2024年征信考試：信用評分模型優(yōu)化策略與實(shí)施試題單項(xiàng)選擇題1.信用評分模型中，以下哪種變量通常對信用風(fēng)險(xiǎn)評估的權(quán)重可能最高？A.年齡B.收入水平C.過往逾期次數(shù)D.職業(yè)類型答案：C。分析：過往逾期次數(shù)直接反映了借款人的信用履約情況，是信用風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵指標(biāo)，相比年齡、收入水平和職業(yè)類型，對信用風(fēng)險(xiǎn)評估權(quán)重通常最高。2.在信用評分模型優(yōu)化中，采用Logistic回歸進(jìn)行建模，主要目的是？A.預(yù)測違約概率B.計(jì)算信用分?jǐn)?shù)C.確定變量重要性D.以上都是答案：D。分析：Logistic回歸在信用評分模型中可用于預(yù)測違約概率，通過回歸系數(shù)計(jì)算信用分?jǐn)?shù)，還能通過系數(shù)大小等確定變量重要性。3.以下哪個(gè)數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟在信用評分模型優(yōu)化中對異常值處理效果較好？A.標(biāo)準(zhǔn)化B.分箱C.歸一化D.主成分分析答案：B。分析：分箱可以將連續(xù)變量離散化，把異常值歸到特定箱中，減少其對模型的影響，而標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化主要是對數(shù)據(jù)尺度進(jìn)行調(diào)整，主成分分析用于降維。4.信用評分模型中，若要評估模型對不同群體的公平性，可使用以下哪種方法？A.基尼系數(shù)B.貝葉斯定理C.統(tǒng)計(jì)均等性檢驗(yàn)D.ROC曲線答案：C。分析：統(tǒng)計(jì)均等性檢驗(yàn)用于檢查模型在不同群體上的表現(xiàn)是否公平，基尼系數(shù)衡量模型區(qū)分能力，貝葉斯定理用于概率計(jì)算，ROC曲線評估模型整體性能。5.對于信用評分模型的驗(yàn)證，以下哪種驗(yàn)證方式能較好地反映模型在實(shí)際業(yè)務(wù)中的表現(xiàn)？A.交叉驗(yàn)證B.留存驗(yàn)證C.時(shí)間序列驗(yàn)證D.自助法驗(yàn)證答案：C。分析：時(shí)間序列驗(yàn)證按照時(shí)間順序劃分?jǐn)?shù)據(jù)，能模擬模型在實(shí)際業(yè)務(wù)中隨時(shí)間的表現(xiàn)，交叉驗(yàn)證、留存驗(yàn)證和自助法驗(yàn)證主要側(cè)重于數(shù)據(jù)樣本的劃分和模型穩(wěn)定性評估。6.在信用評分模型優(yōu)化時(shí)，增加新的變量可能會帶來的問題是？A.模型復(fù)雜度降低B.過擬合風(fēng)險(xiǎn)增加C.計(jì)算效率提高D.模型解釋性增強(qiáng)答案：B。分析：增加新變量會使模型復(fù)雜度增加，可能導(dǎo)致模型過度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)，降低泛化能力，計(jì)算效率可能降低，模型解釋性也可能變差。7.信用評分模型中的WOE（證據(jù)權(quán)重）變換主要作用是？A.使變量與違約概率呈線性關(guān)系B.去除變量中的噪聲C.提高模型的預(yù)測精度D.以上都是答案：D。分析：WOE變換能將變量與違約概率轉(zhuǎn)換為線性關(guān)系，減少噪聲影響，有助于提高模型預(yù)測精度。8.若信用評分模型的AUC值為0.8，這表明？A.模型完全無效B.模型有較好的區(qū)分能力C.模型存在嚴(yán)重過擬合D.模型的準(zhǔn)確率為80%答案：B。分析：AUC值越接近1，模型區(qū)分正例和反例的能力越強(qiáng)，0.8表明模型有較好的區(qū)分能力，不能說明模型完全無效、存在過擬合或準(zhǔn)確率為80%。