2026年健康險風險管理專業(yè)知識：AI風控工程師考試寶典一、單選題（共10題，每題2分）1.在健康險AI風控中，以下哪種模型最適合用于預測個體未來理賠概率？A.決策樹模型B.神經(jīng)網(wǎng)絡模型C.邏輯回歸模型D.聚類分析模型2.健康險理賠反欺詐中，異常檢測算法的核心目標是什么？A.分類別預測B.識別偏離正常模式的交易C.降低模型復雜度D.提高預測精度3.中國健康險市場常用的核保規(guī)則引擎中，以下哪項不屬于關(guān)鍵參數(shù)？A.評分閾值B.等級分類C.審核時效D.理賠歷史權(quán)重4.在健康險AI風控中，特征工程的主要作用是什么？A.減少數(shù)據(jù)維度B.提高模型泛化能力C.提取對風險預測有意義的變量D.避免過擬合5.中國銀保監(jiān)會對健康險AI風控的監(jiān)管要求中，以下哪項最強調(diào)數(shù)據(jù)隱私保護？A.模型透明度B.數(shù)據(jù)脫敏技術(shù)C.模型更新頻率D.算法公平性6.健康險理賠審核中，基于規(guī)則的系統(tǒng)與AI模型的區(qū)別是什么？A.基于規(guī)則的系統(tǒng)更靈活B.AI模型能處理更復雜的場景C.基于規(guī)則的系統(tǒng)更準確D.AI模型依賴大量規(guī)則7.中國健康險市場常見的欺詐手段中，以下哪種最容易被AI風控系統(tǒng)識別？A.漏報理賠B.虛構(gòu)醫(yī)療記錄C.重復理賠D.時間延遲理賠8.健康險AI風控中，以下哪種技術(shù)最適合處理高維稀疏數(shù)據(jù)？A.決策樹集成B.降維PCAC.深度學習D.邏輯回歸9.中國健康險監(jiān)管要求中，以下哪項與AI模型的公平性直接相關(guān)？A.模型性能指標B.算法偏見檢測C.模型訓練時長D.系統(tǒng)運行成本10.健康險AI風控中，以下哪種方法最適合實時監(jiān)控理賠申請？A.離線批處理B.流式計算C.靜態(tài)規(guī)則匹配D.手動審核二、多選題（共5題，每題3分）1.健康險AI風控中，以下哪些屬于常見的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題？A.數(shù)據(jù)缺失B.數(shù)據(jù)不一致C.數(shù)據(jù)冗余D.模型偏差E.數(shù)據(jù)滯后2.中國健康險市場常用的反欺詐策略中，以下哪些屬于有效手段？A.醫(yī)療記錄交叉驗證B.理賠行為模式分析C.異常交易檢測D.審核人工干預E.欺詐數(shù)據(jù)庫匹配3.健康險AI風控中，以下哪些技術(shù)可以用于模型可解釋性？A.SHAP值分析B.LIME解釋C.決策路徑可視化D.神經(jīng)網(wǎng)絡反向傳播E.規(guī)則提取4.中國健康險監(jiān)管對AI風控的要求中，以下哪些屬于核心內(nèi)容？A.數(shù)據(jù)合規(guī)性B.模型穩(wěn)定性C.算法公平性D.審計可追溯性E.系統(tǒng)安全性5.健康險理賠審核中，以下哪些屬于AI模型的常見局限性？A.對罕見場景的泛化能力不足B.難以處理復雜邏輯規(guī)則C.對數(shù)據(jù)質(zhì)量敏感D.審計合規(guī)性差E.計算成本高三、判斷題（共5題，每題2分）1.健康險AI風控中，模型過擬合會導致對歷史數(shù)據(jù)預測準確，但對新數(shù)據(jù)表現(xiàn)差。（√）2.中國健康險市場，所有保險公司必須使用AI風控系統(tǒng)進行理賠審核。（×）3.健康險理賠反欺詐中，規(guī)則引擎和AI模型可以完全替代人工審核。（×）4.健康險AI風控中，特征選擇的主要目的是減少模型訓練時間。（×）5.