受存款保險保障，中介機構也通常不提供資金保障（除非是特定模式如保證收益模式）。
題目來源： 第13屆考試
第 24 題
依據中央銀行2019 年之分類，P2P 借貸公證模式之敘述，下列何者正確？
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根據中央銀行對P2P借貸模式的分類： (A) 「僅協助資訊中介」是傳統模式（或稱資訊中介模式）的特點。 (B) 「公證模式」通常指P2P平台與銀行合作，由銀行負責資金的撥付與回收，或參與部分信用評估，以增加交易的合規性和安全性。這是正確的敘述。 (C) 「向出借人承諾一定收益」是保證收益模式的特點。 (D) 「以自有資金撥貸」則更接近於傳統的放貸機構，而非P2P平台的主要模式。
題目來源： 第13屆考試
第 25 題
群眾募資最早起源於下列哪一個國家？
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現代意義上的網路群眾募資（Crowdfunding）最早起源於美國。例如，ArtistShare（2001年）被認為是第一個基於網路的群眾募資平台，而Kickstarter（2009年）則將群眾募資推向了主流。
題目來源： 第13屆考試
第 26 題
群眾募資具有協助新創業者募資之功能，但亦存在許多風險。下列何者非為群眾募資之可能風險？
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群眾募資，特別是股權或債權型募資，通常伴隨著較高的風險： (A) 由於監管相對較輕，投資人可能面臨「較少的法律保障」。這是風險。 (B) 投資新創企業本身就具有高風險性，因此投資人可能面臨「較高的投資損失」，而非「較低的投資損失」。因此，此選項描述的不是風險，反而是錯誤的陳述。 (C) 對於股權型群眾募資，未來公司若發行新股，可能導致原有股東的股權被「稀釋」。這是風險。 (D) 新創公司與投資人之間可能存在「資訊不對稱」，投資人難以全面評估風險。這是風險。 因此，選項B「較低的投資損失」並非群眾募資的可能風險，反之，高投資損失才是其風險之一。
題目來源： 第13屆考試
第 27 題
根據世界經濟論壇(WEF)對金融科技應用於投資管理創新的見解，其主要強調哪兩個維度？
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根據世界經濟論壇（WEF）對金融科技在投資管理領域創新的分析，其主要強調的兩個維度是「投資者賦權 (Empowered Investors)」和「流程外部化 (Process Externalization)」。 「投資者賦權」指的是金融科技讓投資者能更直接地參與投資決策、獲得更多資訊和工具，並享有更個人化的服務。 「流程外部化」則是指投資管理機構將部分業務流程外包給專業的科技公司或利用外部技術解決方案，以提高效率、降低成本或引入創新能力。
題目來源： 第13屆考試
第 28 題
有關理財機器人業務之敘述，下列何者錯誤？
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理財機器人（Robo-advisor）的業務特點如下： (A) 理財機器人會根據市場變化和客戶目標，建議客戶動態調整投資組合，以維持風險與報酬的平衡。此敘述正確。 (B) 理財機器人通常會提供自動化的報告和儀表板，協助客戶定期檢視投資績效。此敘述正確。 (C) 理財機器人會根據演算法和客戶輸入的資訊，提供個人化的投資組合建議，但最終的投資決策通常由客戶自主決定。此敘述正確。 (D) 理財機器人雖然由系統計算客戶風險屬性，但其提供的理財計畫是根據客戶的個別風險承受度、投資目標和財務狀況進行「個人化」配置，而非「標準化」的計畫。提供個人化建議是理財機器人的核心價值之一。因此，此敘述錯誤。
題目來源： 第13屆考試
第 29 題
當我們在敘述金融科技投資管理的特性時，下列何者最正確？
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金融科技在投資管理領域的特性主要包括： (A) 雖然有些金融科技服務追求整合，但其核心優勢往往在於「解構」傳統金融服務，提供更專業、高效的單一數位解決方案，而非傳統意義上的一站式服務。 (B) 金融科技投資管理（如理財機器人）通常透過自動化和演算法來提供服務，減少了人與人直接接觸的需求，與傳統強調人際互動的服務模式不同。 (C) 實體通路結合網路服務是傳統金融機構數位轉型的一種模式，而純粹的金融科技公司則更傾向於純數位、線上優先的服務模式。 (D) 金融科技投資管理服務通常具有較低的費用和較低的投資門檻，使其特別適合對價格敏感、資產規模較小的投資者，或希望以更低成本獲得專業建議的族群。這是其顯著的優勢和特性。