9.以下哪種算法在信用評分模型中對高維數(shù)據(jù)處理有優(yōu)勢？A.決策樹B.線性回歸C.支持向量機(jī)D.K近鄰算法答案：C。分析：支持向量機(jī)通過核函數(shù)可以處理高維數(shù)據(jù)，決策樹、線性回歸和K近鄰算法在處理高維數(shù)據(jù)時(shí)可能會面臨一些挑戰(zhàn)。10.在信用評分模型優(yōu)化中，對缺失值進(jìn)行填充時(shí)，使用中位數(shù)填充適用于以下哪種數(shù)據(jù)類型？A.正態(tài)分布數(shù)據(jù)B.偏態(tài)分布數(shù)據(jù)C.分類數(shù)據(jù)D.時(shí)間序列數(shù)據(jù)答案：B。分析：對于偏態(tài)分布數(shù)據(jù)，中位數(shù)受極端值影響小，能較好地代表數(shù)據(jù)的中心趨勢，正態(tài)分布數(shù)據(jù)可用均值填充，分類數(shù)據(jù)用眾數(shù)填充，時(shí)間序列數(shù)據(jù)有專門的填充方法。多項(xiàng)選擇題1.信用評分模型優(yōu)化的主要目標(biāo)包括？A.提高模型的預(yù)測準(zhǔn)確性B.增強(qiáng)模型的穩(wěn)定性C.改善模型的解釋性D.提升模型的公平性答案：ABCD。分析：優(yōu)化信用評分模型需要從多個(gè)方面考慮，提高預(yù)測準(zhǔn)確性可更好評估風(fēng)險(xiǎn)，增強(qiáng)穩(wěn)定性保證模型可靠，改善解釋性便于業(yè)務(wù)理解，提升公平性確保模型對不同群體公平對待。2.信用評分模型中可用于特征選擇的方法有？A.相關(guān)性分析B.隨機(jī)森林的特征重要性排序C.逐步回歸D.主成分分析答案：ABC。分析：相關(guān)性分析可篩選與目標(biāo)變量相關(guān)性高的特征，隨機(jī)森林能給出特征重要性排序，逐步回歸通過逐步添加或刪除變量進(jìn)行特征選擇，主成分分析主要用于降維而非特征選擇。3.以下哪些因素可能影響信用評分模型的性能？A.數(shù)據(jù)質(zhì)量B.模型算法選擇C.變量的合理性D.樣本的代表性答案：ABCD。分析：數(shù)據(jù)質(zhì)量不佳會引入噪聲影響模型，不同模型算法適用于不同數(shù)據(jù)和問題，變量不合理會導(dǎo)致模型無法準(zhǔn)確評估，樣本無代表性會使模型泛化能力差。4.在信用評分模型優(yōu)化過程中，對模型進(jìn)行調(diào)優(yōu)的方法有？A.調(diào)整模型的超參數(shù)B.改變變量的組合C.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量D.更換模型算法答案：ABCD。分析：調(diào)整超參數(shù)可使模型性能達(dá)到最優(yōu)，改變變量組合能找到更合適的特征，增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量可提高模型泛化能力，更換模型算法可能找到更適合數(shù)據(jù)的模型。5.信用評分模型的公平性問題主要涉及以下哪些方面？A.不同性別之間的公平性B.不同種族之間的公平性C.不同年齡群體之間的公平性D.不同收入水平群體之間的公平性答案：ABCD。分析：信用評分模型公平性要考慮不同性別、種族、年齡群體和收入水平群體在模型評估中的公平對待，避免產(chǎn)生歧視。6.為了提高信用評分模型的可解釋性，可采用以下哪些方法？A.使用線性模型B.繪制決策樹C.計(jì)算變量的WOE值D.進(jìn)行模型的敏感性分析答案：ABCD。分析：線性模型系數(shù)直觀可解釋，決策樹結(jié)構(gòu)清晰易理解，WOE值能解釋變量與違約概率關(guān)系，敏感性分析可了解變量對模型輸出的影響。7.信用評分模型優(yōu)化時(shí)，數(shù)據(jù)清洗的主要工作包括？A.處理缺失值B.去除重復(fù)數(shù)據(jù)C.