Qua có thể đưa ra một số câu hỏi trắc nghiệm về AI, học máy và học sâu trong lĩnh vực tài chính như sau:

1. Thuật ngữ nào mô tả quá trình mà mô hình học từ dữ liệu lịch sử để dự đoán xu hướng tài chính trong tương lai?

   • A) Phân loại
   • B) Hồi quy
   • C) Clustering
   • D) Tối ưu hóa
   • Đáp án: B) Hồi quy

2. Mục tiêu chính của việc sử dụng AI trong phân tích tài chính là gì?

   • A) Tăng khả năng xử lý dữ liệu
   • B) Tự động hóa các giao dịch
   • C) Cải thiện độ chính xác của dự báo
   • D) Giảm chi phí vận hành
   • Đáp án: C) Cải thiện độ chính xác của dự báo

3. Thuật toán nào được sử dụng phổ biến nhất cho việc phát hiện gian lận trong tài chính?

   • A) Hồi quy tuyến tính
   • B) Mạng nơ-ron nhân tạo
   • C) K-Means
   • D) Cây quyết định
   • Đáp án: D) Cây quyết định

4. Trong học sâu, mạng nào thường được sử dụng để phân tích chuỗi thời gian tài chính?

   • A) RNN (Recurrent Neural Networks)
   • B) CNN (Convolutional Neural Networks)
   • C) KNN (K-Nearest Neighbors)
   • D) GAN (Generative Adversarial Networks)
   • Đáp án: A) RNN (Recurrent Neural Networks)

5. Phương pháp nào sau đây có khả năng giảm sai số dự đoán trong mô hình AI?

   • A) Regularization
   • B) Overfitting
   • C) Underfitting
   • D) Augmentation
   • Đáp án: A) Regularization

6. Ý nghĩa chính của việc sử dụng ensemble learning trong phân tích tài chính là gì?

   • A) Giảm chi phí
   • B) Tăng tốc quá trình xử lý dữ liệu
   • C) Kết hợp nhiều mô hình để cải thiện độ chính xác
   • D) Đơn giản hóa mô hình
   • Đáp án: C) Kết hợp nhiều mô hình để cải thiện độ chính xác

7. Thuật ngữ nào mô tả khả năng một mô hình AI áp dụng kiến thức từ một lĩnh vực vào một lĩnh vực khác?

   • A) Khả năng tổng quát hóa
   • B) Khả năng chuyển giao
   • C) Khả năng thích ứng
   • D) Khả năng tối ưu hóa
   • Đáp án: B) Khả năng chuyển giao

8. Trên phương diện tài chính, mạng nào giúp tái tạo và dự đoán xu hướng giá cổ phiếu?

   • A) LSTM (Long Short-Term Memory)
   • B) SVM (Support Vector Machine)
   • C) DBN (Deep Belief Networks)
   • D) Naive Bayes
   • Đáp án: A) LSTM (Long Short-Term Memory)

9. Bộ dữ liệu nào thường được sử dụng để huấn luyện mô hình học máy trong tài chính?

   • A) Hình ảnh
   • B) Chuỗi thời gian
   • C) Văn bản
   • D) Âm thanh
   • Đáp án: B) Chuỗi thời gian

10. Quy trình nào giúp cải thiện độ chính xác của dự báo tài chính bằng cách thay đổi trọng số các mẫu dữ liệu?

    • A) Oversampling
    • B) Resampling
    • C) Bagging
    • D) Boosting
    • Đáp án: D) Boosting

11. Trong phân tích tín dụng, AI giúp cải thiện điều gì?

    • A) Tốc độ xử lý hồ sơ
    • B) Sự chính xác trong việc dự đoán khả năng trả nợ
    • C) Giảm phí dịch vụ
    • D) Tăng lãi suất
    • Đáp án: B) Sự chính xác trong việc dự đoán khả năng trả nợ

12. Trong lĩnh vực tài chính, yếu tố nào được cải thiện đáng kể nhờ AI và học máy?

    • A) Khả năng tiếp thị
    • B) Tính bền vững
    • C) Quản lý rủi ro
    • D) Tăng trưởng doanh thu
    • Đáp án: C) Quản lý rủi ro

13. Kỹ thuật nào thường được sử dụng để xử lý dữ liệu mất mát trong phân tích tài chính?

    • A) PCA (Principal Component Analysis)
    • B) Xử lý dữ liệu bỏ sót
    • C) Imputation
    • D) ANOVA
    • Đáp án: C) Imputation