題目來源： 第13屆考試
第 30 題
新科技使客戶快速在不同銀行、不同帳戶間移轉資金以取得較高報酬，導致客戶忠誠度降低及存款波動度 提高，屬於金融科技對銀行業（含純網銀）所帶來的何種風險？
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題目描述的情境是客戶因新科技便利性而快速轉移資金，導致銀行存款基礎不穩定，客戶忠誠度降低，存款波動度提高。這種情況直接影響銀行維持足夠現金以應對提款需求和履行債務的能力，這正是「流動性風險」的定義。流動性風險是指銀行無法及時以合理成本取得所需資金，以應付到期債務或資產增加的風險。
題目來源： 第13屆考試
第 31 題
根據國家發展委員會研究，提供Open API，政府部門或金融機構業者可以獲得的好處，下列何者錯誤？
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提供Open API的主要目的是促進資料共享、服務整合與創新。其好處包括：增加服務的可及性，讓更多第三方應用程式能存取服務；節省開發時間，因為可以重複利用現有介面；加速產品開發，透過與外部夥伴協作創造新服務。雖然初期可能需要投入開發成本，但長期而言，Open API應能帶來效率提升和商業機會，而非單純「增加成本」作為其主要好處。因此，增加成本是錯誤的敘述。
題目來源： 第13屆考試
第 32 題
各國發展開放銀行多採用階段性的開放，但新加坡沒有設定開放階段進程，而是將API 功能分為六大類， 不包括下列哪兩類？
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新加坡在發展開放銀行時，將API功能分為六大類，通常包括：客戶、帳戶、產品、支付、銷售和服務。選項D中的「法遵」和「委外」並非新加坡開放銀行API功能分類的範疇。
題目來源： 第13屆考試
第 33 題
啟用第二道防線之防禦功能，運用共享平台分享常用方法與監理數據，是PwC(2016a)報告中何類監理科技 內涵？
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根據PwC(2016a)報告對監理科技內涵的描述，「啟用第二道防線之防禦功能，運用共享平台分享常用方法與監理數據」旨在透過標準化和集中化來提升風險管理與合規效率，這符合「風險評估統一化」的目標，即透過統一的方法和數據來進行風險評估，以強化監理防線。
題目來源： 第13屆考試
第 34 題
根據德勤(RegTech is the new FinTech)的報告，能夠快速配置及產出報告，是監理科技的何種特性？
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根據德勤(Deloitte)的報告，監理科技(RegTech)的特性之一是能夠「快速配置及產出報告」，這直接體現了監理科技在提升效率和響應速度方面的優勢。因此，此特性指的是「速度」。
題目來源： 第13屆考試
第 35 題
下列何者非資安問題可能造成金融業的衝擊？
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資安問題對金融業可能造成的衝擊包括：導致系統中斷或資料外洩，造成「作業延宕」；因風險升高或實際損失，導致「保險費用增加」；以及嚴重損害客戶信任，造成「商譽損失」。雖然嚴重的資安事件可能間接影響員工士氣或導致人才流動，但「人才流失」並非資安問題最直接或必然的衝擊，相較於其他選項，其關聯性較弱。
題目來源： 第13屆考試
第 36 題
有關Open API 的相關敘述，下列何者錯誤？
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Open API（開放應用程式介面）主要是為「程式與程式」之間提供標準化、便利且快速的溝通介面，讓不同的軟體系統能夠互相交換資料或呼叫功能。它並非直接為「人與程式」提供溝通介面，人通常是透過應用程式的圖形使用者介面（GUI）與程式互動，而這些應用程式可能在後端使用了API。因此，選項C的敘述是錯誤的。
題目來源： 第13屆考試
第 37 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，金融從業人員應優先考量的應對策略是提升自身能力以適應變革，包括「提升金融專業知識」、「持續關注科技應用的變化」以及「多方了解異業數位科技的應用案例」，以期能將科技應用於金融服務中。而「積極輔導金融從業人員轉職」則更像是面對大規模職位淘汰時的被動措施，而非積極應對數位轉型的優先策略。金融業更傾向於透過培訓和轉型來保留和提升現有員工的價值。