修正錯(cuò)誤數(shù)據(jù)D.識別和處理異常值答案：ABCD。分析：數(shù)據(jù)清洗需要處理缺失值保證數(shù)據(jù)完整性，去除重復(fù)數(shù)據(jù)避免冗余，修正錯(cuò)誤數(shù)據(jù)提高數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性，處理異常值減少其對模型的干擾。8.信用評分模型驗(yàn)證的常用指標(biāo)有？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.精確率D.F1值答案：ABCD。分析：準(zhǔn)確率衡量模型整體正確預(yù)測比例，召回率關(guān)注正例的正確預(yù)測比例，精確率衡量預(yù)測為正例中的實(shí)際正例比例，F(xiàn)1值綜合了精確率和召回率。9.在信用評分模型中，變量篩選的原則包括？A.變量的可解釋性B.變量的預(yù)測能力C.變量之間的相關(guān)性D.變量的數(shù)據(jù)質(zhì)量答案：ABCD。分析：變量要有可解釋性便于業(yè)務(wù)理解，有預(yù)測能力才能對信用評估有幫助，變量間相關(guān)性過高會造成信息冗余，數(shù)據(jù)質(zhì)量差的變量會影響模型性能。10.信用評分模型優(yōu)化可能面臨的挑戰(zhàn)有？A.數(shù)據(jù)隱私和安全問題B.業(yè)務(wù)規(guī)則的限制C.模型復(fù)雜度與可解釋性的平衡D.模型性能的持續(xù)監(jiān)控和調(diào)整答案：ABCD。分析：數(shù)據(jù)隱私和安全需保障，業(yè)務(wù)規(guī)則會對模型構(gòu)建有限制，要在模型復(fù)雜度和可解釋性間平衡，還需持續(xù)監(jiān)控和調(diào)整模型性能。判斷題1.信用評分模型中，只要模型的準(zhǔn)確率高，就說明模型性能好。答案：錯(cuò)誤。分析：準(zhǔn)確率只是模型性能的一個(gè)指標(biāo)，還需考慮召回率、精確率、AUC等指標(biāo)，以及模型的穩(wěn)定性、公平性和可解釋性等方面。2.對信用評分模型進(jìn)行優(yōu)化時(shí)，增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量一定能提高模型性能。答案：錯(cuò)誤。分析：增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量不一定能提高模型性能，若數(shù)據(jù)質(zhì)量差或數(shù)據(jù)分布不合理，可能無法提升甚至降低模型性能。3.信用評分模型中的變量越多，模型的預(yù)測效果就越好。答案：錯(cuò)誤。分析：變量過多可能導(dǎo)致過擬合，增加模型復(fù)雜度和計(jì)算成本，且可能引入無關(guān)信息，影響模型預(yù)測效果。4.采用Logistic回歸構(gòu)建的信用評分模型一定是線性可分的。答案：錯(cuò)誤。分析：Logistic回歸可通過非線性變換處理非線性問題，不一定要求數(shù)據(jù)線性可分。5.信用評分模型的公平性只需要關(guān)注不同種族之間的差異。答案：錯(cuò)誤。分析：信用評分模型公平性需關(guān)注不同性別、種族、年齡、收入水平等多個(gè)群體之間的差異。6.在信用評分模型優(yōu)化中，對變量進(jìn)行分箱后，模型的解釋性會降低。答案：錯(cuò)誤。分析：分箱后可將連續(xù)變量離散化，使變量與違約概率關(guān)系更清晰，有助于提高模型解釋性。7.信用評分模型驗(yàn)證時(shí)，交叉驗(yàn)證能完全避免過擬合問題。答案：錯(cuò)誤。分析：交叉驗(yàn)證可在一定程度上評估模型穩(wěn)定性和泛化能力，但不能完全避免過擬合問題。8.信用評分模型中，WOE變換只能用于數(shù)值型變量。答案：錯(cuò)誤。分析：WOE變換可用于數(shù)值型和分類型變量，將其轉(zhuǎn)換為與違約概率有較好關(guān)系的形式。