34. 請問下列哪一個場景最適合進行對抗性測試(Adversarial Testing)？ (A)銀行的 AI 反詐騙系統上線後，維運團隊持續監控近三個月的交易資料分布，確認是否與系統建置初期的資料分布出現落差； (B)銀行的 AI 反詐騙系統上線後，資安團隊模擬詐騙集團手法，刻意將可疑交易特徵稍作偽裝後送入系統，觀察系統是否仍能正確判斷為異常交易； (C)銀行的 AI 客服機器人上線後，測試團隊驗證機器人是否能快速回答用戶問題； (D)銀行的 AI 貸款審核系統上線後，稽核團隊定期比對不同族群客戶的核貸通過率，確認是否存在對特定族群的不公平差異

38. 某電商企業導入 AI 客服機器人處理客服詢問。上線後，客服案件分析結果顯示，當客戶語氣帶有明顯不滿、焦慮或抱怨(例如：「我已經等了三天還沒收到退款，這太誇張了！」)時，AI 客服機器人仍持續以一般問答流程回覆，未依客戶情緒適時調整應對方式或轉由真人客服介入，導致客戶滿意度下降。針對此問題，下列何者最適合作為改善方案？ (A)持續增加 AI 客服機器人的模型參數規模及客服對話訓練資料，希望提升模型辨識情緒語句的能力，而不另外設計情緒偵測或轉接流程； (B)將涉及退款、申訴及抱怨等高風險客服情境全面改由真人客服處理，不再由 AI 客服機器人回覆； (C)在客服對話流程中導入情緒分析(Sentiment Analysis)模組，即時偵測客戶負面情緒，當情緒分數超過預設門檻時，自動轉接真人客服； (D)建立客服關鍵字規則，只要偵測到「退款」、「不滿」或「投訴」等字詞，即直接提供真人客服聯絡方式，由客戶自行決定是否改由人工服務

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