中國銀保監(jiān)會要求健康險AI模型必須定期進行偏見檢測和公平性評估。（√）四、簡答題（共3題，每題5分）1.簡述健康險AI風控中數(shù)據(jù)隱私保護的主要措施。2.解釋健康險理賠審核中，基于規(guī)則系統(tǒng)與AI模型的優(yōu)缺點。3.中國健康險市場，AI風控在反欺詐中的具體應用場景有哪些？五、論述題（共1題，10分）結(jié)合中國健康險市場現(xiàn)狀，分析AI風控在未來風險管理中的發(fā)展趨勢和挑戰(zhàn)。答案與解析一、單選題1.B-神經(jīng)網(wǎng)絡模型更適合處理復雜非線性關(guān)系，適合預測理賠概率。2.B-異常檢測的核心是識別偏離正常模式的異常行為，如欺詐理賠。3.C-審核時效不屬于核保規(guī)則引擎的關(guān)鍵參數(shù)，其余均為核心指標。4.C-特征工程通過提取有效變量提升模型預測能力。5.B-數(shù)據(jù)脫敏技術(shù)直接保障隱私，其他選項與隱私保護關(guān)聯(lián)較弱。6.B-AI模型能處理更復雜的非線性關(guān)系，而規(guī)則引擎受限于預設邏輯。7.C-重復理賠模式最容易被AI系統(tǒng)通過行為分析識別。8.B-降維PCA適合處理高維稀疏數(shù)據(jù)，其他技術(shù)適用場景不同。9.B-算法偏見檢測直接關(guān)聯(lián)公平性，其他選項非核心要求。10.B-流式計算適合實時監(jiān)控，其他選項無法滿足實時性需求。二、多選題1.A、B、C-數(shù)據(jù)缺失、不一致、冗余是常見問題，滯后屬于數(shù)據(jù)采集問題。2.A、B、C、E-醫(yī)療記錄交叉驗證、模式分析、異常檢測和欺詐數(shù)據(jù)庫匹配均有效。3.A、B、C-SHAP、LIME、決策路徑可視化是可解釋性技術(shù)，其他非核心。4.A、B、C、D、E-所有選項均為監(jiān)管核心要求，涉及合規(guī)、穩(wěn)定、公平、審計、安全。5.A、B、C-罕見場景泛化能力不足、復雜邏輯處理困難、數(shù)據(jù)敏感是常見局限。三、判斷題1.√-過擬合會導致模型對歷史數(shù)據(jù)過擬合，泛化能力差。2.×-監(jiān)管鼓勵使用AI，但未強制要求所有公司必須使用。3.×-AI需與人工結(jié)合，無法完全替代人工審核。4.×-特征選擇目的是提升模型質(zhì)量，非僅減少訓練時間。5.√-監(jiān)管明確要求偏見檢測和公平性評估。四、簡答題1.健康險AI風控中數(shù)據(jù)隱私保護的主要措施-數(shù)據(jù)脫敏：對敏感字段（如身份證號）進行匿名化處理。-訪問控制：限制數(shù)據(jù)訪問權(quán)限，僅授權(quán)必要人員。-加密存儲：對數(shù)據(jù)庫進行加密，防止數(shù)據(jù)泄露。-合規(guī)審計：遵循GDPR、中國《個人信息保護法》等法規(guī)。2.基于規(guī)則系統(tǒng)與AI模型的優(yōu)缺點-規(guī)則系統(tǒng)：優(yōu)點是透明度高、易于審計；缺點是靈活性差，難以應對復雜場景。-AI模型：優(yōu)點是泛化能力強，能處理復雜模式；缺點是解釋性弱，需大量數(shù)據(jù)訓練。3.中國健康險市場AI反欺詐應用場景-醫(yī)療記錄交叉驗證：對比醫(yī)院系統(tǒng)與理賠描述是否一致。-理賠行為分析：識別高頻理賠、異常時間申報等模式。-欺詐數(shù)據(jù)庫匹配：篩查已知欺詐團伙或高風險客戶。五、論述題AI風控在中國健康險市場的發(fā)展趨勢與挑戰(zhàn)-趨勢：-智能化升級：從規(guī)則引擎向深度學習、大模型演進。-場景融合：與保險科技（InsurTech）結(jié)合，實現(xiàn)全