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文档摘要

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2025年金融反欺诈AI模型优化考题

一、单选题（共15题）

1.以下哪种技术可以用于增强金融反欺诈模型的鲁棒性？

A.数据增强方法

B.模型量化（INT8/FP16）

C.结构剪枝

D.模型并行策略

答案：A

解析：数据增强方法通过增加模型训练数据的多样性来增强模型的鲁棒性，特别是在反欺诈领域，可以帮助模型识别更加复杂的欺诈模式，参考《机器学习数据增强白皮书》2025版3.2节。

2.在金融反欺诈AI模型中，以下哪种策略可以有效降低模型复杂度？

A.模型量化（INT8/FP16）

B.知识蒸馏

C.模型剪枝

D.参数高效微调（LoRA/QLoRA）

答案：D

解