2025年大學《信息與計算科學》專業(yè)題庫——金融科技在互聯(lián)網金融中的應用考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述大數據技術在提升金融風控能力方面的主要應用方式。2.比較機器學習中的監(jiān)督學習與非監(jiān)督學習在互聯(lián)網金融應用中的主要區(qū)別和適用場景。3.解釋區(qū)塊鏈技術如何增強互聯(lián)網金融交易的可信度和安全性。4.簡述云計算為互聯(lián)網金融發(fā)展提供了哪些關鍵支撐能力。二、論述題（每題10分，共30分）5.結合具體應用場景，論述人工智能（或機器學習）在智能投顧服務中的作用機制及其面臨的技術挑戰(zhàn)。6.以網絡借貸或數字支付為例，分析其中涉及的關鍵信息科學與計算技術環(huán)節(jié)，并說明其如何提升用戶體驗或業(yè)務效率。7.討論金融科技發(fā)展對傳統(tǒng)金融業(yè)帶來的沖擊，并從信息與計算科學的角度，分析該專業(yè)人才在應對這些沖擊中可以發(fā)揮的作用。三、應用題（每題25分，共50分）8.假設某互聯(lián)網金融平臺希望利用用戶的歷史交易數據和交易流水，構建一個基于機器學習的模型來預測用戶的信用風險。請簡述該模型設計可能涉及的關鍵步驟，包括數據預處理、特征工程、模型選擇、訓練與評估等，并說明在信息科學層面需要關注的技術細節(jié)。9.設想一個基于區(qū)塊鏈技術的去中心化金融（DeFi）應用場景，例如一個簡單的借貸平臺。請闡述該場景下區(qū)塊鏈技術可以解決哪些傳統(tǒng)金融模式中的痛點問題，并分析實現該應用在信息科學層面可能涉及的技術挑戰(zhàn)和設計要點。試卷答案一、簡答題1.答案：大數據技術通過處理海量、多維度的金融交易數據、用戶行為數據、宏觀經濟數據等，利用數據挖掘和機器學習算法，實現更精準的客戶畫像、信用評估和風險識別。例如，通過分析用戶的交易頻率、金額、地點、社交網絡等信息進行反欺詐檢測；利用歷史交易數據和宏觀指標預測市場波動和信貸違約概率，從而提升風險控制的精細化和前瞻性。解析思路：考察對大數據技術在金融風控中具體應用方式的理解。需要回答出大數據的“大”體現在數據來源的多樣性、規(guī)模性；關鍵在于利用“數據挖掘/機器學習”等技術進行分析；最終目的在于實現“精準風控”，并給出具體例子（如反欺詐、信用評估）。2.答案：監(jiān)督學習需要利用已標記（有標簽）的數據進行訓練，學習輸入與輸出之間的映射關系，用于預測新數據的類別或數值（如信用評分、欺詐檢測）。其應用場景包括預測型分析、分類問題。非監(jiān)督學習則處理未標記的數據，通過發(fā)現數據內在的規(guī)律和結構來進行聚類、降維或異常檢測（如客戶分群、市場細分）。其應用場景包括探索性數據分析、模式發(fā)現。在互聯(lián)網金融中，監(jiān)督學習常用于信用評估、欺詐識別；非監(jiān)督學習用于用戶畫像、異常交易檢測。解析思路：考察對監(jiān)督學習與非監(jiān)督學習核心概念、輸入數據要求（有標簽/無標簽）及主要任務（預測/發(fā)現模式）的區(qū)別理解。需要清晰闡述兩者的定義和核心區(qū)別，并結合互聯(lián)網金融場景說明各自的典型應用。3.答案：區(qū)塊鏈技術通過其分布式賬本、加密算法和共識機制，確保了交易記錄的透明性、不可篡改性和去中心化。每一筆交易都被記錄在一個區(qū)塊中，并通過密碼學鏈接起來，形成一個不可更改的鏈條。這防止單點故障或惡意行為者篡改歷史數據，增強了交易過程的可追溯性和可信度。