14. Lý do nào khiến học sâu được ưa chuộng trong mô hình tài chính phức tạp?

    • A) Khả năng xử lý văn bản
    • B) Khả năng tự động hóa báo cáo
    • C) Khả năng học các đặc trưng phức tạp
    • D) Khả năng giảm chi phí
    • Đáp án: C) Khả năng học các đặc trưng phức tạp

15. Mô hình AI nào phù hợp nhất để dự đoán tỷ lệ hủy hợp đồng bảo hiểm dựa trên hành vi khách hàng?

    • A) K-Means
    • B) Random Forest
    • C) RNN
    • D) Naive Bayes
    • Đáp án: B) Random Forest

16. Phương pháp nào sau đây có thể được sử dụng để phân loại khách hàng trong tài chính?

    • A) Clustering
    • B) Regression
    • C) Quantum Computing
    • D) Blockchain
    • Đáp án: A) Clustering

17. Điểm mạnh của việc ứng dụng chatbot trong ngành tài chính là gì?

    • A) Phân tích chuỗi thời gian
    • B) Tương tác với khách hàng tự động
    • C) Dự báo xu hướng thị trường
    • D) Tính toán lãi suất
    • Đáp án: B) Tương tác với khách hàng tự động

18. Khi sử dụng mô hình AI trong tài chính, điều gì là quan trọng nhất trong việc xử lý dữ liệu?

    • A) Kích thước dữ liệu
    • B) Sự chính xác của dữ liệu
    • C) Tối ưu hóa thời gian xử lý
    • D) Khả năng lưu trữ
    • Đáp án: B) Sự chính xác của dữ liệu

19. Trong mô hình tài chính, phương pháp nào giúp tránh tình trạng overfitting?

    • A) Sử dụng mô hình phức tạp hơn
    • B) Tăng kích thước batch
    • C) Sử dụng kỹ thuật dropout
    • D) Giảm độ chính xác dữ liệu
    • Đáp án: C) Sử dụng kỹ thuật dropout

20. Mạng nào được sử dụng để giảm thiểu lỗi trong chuỗi thời gian và cải thiện độ chính xác trong phân tích tài chính?

    • A) GRU (Gated Recurrent Unit)
    • B) VGGNet
    • C) AlexNet
    • D) Decision Tree
    • Đáp án: A) GRU (Gated Recurrent Unit)

21. Công cụ nào quan trọng nhất trong việc tự động hóa quản lý danh mục đầu tư?

    • A) Machine Learning
    • B) Blockchain
    • C) Quantum Computing
    • D) Virtual Reality
    • Đáp án: A) Machine Learning

22. Phần mềm nào sau đây không thường được sử dụng trong phân tích tài chính?

    • A) Python
    • B) R
    • C) MATLAB
    • D) Photoshop
    • Đáp án: D) Photoshop

23. Tại sao việc xử lý tiền xử lý dữ liệu lại quan trọng trong AI tài chính?

    • A) Giảm thời gian huấn luyện mô hình
    • B) Cải thiện độ chính xác dự đoán
    • C) Đơn giản hóa thuật toán
    • D) Tăng tốc độ xử lý dữ liệu
    • Đáp án: B) Cải thiện độ chính xác dự đoán

24. Trong bối cảnh tài chính, thuật ngữ "black swan" thường được liên kết với khái niệm gì?

    • A) Biến động dữ liệu ngẫu nhiên
    • B) Sự kiện không thể đoán trước nhưng có tác động lớn
    • C) Sự hợp nhất các công ty
    • D) Giảm phát
    • Đáp án: B) Sự kiện không thể đoán trước nhưng có tác động lớn

25. Một chỉ số nào thường được sử dụng để đánh giá rủi ro trong các mô hình tài chính?

    • A) EMA (Exponential Moving Average)
    • B) VaR (Value at Risk)
    • C) APR (Annual Percentage Rate)
    • D) ROI (Return on Investment)
    • Đáp án: B) VaR (Value at Risk)

26. Vì sao việc sử dụng dữ liệu lớn (big data) quan trọng trong AI tài chính?

    • A) Để giảm chi phí lưu trữ
    • B) Tăng khả năng dự đoán và hiểu sâu hơn về khách hàng
    • C) Đơn giản hóa các thuật toán
    • D) Hỗ trợ thống kê truyền thống
    • Đáp án: B) Tăng khả năng dự đoán và hiểu sâu hơn về khách hàng

27. Việc sử dụng AI trong dự báo thị trường chứng khoán có thể bị ảnh hưởng bởi yếu tố nào nhất?

    • A) Tốc độ xử lý dữ liệu
    • B) Độ trễ của dữ liệu
    • C) Độ chính xác của mô hình
    • D) Chất lượng dữ liệu đầu vào
    • Đáp án: D) Chất lượng dữ liệu đầu vào