9.更換信用評分模型的算法就一定能提高模型性能。答案：錯(cuò)誤。分析：更換算法不一定能提高性能，需根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和問題選擇合適算法，且新算法可能存在其他問題。10.信用評分模型的性能評估只需在模型構(gòu)建完成后進(jìn)行一次。答案：錯(cuò)誤。分析：模型性能會隨時(shí)間和業(yè)務(wù)變化而改變，需持續(xù)監(jiān)控和評估，及時(shí)進(jìn)行優(yōu)化。簡答題1.簡述信用評分模型優(yōu)化的主要步驟。答案：信用評分模型優(yōu)化主要步驟包括：（1）數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，收集相關(guān)信用數(shù)據(jù)并進(jìn)行清洗、預(yù)處理，處理缺失值、異常值等；（2）特征工程，進(jìn)行變量篩選和轉(zhuǎn)換，如計(jì)算WOE值、分箱等；（3）模型選擇，根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和業(yè)務(wù)需求選擇合適的模型算法，如Logistic回歸、決策樹等；（4）模型訓(xùn)練，使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練；（5）模型評估，采用多種指標(biāo)如AUC、準(zhǔn)確率等對模型性能進(jìn)行評估；（6）模型調(diào)優(yōu)，調(diào)整模型超參數(shù)、改變變量組合等提高模型性能；（7）模型驗(yàn)證，通過不同驗(yàn)證方法如時(shí)間序列驗(yàn)證確保模型在實(shí)際業(yè)務(wù)中的可靠性；（8）模型部署與監(jiān)控，將優(yōu)化后的模型應(yīng)用到實(shí)際業(yè)務(wù)中并持續(xù)監(jiān)控性能。2.說明信用評分模型中公平性的重要性及常見的評估方法。答案：重要性：信用評分模型用于評估個(gè)人或企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)，若不公平會導(dǎo)致對某些群體的歧視，如拒絕某些群體的貸款申請，影響社會公平和金融市場穩(wěn)定，還可能引發(fā)法律風(fēng)險(xiǎn)。常見評估方法：（1）統(tǒng)計(jì)均等性檢驗(yàn)，檢查不同群體的正例預(yù)測比例是否相近；（2）機(jī)會均等性檢驗(yàn)，關(guān)注不同群體在真正例預(yù)測上的比例；（3）群體間差異分析，對比不同群體的模型評分分布和違約率差異。3.闡述信用評分模型中變量篩選的意義和常用方法。答案：意義：篩選變量可減少無關(guān)或冗余變量，降低模型復(fù)雜度，提高計(jì)算效率，避免過擬合，增強(qiáng)模型可解釋性，還能聚焦于關(guān)鍵變量，提高模型預(yù)測能力。常用方法：（1）相關(guān)性分析，選擇與目標(biāo)變量相關(guān)性高的變量；（2）隨機(jī)森林特征重要性排序，根據(jù)樹模型中變量的重要性篩選；（3）逐步回歸，通過逐步添加或刪除變量確定最優(yōu)變量組合；（4）基于信息價(jià)值（IV）篩選，選擇IV值高的變量。4.分析信用評分模型中過擬合和欠擬合的表現(xiàn)及解決方法。答案：過擬合表現(xiàn)：模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在測試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)差，對訓(xùn)練數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)過度學(xué)習(xí)，泛化能力弱。