Bài kiểm tra phát hiện gian lận AI

Câu trả lời và giải thích xuất hiện khi bạn làm bài kiểm tra.

1. Tại sao chỉ riêng các quy tắc cố định (ví dụ: 'phí chặn trên 5.000 USD') thường không đủ để phát hiện gian lận?
   • Gian lận mang tính chất đối địch và liên tục thay đổi, do đó các quy tắc trở nên lỗi thời
   • Chúng quá đắt để viết
   • Ngân hàng không được phép sử dụng quy định
   • Nội quy chỉ hoạt động vào cuối tuần
2. 'Mất cân bằng giai cấp' trong phát hiện gian lận đề cập đến thực tế là:
   • Có quá nhiều ngân hàng
   • Giao dịch gian lận chỉ là một phần rất nhỏ trong tất cả các giao dịch
   • Tất cả khách hàng đều chi tiêu số tiền như nhau
   • Dữ liệu được lưu trữ trong tệp lớp sai
3. 'Dương tính giả' trong phát hiện gian lận có nghĩa là:
   • Một gian lận thực sự đã bị bỏ lỡ
   • Hệ thống gặp sự cố
   • Một giao dịch hợp pháp đã bị gắn cờ nhầm là gian lận
   • Đã xảy ra khoản phí trùng lặp
4. What challenge can neighbor-based message propagation create for a fraud GNN?
   • It guarantees every linked account is fraudulent
   • It removes all concept drift from the data
   • It prevents investigators from reviewing transactions
   • Neighbor and hub effects can amplify class-imbalance problems
5. Tín hiệu nào là ví dụ về 'vận tốc' trong giám sát giao dịch?
   • Nhiều khoản phí xảy ra trong vòng vài phút
   • Sinh nhật của khách hàng
   • Màu sắc của thẻ
   • Logo của ngân hàng
6. What fraud typology did FinCEN’s 2024 deepfake alert describe?
   • Deepfakes that automatically reverse settled transactions
   • Deepfake media and fraudulent identity documents used to evade identity verification or authentication
   • A rule requiring banks to reject every voice call
   • Synthetic identities that prove a customer committed a crime
7. Why can accuracy be misleading for a highly imbalanced fraud dataset?
   • Accuracy is always equal to recall
   • Fraud labels are never used
   • A model can score high accuracy by predicting the majority legitimate class while missing fraud
   • The test set must contain no legitimate transactions
8. What is one reason a graph model can help identify linked fraud patterns?
   • It removes the need for labels or investigation
   • It proves that connected accounts are criminal
   • It guarantees real-time detection
   • It can represent relationships among accounts, transactions, or devices