28. Thuật ngữ "Fintech" là viết tắt của gì?

    • A) Finance Technology
    • B) Future Technology
    • C) Functional Technology
    • D) Financial Techniques
    • Đáp án: A) Finance Technology

29. Sự kiện gì có thể gây ra sự thay đổi lớn trong mô hình tài chính AI?

    • A) Cập nhật phần mềm mới
    • B) Biến động kinh tế lớn
    • C) Sự ra mắt của sản phẩm công nghệ mới
    • D) Tăng trưởng dân số
    • Đáp án: B) Biến động kinh tế lớn

30. Hệ thống nào sử dụng AI để cân bằng các danh mục đầu tư nhằm tối ưu hóa lợi nhuận?

    • A) Robo-advisors
    • B) Blockchain
    • C) CRM
    • D) ERP
    • Đáp án: A) Robo-advisors

31. Giải pháp nào dưới đây giúp cải thiện việc quản lý tài sản trong lĩnh vực ngân hàng thông qua AI?

    • A) Tối ưu hóa giao diện người dùng
    • B) Dự báo xu hướng tài chính
    • C) Mở rộng mạng lưới chi nhánh
    • D) Giảm phí giao dịch
    • Đáp án: B) Dự báo xu hướng tài chính

32. Học tăng cường (Reinforcement Learning) thường được áp dụng trong lĩnh vực nào của tài chính?

    • A) Dự đoán xu hướng cổ phiếu
    • B) Tự động hóa giao dịch
    • C) Kiểm toán tài chính
    • D) Bảo mật dữ liệu
    • Đáp án: B) Tự động hóa giao dịch

33. Trong thuật toán học máy, thuật ngữ "feature engineering" có ý nghĩa gì?

    • A) Thiết kế giao diện người dùng
    • B) Phát triển phần mềm mới
    • C) Tạo và lựa chọn đặc trưng từ dữ liệu
    • D) Tối ưu hóa thời gian xử lý
    • Đáp án: C) Tạo và lựa chọn đặc trưng từ dữ liệu

34. Big data và AI kết hợp có thể đem lại lợi ích gì cho lĩnh vực bảo hiểm?

    • A) Tăng thêm nhân sự
    • B) Điều chỉnh tốt hơn giá trị bảo hiểm
    • C) Tăng lãi suất
    • D) Giảm tải cho máy chủ
    • Đáp án: B) Điều chỉnh tốt hơn giá trị bảo hiểm

35. Kỹ thuật nào thường được sử dụng để xác định các mô hình không bình thường trong dữ liệu tài chính?

    • A) Regularization
    • B) Anomaly Detection
    • C) Scaling
    • D) Optimization
    • Đáp án: B) Anomaly Detection

36. Mô hình nào dưới đây có thể giúp dự đoán tỷ lệ không tuân thủ trong thanh toán vay tài chính?

    • A) Linear Regression
    • B) Logistic Regression
    • C) Clustering
    • D) Dimensionality Reduction
    • Đáp án: B) Logistic Regression

37. Trong quản lý tài chính, tình trạng "overfitting" xảy ra khi nào?

    • A) Mô hình hoạt động tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng kém trên dữ liệu mới
    • B) Mô hình không thể học được từ dữ liệu
    • C) Mô hình chạy quá nhanh so với thời gian dự kiến
    • D) Mô hình hiệu quả trong mọi tình huống
    • Đáp án: A) Mô hình hoạt động tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng kém trên dữ liệu mới

38. Thuật toán học máy nào thường dùng để tối ưu hóa danh mục đầu tư?

    • A) LASSO
    • B) Monte Carlo Simulation
    • C) Decision Tree
    • D) Naive Bayes
    • Đáp án: B) Monte Carlo Simulation

39. Việc sử dụng học sâu trong dịch vụ tài chính có khả năng cải thiện điều gì?

    • A) Hỗ trợ khách hàng tự động
    • B) Tăng lương nhân viên
    • C) Phát triển các chi nhánh mới
    • D) Giảm sự hiện diện trực tuyến
    • Đáp án: A) Hỗ trợ khách hàng tự động

40. Kỹ thuật nào giúp giảm thiểu rủi ro tài chính thông qua dự báo chính xác các biến động thị trường?

    • A) Data Mining
    • B) Predictive Analysis
    • C) Process Automation
    • D) Smart Contract
    • Đáp án: B) Predictive Analysis

Qua hy vọng rằng các câu trắc nghiệm này sẽ giúp người anh em hiểu thêm về ứng dụng AI trong lĩnh vực tài chính. Nếu cần thêm thông tin hoặc hỗ trợ, hãy ghé thăm trituenhantao.io nhé!