解決方法：減少模型復(fù)雜度，如減少變量、降低決策樹深度；增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量；采用正則化方法，如L1、L2正則化。欠擬合表現(xiàn)：模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)都不佳，未能捕捉數(shù)據(jù)中的規(guī)律。解決方法：增加模型復(fù)雜度，如增加變量、使用更復(fù)雜的模型算法；進(jìn)行特征工程，挖掘更多有效特征。5.解釋信用評分模型中的AUC指標(biāo)及其作用。答案：AUC（AreaUndertheCurve）即ROC曲線下的面積，取值范圍在0.51之間。作用：AUC是衡量信用評分模型區(qū)分能力的重要指標(biāo)，AUC值越接近1，模型區(qū)分正例和反例的能力越強(qiáng)，表明模型能較好地將違約和非違約對象區(qū)分開；AUC值為0.5時(shí)，模型無區(qū)分能力，相當(dāng)于隨機(jī)猜測；AUC值可用于比較不同信用評分模型的性能，選擇更優(yōu)模型。論述題1.論述信用評分模型優(yōu)化策略在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的重要性，并結(jié)合實(shí)際案例說明如何實(shí)施這些策略。信用評分模型優(yōu)化策略在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中具有至關(guān)重要的作用。在金融領(lǐng)域，準(zhǔn)確評估客戶信用風(fēng)險(xiǎn)是保障金融機(jī)構(gòu)穩(wěn)健運(yùn)營的關(guān)鍵。通過優(yōu)化信用評分模型，可以提高風(fēng)險(xiǎn)評估的準(zhǔn)確性，降低違約損失，合理配置信貸資源，增強(qiáng)金融機(jī)構(gòu)的競爭力。以某銀行信用卡業(yè)務(wù)為例，該銀行在實(shí)施信用評分模型優(yōu)化策略時(shí)，采取了以下步驟。首先是數(shù)據(jù)方面，收集了大量客戶的基本信息、消費(fèi)記錄、還款歷史等多維度數(shù)據(jù)，并進(jìn)行了細(xì)致的數(shù)據(jù)清洗。去除了重復(fù)數(shù)據(jù)，修正了錯(cuò)誤信息，對缺失值采用了根據(jù)客戶群體特征進(jìn)行均值或中位數(shù)填充的方法。在特征工程階段，對變量進(jìn)行了篩選和轉(zhuǎn)換。通過相關(guān)性分析，剔除了與違約風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)性低的變量，如一些不常用的消費(fèi)類別信息。對連續(xù)變量進(jìn)行分箱處理，例如將客戶的年收入進(jìn)行分箱，使變量與違約概率的關(guān)系更加清晰。在模型選擇上，該銀行對比了Logistic回歸、決策樹和隨機(jī)森林等多種算法。經(jīng)過測試，發(fā)現(xiàn)隨機(jī)森林算法在該數(shù)據(jù)集上的AUC值較高，區(qū)分能力更強(qiáng)，因此選擇隨機(jī)森林作為基礎(chǔ)模型。在模型訓(xùn)練過程中，采用了交叉驗(yàn)證的方法，將數(shù)據(jù)集分為多個(gè)子集進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證，以提高模型的穩(wěn)定性。為了進(jìn)一步優(yōu)化模型，銀行對隨機(jī)森林的超參數(shù)進(jìn)行了調(diào)優(yōu)。通過網(wǎng)格搜索的方法，嘗試不同的超參數(shù)組合，如樹的數(shù)量、最大深度等，最終找到了最優(yōu)的超參數(shù)設(shè)置。同時(shí)，銀行還注重模型的公平性，對不同性別、年齡和收入群體的評分結(jié)果進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)均等性檢驗(yàn)，確保模型不存在歧視性。