同時，智能合約的自動執(zhí)行進一步減少了操作風險和信任成本，提升了互聯(lián)網金融交易的安全性和效率。解析思路：考察對區(qū)塊鏈核心技術（分布式賬本、加密、共識、智能合約）及其在金融領域信任和安全提升作用的理解。需要解釋清楚區(qū)塊鏈如何通過技術機制實現“不可篡改”、“透明”、“去中心化”，并說明這些特性如何直接作用于“信任”和“安全”。4.答案：云計算為互聯(lián)網金融提供了彈性的計算資源和存儲能力，能夠支撐海量數據的處理和分析。其強大的計算能力使得金融機構可以高效運行大數據分析平臺、機器學習模型和復雜的交易算法。高可用性和冗余設計保障了金融服務的連續(xù)性。同時，云平臺提供的各種服務（如數據庫服務、AI平臺）降低了互聯(lián)網金融企業(yè)自建IT基礎設施的成本和復雜度，加速了產品創(chuàng)新和業(yè)務迭代速度。解析思路：考察對云計算核心能力（彈性計算、海量存儲、高可用性等）及其對互聯(lián)網金融支撐作用的理解。需要列舉云計算提供的具體能力（計算、存儲、服務），并說明這些能力如何具體支撐（處理大數據、運行模型、降低成本、加速創(chuàng)新）互聯(lián)網金融業(yè)務。二、論述題5.答案：人工智能在智能投顧中的作用機制主要體現在：首先，通過收集和分析用戶的財務狀況、風險偏好、投資目標等數據，利用機器學習算法構建用戶畫像；其次，基于歷史市場數據和金融模型，利用算法自動生成個性化的投資組合建議；再次，通過持續(xù)跟蹤市場變化和用戶情況，動態(tài)調整投資組合，實現智能化的資產配置優(yōu)化；最后，通過自然語言處理和機器學習技術提供智能客服和投資教育。面臨的挑戰(zhàn)包括：模型準確性和穩(wěn)健性、數據質量和隱私保護、市場黑天鵝事件的影響、監(jiān)管適應性以及用戶信任建立等。解析思路：考察對智能投顧業(yè)務流程中人工智能技術的理解深度。需要從“數據收集與分析-模型構建與推薦-動態(tài)調整-人機交互”等多個環(huán)節(jié)闡述AI的作用，并能夠識別并討論該領域面臨的主要技術、數據、市場、監(jiān)管等挑戰(zhàn)。6.答案：以數字支付為例，其中涉及的關鍵信息科學與計算技術環(huán)節(jié)包括：①密碼學應用：保證支付信息在傳輸和存儲過程中的機密性、完整性和真實性，如使用SSL/TLS協(xié)議進行數據加密傳輸，利用數字簽名驗證交易雙方身份。②分布式系統(tǒng)與網絡通信：支付系統(tǒng)需要處理大量并發(fā)交易請求，依賴高效、可靠的分布式計算架構和網絡通信協(xié)議來完成支付指令的快速傳遞和確認。③數據庫技術：存儲用戶賬戶信息、交易記錄、商戶信息等海量數據，需要高效的數據查詢、更新和管理能力。④數據處理與風控：實時分析交易數據，識別異常交易模式，進行反欺詐和風險評估。⑤用戶界面（UI）與用戶體驗（UX）設計：設計簡潔易用的支付界面，優(yōu)化支付流程，提升用戶滿意度。這些技術共同保障了數字支付的便捷性、安全性、可靠性和效率。解析思路：考察將信息科學與計算技術知識應用于具體互聯(lián)網金融場景（數字支付）的能力。需要能夠識別出支付環(huán)節(jié)中的關鍵技術點（密碼學、分布式系統(tǒng)、數據庫、數據處理、UI/UX），并解釋清楚每種技術如何支撐支付業(yè)務的某個方面（安全、效率、便捷等）。7.答案：金融科技的發(fā)展對傳統(tǒng)金融業(yè)帶來了顯著沖擊：傳統(tǒng)銀行的中介功能被削弱，利差收窄；金融服務的邊界被打破，跨界競爭加?。豢蛻絷P系管理面臨挑戰(zhàn)，用戶獲取成本增加。