NEW
Font size
WorksheetsTối ưu hóa hiệu suất với AI
Total questions: 16
Worksheet time: 8mins
Máy tính được "huấn luyện" để học từ dữ liệu, và từ đó tự đưa ra dự đoán hoặc quyết định mà không cần lập trình từng bước cụ thể.
Machine learning
Deep learning
Generative AI
Agent AI
Dự đoán khả năng trả nợ, phân loại khách hàng là ứng dụng của nhánh nào?
Computer vision
Generative AI
Machine learning
NLP
Sắp xếp cơ chế học của Machine learning đúng theo thứ tự:
1. Huấn luyện mô hình
2. Thu thập dự liệu
3. Kiểm tra, tinh chỉnh
4. Dự đoán
1-2-3-4
2-1-3-4
2-1-4-3
1-2-4-3
Dự án cảnh báo sớm (cảnh báo các KH có khả năng vỡ nợ) của TPBank là loại machine learning nào?
Unsupervised learning
Supervised learning
Reinforcement Learning
Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM)
Ứng dụng của NLP là?
A. Chat bot trả lời Q&A
B. Hỗ trợ tạo thư chào, quảng cáo sản phẩm
C. Trích xuất thông tin báo cáo tài chính trong báo cáo thẩm định
D. Tất cả đều đúng
Điểm khác biệt giữa Agent AI và Generative AI là gì?
Agent AI có thể tự lập kế hoạch, làm nhiều bước. Gen AI trả lời từng câu hỏi
Khả năng truy cập công cụ
Agent AI lưu thông tin cho các bước tiếp theo. Gen AI không có trí nhớ
Khả năng phản hồi theo Prompt người dùng
Trí tuệ nhân tạo AI là gì?
Là phần mềm chơi game
Là hệ thống có khả năng mô phỏng tư duy và hành vi con người
Là công nghệ điện toán đám mây
Là một loại cơ sở dữ liệu lớn
Mối quan hệ giữa AI, Machine Learning và Deep Learning là gì?
AI là một phần của Deep Learning, Deep Learning là tập con của Machine Learning
Machine Learning là nhánh nhỏ của Deep Learning, Deep Learning là một phần của AI
Deep Learning là tập con của Machine Learning và Machine Learning là một phần của AI
Không có đáp án đúng
Đặc điểm nào sau đây đúng với mô hình Generative AI trong hỗ trợ phê duyệt tín dụng?
Tự động tạo câu trả lời ngắn gọn từ báo cáo tài chính
Tính toán tỷ lệ vay/giá trị tài sản thế chấp
Xây dựng biểu đồ rủi ro danh mục
Phân loại dữ liệu thời gian thực
Đâu là ứng dụng thực tiễn của Reinforcement Learning trong ngân hàng?
Tự động chọn thời điểm gửi thông báo cá nhân hóa
Phân tích OCR tài liệu vay
Tạo báo cáo tài chính
Dự báo doanh thu bán hàng
Đâu là rủi ro lớn nhất khi dùng LLM để hỗ trợ nhân viên ngân hàng tư vấn sản phẩm?
Thiếu tốc độ phản hồi
Cung cấp thông tin sai lệch (hallucination)
Không hiểu câu hỏi tiếng Anh
Chi phí đầu tư phần cứng
Một mô hình Deep Learning phù hợp nhất để xử lý loại dữ liệu nào sau đây trong ngân hàng?
Dữ liệu văn bản hợp đồng tín dụng
Bảng số liệu tài chính
Chuỗi hình ảnh từ camera ATM
Danh sách khách hàng tiềm năng
Generative AI trong ngân hàng KHÔNG phù hợp cho nhiệm vụ nào sau đây?
Tạo nội dung email cá nhân hóa
Tạo chatbot chăm sóc khách hàng
Viết báo cáo phân tích rủi ro định lượng
Tự động hóa phân loại hóa đơn
Deep Learning được ưu tiên sử dụng trong tác vụ nào sau đây trong ngân hàng?
Phân tích bảng sao kê ngân hàng dạng văn bản
Gửi email hàng loạt
Tạo báo cáo tài chính định kỳ
Nhận dạng chữ ký hoặc khuôn mặt khách hàng
LLM (Large Language Model) trong ngân hàng thường được dùng để làm gì?
Xây dựng hệ thống nhận diện khuôn mặt
Xử lý ngôn ngữ và đối thoại tự nhiên với khách hàng
Tối ưu hóa danh mục đầu tư
Dự đoán tỷ giá ngoại tệ
Một trong những rủi ro đạo đức lớn nhất khi dùng AI để phân tích khách hàng là gì?
Hiệu năng xử lý chậm
Thiếu dữ liệu đầu vào
Phân biệt đối xử (bias) trong mô hình
Tốn nhiều chi phí đầu tư
