iPAS 考題解析
某支付平台為了強化洗錢行為檢測，計劃導入生成式 AI 技術來輔助分析可疑交易模式。該平台擁有大量歷史交易記錄和已知洗錢案例資料，希望 AI 能自動生成可疑交易的特徵描述報告。下列哪一種生成式 AI 技術最適合此需求？
初級 生成式AI應用與規劃
難度：中等 ★★☆ 115 年考題
考試範圍定位
- 考試等級
- 初級能力鑑定
- 考試科目
- 生成式 AI 應用與規劃
- 知識主題
- No code / Low code 概念
- 能力指標
- No Code / Low Code 的基本概念（L12101）
本題屬於 iPAS AI 應用規劃師初級能力鑑定「生成式 AI 應用與規劃」科目中的「No code / Low code 概念」範疇， 對應的能力指標為「No Code / Low Code 的基本概念」，涵蓋工具本身的基本認知與基礎概念等核心知識點。 考生在準備這個範疇時，需要掌握相關的理論基礎與實務應用。
題目與選項
某支付平台為了強化洗錢行為檢測，計劃導入生成式 AI 技術來輔助分析可疑交易模式。該平台擁有大量歷史交易記錄和已知洗錢案例資料，希望 AI 能自動生成可疑交易的特徵描述報告。下列哪一種生成式 AI 技術最適合此需求？
- A. 使用 Midjourney 生成交易流程圖像
- B. 採用 Few-shot Learning 訓練圖像識別模型
- C. 運用 RAG 檢索增強生成技術結合歷史案例資料庫 ✓ 正確答案
- D. 直接使用 ChatGPT 的基礎模型進行分析
詳細解析
正確答案：C. 運用 RAG 檢索增強生成技術結合歷史案例資料庫
RAG 技術能檢索平台既有的歷史交易記錄和洗錢案例，結合生成式 AI 產出可疑交易的特徵描述報告，充分利用企業內部資料，最適合此需求。
各選項逐一解析
理解每個選項為什麼對或錯，是真正掌握這個知識點的關鍵。以下逐一分析每個選項的含義與判斷依據。
A. 使用 Midjourney 生成交易流程圖像 （不正確）
Midjourney 是圖像生成工具，不適合分析交易資料與生成文字報告。
B. 採用 Few-shot Learning 訓練圖像識別模型 （不正確）
Few-shot Learning 圖像識別與交易文本分析需求不符。
C. 運用 RAG 檢索增強生成技術結合歷史案例資料庫 （正確）
正確：RAG 能結合歷史交易案例資料庫進行檢索，並生成精準的特徵描述報告。
D. 直接使用 ChatGPT 的基礎模型進行分析 （不正確）
直接使用基礎模型缺乏企業內部專有知識，無法有效分析特定平台的交易模式。
延伸學習
本題尚未連結特定術語，你可以從以下常見主題開始探索相關知識。
中等題備考建議
- ▶ 本題屬於中等難度，需要理解概念之間的關聯與應用情境，不能只靠死背定義。
- ▶ 中等難度的題目常考「為什麼」和「怎麼用」，建議整理各技術的優缺點比較表。
- ▶ 練習時注意錯誤選項的陷阱設計，很多時候錯誤選項只有一兩個字的差異，需要仔細辨別。
- ▶ 建議用「費曼學習法」，嘗試向別人解釋這道題的解題思路，能講清楚就代表真正理解了。
同主題考題練習
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iPAS AI 應用規劃師認證簡介
iPAS AI 應用規劃師能力鑑定是經濟部產業發展署推動的國家級 AI 證照制度， 分為「初級」與「中級」兩個等級。初級考試包含「人工智慧基礎概論」和「生成式 AI 應用與規劃」兩個科目， 著重基本概念的理解與應用。中級考試涵蓋「AI 技術應用與規劃」「大數據處理分析與應用」「機器學習技術與應用」三個科目， 要求考生具備更深入的技術知識與實務能力。 本題來自初級考試範圍，適合正在準備初級認證的考生練習。
開始準備 iPAS 考試
本題來自 115 年 AI 應用規劃師初級考試。 想通過 iPAS 認證？從完整題庫練習開始，搭配術語詞典與備考攻略，系統化提升你的 AI 知識。