題目來源： 第13屆考試
第 38 題
「創新科技使金融機構能夠獲得新的資料型態，如社群網路資料，進而以新的方法來理解客戶及市場。」 以上描述指的是何項金融創新議題？
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題目描述「創新科技使金融機構能夠獲得新的資料型態，如社群網路資料，進而以新的方法來理解客戶及市場」，這明確指出數據在金融創新中的核心地位和戰略價值。透過大數據分析，金融機構能更深入地洞察客戶行為和市場趨勢，因此這指的是「數據策略性角色」。
題目來源： 第13屆考試
第 39 題
金融機構在運用人工智慧技術需要注意的原則中，下列敘述何者錯誤？
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金融機構在運用人工智慧技術時，應遵循循序漸進的原則。通常建議從小型、可控的試點專案開始，逐步累積經驗、驗證效益，並解決潛在問題，而非一開始就進行「大規模的應用」。大規模應用會增加專案的複雜性、風險和失敗的可能性。同時，也應避免過度期望AI的進展，並設定合理的期望值，且確保有足夠的資料來支持AI模型的訓練與應用。
題目來源： 第13屆考試
第 40 題
下列何者非屬目前監理科技的應用範圍？
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監理科技（RegTech）主要應用於協助金融機構遵守法規、管理風險和提升監理效率。其應用範圍包括「法規要求的合規分析」（如AML/KYC、反洗錢）、強化「身分辨識的管理與控制」以及提升「風險控制」能力。而「廣告效益分析」則屬於行銷科技（MarTech）或商業智慧（BI）的範疇，旨在評估廣告活動的成效，與監理科技的核心目的不同。
題目來源： 第13屆考試
第 41 題
根據聯合國(UNSGSA)2019 年之報告，若某家銀行將電子錢包及P2P 轉帳應用於商品服務中，係屬於下列 何項領域之運用？
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電子錢包及P2P轉帳的核心功能是實現資金在不同方之間的轉移，以完成商品或服務的交易，這明確屬於「支付」領域的應用。聯合國等國際組織在金融普惠性報告中，通常將金融服務分為支付、儲蓄、借貸和保險等主要類別，而電子錢包和P2P轉帳是支付服務的典型代表。
題目來源： 第13屆考試
第 42 題
下列何項服務或技術受到2020 年新冠病毒(COVID-19)帶來的衝擊或影響最小？
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2020年新冠病毒(COVID-19)疫情導致全球實施封鎖、遠距辦公和減少社交接觸。 * 選項B、C、D：雲端運算的桌面即服務(DaaS)、雲端協作平台服務以及遠距辦公及遠距會議系統，都因應疫情期間遠距工作和學習的需求而需求大增，受到顯著的正面影響。 * 選項A：自動駕駛車興起的邊緣運算技術，雖然是重要的科技發展趨勢，但其發展和應用與疫情期間的遠距工作或生活需求沒有直接的關聯性，因此受到的衝擊或影響相對最小。
題目來源： 第13屆考試
第 43 題
近期有專家強調大數據特徵的第五個 V，目的在於：
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大數據的傳統特徵通常被描述為3V：資料量(Volume)、資料速度(Velocity)和資料多樣性(Variety)。後來又加入了資料真實性(Veracity)成為第四個V。近期專家強調的第五個V通常是指「價值」(Value)。其目的在於強調，收集和分析大數據的最終目標是從中提取有意義的洞察，並將這些數據轉化為實際的商業價值或決策依據。
題目來源： 第13屆考試
第 44 題
有關人工智慧於監理與法遵的應用，下列何者錯誤？
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人工智慧(AI)在監理科技(RegTech)和法遵領域的應用，旨在提升效率、準確性和即時性。 * 選項B (異常行為辨識)、C (即時監理報告) 和 D (交易追蹤) 都是AI在監理與法遵上的典型且有效的應用。AI可以透過分析大量數據來識別異常模式、自動生成監理報告，並追蹤交易以確保合規性。 * 選項A (靜態即時法遵) 則是一個矛盾的說法。「即時」意味著動態和持續的監控，而「靜態」則指固定不變。AI的優勢在於其動態、適應性和持續監控的能力，以實現更主動和即時的法遵，而非靜態的法遵。因此，「靜態即時法遵」並非AI在監理與法遵上的應用特點，反而是其試圖克服的傳統法遵模式的限制。