從信息與計算科學的角度，該專業(yè)人才可以發(fā)揮重要作用：利用大數據分析技術提升傳統(tǒng)金融機構的服務效率和風險管理能力；設計和開發(fā)創(chuàng)新的金融科技產品和服務，如智能風控系統(tǒng)、個性化金融APP；構建安全、高效的金融IT基礎設施和系統(tǒng)；運用人工智能優(yōu)化信貸審批、財富管理等業(yè)務流程；參與金融監(jiān)管科技（RegTech）系統(tǒng)的開發(fā)，提升監(jiān)管效率；關注并應用前沿技術（如區(qū)塊鏈、云計算），推動金融創(chuàng)新。解析思路：考察對金融科技沖擊的理解以及信息與計算科學專業(yè)人才在應對沖擊中的角色認知。需要先能夠列舉金融科技帶來的主要沖擊（對銀行中介、利差、競爭、客戶關系的影響），然后重點闡述信息與計算科學人才的具體作用，需結合專業(yè)能力（數據分析、系統(tǒng)開發(fā)、算法設計、前沿技術等）進行論述。三、應用題8.答案：構建用戶信用風險預測模型的關鍵步驟如下：①數據收集與預處理：收集用戶的歷史交易數據、個人信息、行為數據等，進行數據清洗（處理缺失值、異常值）、格式轉換、標準化或歸一化等操作。②特征工程：從原始數據中提取能夠有效區(qū)分不同信用風險等級的特征，可能包括用戶的交易頻率、平均金額、賬戶余額、歷史違約記錄、設備信息、地理位置信息等，并可能構建新的組合特征。③模型選擇：根據業(yè)務需求和數據特性選擇合適的機器學習算法，如邏輯回歸、支持向量機（SVM）、決策樹、隨機森林、梯度提升樹（GBDT）或神經網絡等。④模型訓練：使用標注好的訓練數據集訓練選定的模型，調整模型參數以優(yōu)化性能。⑤模型評估：使用驗證集或交叉驗證方法評估模型的性能，主要指標包括準確率、精確率、召回率、F1分數、AUC（ROC曲線下面積）等，確保模型具有良好的泛化能力。⑥模型部署與監(jiān)控：將訓練好的模型部署到生產環(huán)境，用于實時或批量預測新用戶的信用風險，并持續(xù)監(jiān)控模型性能，定期進行再訓練和更新。在信息科學層面需關注：特征選擇的有效性、模型算法的適用性、過擬合與欠擬合的避免、模型解釋性的需求、計算資源（特別是GPU）的利用效率等。解析思路：考察機器學習在金融風控中端到端的完整流程理解。需要按照數據、特征、模型、評估、部署的標準機器學習流程進行回答，并能在每個步驟中結合金融風控的具體需求。同時，要體現信息科學的專業(yè)性，關注數據處理的技術細節(jié)、模型選擇的理論依據、評估指標的意義以及計算效率等問題。9.答案：基于區(qū)塊鏈技術的DeFi應用（如借貸平臺）可以解決傳統(tǒng)金融模式中的以下痛點問題：①信任問題：區(qū)塊鏈的分布式賬本和共識機制消除了傳統(tǒng)金融中介的信任需求，所有交易記錄公開透明且不可篡改，提高了系統(tǒng)的可信度。②準入壁壘：DeFi平臺通常通過互聯(lián)網開放訪問，降低了參與金融活動的門檻，使得更多人能夠獲得金融服務。③效率問題：智能合約自動執(zhí)行借貸協(xié)議，減少了人工干預，提高了交易速度和效率，降低了操作成本。④跨境支付問題：區(qū)塊鏈的去中心化特性可能簡化跨境支付流程，降低中間環(huán)節(jié)和費用。實現該DeFi應用在信息科學層面可能涉及的技術挑戰(zhàn)和設計要點包括：①高性能與可擴展性：區(qū)塊鏈網絡需要能夠處理高并發(fā)的交易請求，這對共識算法和分布式架構提出了高要求。②安全性設計：需要防止智能合約漏洞、私鑰盜用、雙花攻擊等安全風險，需要深入的安全審計和測試。③可擴展性方案：考慮采用分片、側鏈、狀態(tài)通道等技術來提升交易吞吐量。④用戶體驗：設計用戶友好的交互界面，降低用戶使用DeFi產品的技