題目來源： 第13屆考試
第 45 題
有關比特幣和區塊鏈之間的關係敘述，下列何者錯誤？
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* 選項A (比特幣是區塊鏈的應用) 正確。比特幣是第一個成功應用區塊鏈技術的案例。 * 選項B (區塊鏈是比特幣的底層技術) 正確。區塊鏈是支撐比特幣運作的分布式帳本技術。 * 選項C (比特幣最重要的創新是區塊鏈) 正確。區塊鏈技術的發明是比特幣得以實現去中心化和安全性的關鍵。 * 選項D (區塊鏈等於比特幣) 錯誤。區塊鏈是一種底層技術，可以應用於多種領域，而比特幣只是區塊鏈技術的其中一個應用。區塊鏈的應用範圍遠超比特幣本身。
題目來源： 第13屆考試
第 46 題
有關區塊鏈中的「鏈」敘述，下列何者正確？
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區塊鏈中的「鏈」是指各個區塊之間透過密碼學方式連結起來的關係。 * 選項A (透過實體繫綁方式來達成鏈結) 錯誤。區塊鏈是數位化的概念，沒有實體繫綁。 * 選項B (前一個區塊的資訊透過雜湊演算嵌入至當前區塊以達成鏈結目的) 正確。每個區塊都包含前一個區塊的雜湊值（Hash值）。這個雜湊值就像前一個區塊的數位指紋，確保了區塊的順序性和不可篡改性。如果前一個區塊的任何內容被修改，其雜湊值就會改變，導致鏈結斷裂，從而保護了數據的完整性。 * 選項C (透過共享相同交易細節來達成鏈結) 錯誤。區塊鏈的鏈結機制不是基於共享相同的交易細節，而是基於前一個區塊的雜湊值。 * 選項D (透過將當下區塊資料嵌入至創世區塊中來構成鏈結) 錯誤。創世區塊是區塊鏈的第一個區塊，它沒有前一個區塊。後續的區塊是透過嵌入其「直接前一個」區塊的雜湊值來鏈結的，而不是嵌入到創世區塊中。
題目來源： 第13屆考試
第 47 題
下列何者非屬臉部身分辨識的常見用途？
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臉部身分辨識技術的常見用途主要集中在身份驗證、安全監控、客戶服務和市場分析等方面。 * 選項A (識別VIP 客戶)、B (即時推播專屬客群化的廣告) 和 D (紀錄觀賞者行為數據供大數據分析) 都是臉部身分辨識技術在商業、服務或監控領域的常見應用，旨在提升客戶體驗、精準行銷或優化營運。 * 選項C (預測用戶犯罪機率) 則不屬於臉部身分辨識的常見用途。雖然臉部辨識可用於識別已知罪犯或嫌疑人，但「預測」一個人未來犯罪的可能性，不僅在技術上極具挑戰性且缺乏科學依據，更涉及嚴重的倫理、隱私和歧視問題，在大多數國家和應用場景中，這並非被接受或廣泛實施的用途。
題目來源： 第13屆考試
第 48 題
各類行動支付技術從保護消費者的安全性來看，下列何者是最安全的行動交易形式？
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從保護消費者的安全性來看，EMV Token 代碼服務交易被認為是最安全的行動交易形式之一。 * **EMV Token 代碼服務交易 (EMV Tokenization)**：這項技術將敏感的支付卡資料（如16位卡號）替換為一次性或特定用途的「代碼」（Token）。即使代碼被截獲，也無法用於其他交易或還原出原始卡號，大大降低了資料洩露的風險。這是目前主流行動支付（如Apple Pay、Google Pay）普遍採用的安全機制。 * **近距離無線通訊(NFC)**：NFC本身是一種短距離通訊技術，其安全性來自於需要近距離接觸才能傳輸資料。然而，NFC的安全性也取決於其底層的支付機制。若NFC傳輸的是未經加密或代碼化的原始卡片資料，則安全性較低。但當NFC結合EMV Tokenization時，其安全性會大幅提升。 * **主機卡模擬(HCE)**：HCE允許行動裝置透過軟體模擬智慧卡功能進行NFC支付，無需實體安全元件。雖然HCE也採用加密技術，但由於是軟體實現，理論上可能比硬體安全元件更容易受到攻擊。 * **QR Code**：QR Code支付的安全性差異很大，取決於其背後的支付系統。有些QR Code可能只是連結到不安全的支付頁面，存在釣魚風險。雖然動態QR Code和加密可以提升安全性，但整體而言，其安全性通常不如結合了代碼化技術的NFC支付。 綜合比較，EMV Tokenization直接從數據保護層面提供了最根本的安全性提升，因此在這些選項中，它代表了最安全的行動交易形式。
題目來源： 第13屆考試
第 49 題
有關感應式裝置結合線上支付的付款方式，不包括下列何者？
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題目要求找出「感應式裝置結合線上支付」的付款方式中，不屬於此類別的選項。 * 選項A (Amazon Go 無人實體購物商店) 和 C (阿里巴巴的「淘咖啡」服務) 都屬於無人商店模式，透過感應器（如電腦視覺、貨架感應器、臉部辨識）自動偵測顧客行為和商品，並在顧客離開時自動從其綁定的線上支付帳戶（如Amazon帳戶、支付寶）扣款，這明確是感應式裝置結合線上支付。 * 選項D (VISA 及MasterCard 的自動加油機扣款服務) 指的是使用感應式信用卡或行動支付（如NFC）在加油機上進行支付。感應式讀卡機是感應式裝置，而信用卡或行動支付的扣款是透過網路進行即時授權的線上支付。 * 選項B (台北公車的悠遊卡付款) 悠遊卡是一種儲值卡。當乘客刷卡搭乘公車時，款項是從悠遊卡內的儲值餘額中扣除，這是一個「離線」的儲值扣款交易，而非每次交易都透過網路進行即時授權的「線上支付」。雖然悠遊卡可以透過線上方式加值，但其在公車上的支付行為本身不屬於感應式裝置結合線上支付的範疇。
題目來源： 第13屆考試
第 50 題
下列何項非屬保險業結合現代科技手段之項目？
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題目詢問何者「非屬」保險業結合現代科技手段之項目。 * 選項B (物聯網)、C (區塊鏈) 和 D (基因檢測) 都是現代科技手段，且已在保險業中找到應用或具有潛在應用。 * 物聯網(IoT)：例如穿戴式裝置用於健康保險的費率評估，車載資通訊系統(Telematics)用於車險的風險評估。 * 區塊鏈：可用於保險理賠的自動化（智能合約）、防範詐欺、提升數據透明度和效率。 * 基因檢測：雖然其在保險業的應用存在倫理和法規爭議（如基因歧視），但它確實是一種現代科技手段，可能被用於個人化保險產品設計或風險評估。 * 選項A (P2P 借貸) 是一種點對點的借貸模式，屬於金融科技(FinTech)中的「借貸」領域，而非保險業結合科技的直接應用。雖然有P2P保險（互助保險）的概念，但P2P借貸本身與保險業的核心業務或科技應用方式不同。
題目來源： 第13屆考試
第 51 題
P2P 借貸為何會有流動性風險？
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P2P借貸的流動性風險主要源於其債權憑證（或稱債權）缺乏活躍的次級市場。當投資人將資金借出後，若想在借款到期前取回資金，卻沒有一個有效的市場可以將其債權轉售給其他投資人，就會面臨資金被鎖定、無法即時變現的流動性問題。因此，缺乏次級市場是導致P2P借貸流動性風險的關鍵因素。 選項A「資金規模小」可能影響平台的穩定性或抗風險能力，但非直接導致流動性風險的原因。 選項C「無投資人保護機制」主要關乎信用風險或投資人權益保障，而非流動性。 選項D「有網路攻擊風險」屬於操作風險或資安風險。
題目來源： 第13屆考試
第 52 題
最早提出「領投+跟投」的聯合投資模式(Syndicate)，而國內外有許多股權群眾募資(Crowdinvesting)平台先 後陸續仿效的，是哪一家群眾募資平台？
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AngelList是全球知名的股權群眾募資平台，它最早於2013年推出了「領投+跟投」(Syndicate)的聯合投資模式。這種模式允許經驗豐富的「領投人」(Lead Investor)帶領一群「跟投人」(Follow-on Investors)共同投資新創公司，有效降低了跟投人的投資門檻和風險，並提高了投資效率。此模式後來被國內外許多股權群眾募資平台廣泛仿效。 選項A ArtistShare、選項B IndieGoGo 和選項C Kickstarter 均為知名的獎勵式或捐贈式群眾募資平台，而非股權群眾募資平台，也非「領投+跟投」模式的創始者。
題目來源： 第13屆考試
第 53 題
下列何者非演算法交易相較傳統交易模式的特點？
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演算法交易（Algorithmic Trading）的主要特點包括： 1. **避免人為情緒與延遲**：交易決策由預設程式執行，不受人類情緒影響，且執行速度快，減少延遲。 2. **不會漏失演算法所定義的交易機會**：演算法能全天候監控市場，一旦符合預設條件，即可立即執行交易，不錯失機會。 3. **避免交易目的被提早探知**：演算法可將大額訂單拆解成小額訂單，並在不同時間點執行，降低市場衝擊，避免交易意圖被其他市場參與者察覺。 然而，演算法交易，特別是高頻交易，有時反而會加劇市場波動，例如在市場快速上漲或下跌時，演算法可能因觸發預設條件而加速追漲殺跌，而非平衡市場波動。因此，選項A「不易追漲追跌，平衡市場波動」並非演算法交易的特點，甚至可能與其影響相反。
題目來源： 第13屆考試
第 54 題
開放銀行的好處不包括下列何者？
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開放銀行（Open Banking）透過API（應用程式介面）共享客戶同意的金融數據，旨在促進金融創新和提升客戶體驗。其主要好處包括： 1. **客戶端**： * **無縫切換更多金融服務**：客戶可以更容易地比較和選擇不同金融機構或第三方服務供應商的產品。 * **整合各項金融財務資訊**：客戶可以透過單一平台整合來自不同銀行的帳戶資訊，進行更全面的財務管理。 2. **銀行端**： * **培育創新生態圈**：銀行可以與金融科技公司合作，共同開發新產品和服務，擴大業務範圍。 * **提升客戶體驗**：透過數據共享和合作，提供更個人化、便捷的服務。 然而，開放銀行要求銀行開放數據介面，這意味著銀行需要投入更多資源來確保數據傳輸的安全性、API的穩定性以及符合相關法規，反而可能**增加**資安成本和複雜性，而非降低。因此，選項C「銀行可降低資安成本」並非開放銀行的好處。
題目來源： 第13屆考試
第 55 題
對主管機關來說，可以要求業者透過網路申報必要資料，透過監理科技達到即時監控，係指下列何種監理 方式？
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監理方式通常分為現場監理與遠距監理。 * **現場監理 (On-site Supervision)**：監理機關派員至金融機構實地查核，檢查其營運狀況、內部控制及風險管理等。 * **遠距監理 (Off-site Supervision / Remote Supervision)**：監理機關透過要求金融機構定期或即時申報各類業務、財務、風險等資料，並利用數據分析、監理科技（RegTech）等工具，在辦公室內進行分析、監控與評估。題目中提到「要求業者透過網路申報必要資料，透過監理科技達到即時監控」，這正是遠距監理的典型特徵。 選項C「綜合監理」是指對金融機構進行全面性的監理，涵蓋多個面向，而非單指資料申報方式。 選項D「傘狀監理」是指對金融集團或控股公司進行整體監理，以涵蓋其所有子公司和業務。 因此，選項B是正確答案。
題目來源： 第13屆考試
第 56 題
Gartner 對於資安的願景、目標、原則與體制的看法，下列何者錯誤？
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Gartner對資安的願景、目標、原則與體制，強調資安應從傳統的被動防禦轉變為主動、策略性地支持業務發展。其核心觀點包括： 1. **不再只專注防火牆，應擴及到保障營運成果**：資安的目標應從單純的技術防禦擴展到確保企業的業務連續性和營運成果。 2. **不再只是被動的防禦者，應是組織的推動者**：資安部門應從單純的成本中心轉變為業務創新的支持者和推動者。 3. **不再嘗試控制資訊的流向，而是了解資訊流向**：在數位化時代，資訊流動無可避免，資安的重點應放在理解資訊如何流動、誰在存取、以及如何保護，而非一味地阻擋。 選項A「應強化例行性檢查機制，增加檢查的頻率」雖然聽起來是資安的常規做法，但Gartner更強調的是從例行性、合規導向的檢查，轉向更智慧、自動化、風險導向的持續監控與威脅情報分析，以應對快速變化的威脅環境。單純增加例行檢查頻率，並非Gartner所倡導的現代資安轉型核心理念，甚至可能代表一種效率較低的傳統做法。因此，選項A是錯誤的敘述。
題目來源： 第13屆考試
第 57 題
運用人工智慧的技術，結合各種外部資訊，可以進行網路聲量解析、客戶行為趨勢預測，進而可以進行精 準行銷，所指的是金融機構利用人工智慧在何種方面之應用？
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題目中描述的「網路聲量解析」、「客戶行為趨勢預測」以及「精準行銷」，都是透過收集、處理和分析大量數據，從中挖掘有價值的資訊和模式，以支持商業決策的過程。這正是人工智慧在「數據分析」方面的典型應用。 * **法令遵循 (Regulatory Compliance)**：AI應用於反洗錢(AML)、認識客戶(KYC)、法規報告自動化等。 * **風險合規 (Risk Compliance)**：AI應用於信用風險評估、市場風險預測、詐欺偵測等。 * **數據分析 (Data Analytics)**：AI應用於客戶行為分析、市場趨勢預測、產品推薦、精準行銷等。 * **流程精進 (Process Improvement)**：AI應用於自動化客服（聊天機器人）、文件處理自動化、業務流程優化等。 因此，選項C最符合題目的描述。
題目來源： 第13屆考試
第 58 題
依據2016 年世界經濟論壇提出的報告 「未來金融服務的基礎建設」 中提到將會影響金融業的新興科技，不 包括下列何者？
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根據2016年世界經濟論壇（World Economic Forum）發布的報告《未來金融服務的基礎建設》（The Future of Financial Services: How disruptive innovations are transforming the way financial services are created, provisioned and consumed），報告中列舉了多項將影響金融業的新興科技，主要包括：人工智慧（含認知運算、機器學習/預測型分析）、區塊鏈、物聯網、機器人、生物辨識等。 * 選項A「生物科技應用」（Biometrics）是報告中提及的生物辨識技術。 * 選項B「認知運算」（Cognitive Computing）是人工智慧的一種形式，報告有提及。 * 選項C「機器學習／預測型分析」（Machine Learning / Predictive Analytics）是人工智慧的核心技術，報告有提及。 * 選項D「開放銀行」（Open Banking）雖然是金融科技的重要發展趨勢，但它更多是一種金融服務模式或監管框架，而非像AI或區塊鏈那樣的底層「新興科技」。在2016年，開放銀行概念雖已存在，但其大規模推動和實施（如歐盟PSD2）主要發生在2017年之後，因此在2016年的報告中，它通常不會被列為與其他技術並列的「新興科技」。 因此，選項D不屬於該報告中提及的「新興科技」。
題目來源： 第13屆考試
第 59 題
根據《2021 台灣金融科技趨勢展望》報告，請問下列敘述何者錯誤？
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根據《2021 台灣金融科技趨勢展望》報告，全球主要國家和地區對於新興科技（特別是人工智慧）的監管和規範已積極展開。 * 選項B：歐盟確實於2019年頒布了「可信任的人工智慧倫理規範」（Ethics Guidelines for Trustworthy AI），旨在為AI的開發和應用提供倫理指導。 * 選項C：美國的「演算法問責法案」（Algorithmic Accountability Act）旨在要求企業對其自動決策系統進行影響性評估，以確保公平性和透明度。 * 選項D：新加坡政府於2020年1月公布了「人工智慧監管模式框架」（AI Governance Framework）的更新版，以引導企業負責任地部署AI。 這些事實都表明，金融科技領域的標竿國家已經針對新興科技應用提出了新規範或相關草案。因此，選項A「金融科技領域的標竿國家均尚未對於新興科技應用提出新規範」是錯誤的敘述。
題目來源： 第13屆考試
第 60 題
知名的《啤酒和尿布》數據分析案例，請問該案例最初使用何種機器學習演算法？
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《啤酒和尿布》的數據分析案例是資料探勘領域中一個非常經典的例子，它揭示了看似不相關商品之間的購買關聯性。這個案例最初是透過「關聯規則學習」（Association Rule Learning）演算法來發現的。關聯規則學習旨在找出資料集中不同項目之間隱藏的關係或模式，例如「購買啤酒的顧客也經常購買尿布」。最著名的關聯規則演算法是Apriori演算法。 * **關聯 (Association)**：用於發現數據集中項目之間的關係，如市場籃子分析。 * **降維 (Dimensionality Reduction)**：用於減少數據的特徵數量，簡化模型。 * **分類 (Classification)**：用於將數據點分到預定義的類別中。 * **聚類 (Clustering)**：用於將數據點分組，使得同一組內的數據點彼此相似，不同組的數據點相異。 因此，選項A是正確答案。
題目來源： 第13屆考試