在模型驗(yàn)證階段，采用了時(shí)間序列驗(yàn)證的方法，按照時(shí)間順序劃分?jǐn)?shù)據(jù)，模擬模型在實(shí)際業(yè)務(wù)中的表現(xiàn)。經(jīng)過驗(yàn)證，優(yōu)化后的模型在新客戶的信用評估中表現(xiàn)出色，違約率明顯降低，同時(shí)信貸審批效率也得到了提高。2.探討如何平衡信用評分模型的復(fù)雜度和可解釋性，結(jié)合具體方法和實(shí)際場景進(jìn)行說明。在信用評分模型中，平衡復(fù)雜度和可解釋性是一個(gè)關(guān)鍵問題。復(fù)雜的模型可能具有更高的預(yù)測準(zhǔn)確性，但往往難以解釋，而簡單可解釋的模型可能預(yù)測能力有限。在實(shí)際場景中，金融機(jī)構(gòu)需要根據(jù)業(yè)務(wù)需求和監(jiān)管要求，在兩者之間找到合適的平衡點(diǎn)。對于一些需要快速決策且對可解釋性要求較高的場景，如小額信貸審批，可以采用線性模型。線性模型的系數(shù)直觀易懂，業(yè)務(wù)人員可以根據(jù)系數(shù)大小判斷每個(gè)變量對信用評分的影響。例如，在某小額貸款公司，采用Logistic回歸模型進(jìn)行信用評估。模型中包含了客戶的年齡、收入、工作年限等變量，通過回歸系數(shù)可以清晰地看到每個(gè)變量對違約概率的影響方向和程度。這種模型簡單易解釋，能夠快速為貸款審批提供決策依據(jù)。當(dāng)數(shù)據(jù)具有復(fù)雜的非線性關(guān)系且對預(yù)測準(zhǔn)確性要求較高時(shí)，可以采用一些復(fù)雜度適中且可解釋性相對較好的模型，如決策樹。決策樹模型通過樹狀結(jié)構(gòu)展示決策過程，每個(gè)節(jié)點(diǎn)的劃分規(guī)則清晰。例如，某消費(fèi)金融公司在評估客戶信用時(shí)，使用決策樹模型。決策樹根據(jù)客戶的消費(fèi)習(xí)慣、還款記錄等變量進(jìn)行劃分，業(yè)務(wù)人員可以直觀地看到模型是如何根據(jù)這些變量進(jìn)行信用評估的。同時(shí)，為了控制模型復(fù)雜度，可以對決策樹的深度和葉子節(jié)點(diǎn)數(shù)量進(jìn)行限制。對于一些對預(yù)測準(zhǔn)確性要求極高且可解釋性要求相對較低的場景，如大型企業(yè)的信用評級，可以采用復(fù)雜的集成模型，如隨機(jī)森林或梯度提升樹。這些模型通過多個(gè)弱分類器的組合，能夠捕捉數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式，提高預(yù)測準(zhǔn)確性。但為了提高可解釋性，可以采用一些方法。例如，計(jì)算變量的重要性，了解每個(gè)變量在模型中的貢獻(xiàn)程度。某銀行在對大型企業(yè)進(jìn)行信用評級時(shí)，使用隨機(jī)森林模型。通過計(jì)算變量的重要性，發(fā)現(xiàn)企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率、現(xiàn)金流等變量對信用評級的影響較大。同時(shí)，還可以對模型進(jìn)行局部解釋，了解模型在特定樣本上的決策依據(jù)。此外，還可以通過模型融合的方法來平衡復(fù)雜度和可解釋性。將簡單可解釋的模型和復(fù)雜模型進(jìn)行融合，既利用復(fù)雜模型的高預(yù)測準(zhǔn)確性，又保留簡單模型的可解釋性。例如，將線性模型和隨機(jī)森林模型的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行加權(quán)平均，根據(jù)業(yè)務(wù)需求調(diào)整權(quán)重，以達(dá)到復(fù)雜度和可解釋性的平衡。3.分析信用評分模型在數(shù)字化金融時(shí)代面臨的新挑戰(zhàn)和應(yīng)對策略。在數(shù)字化金融時(shí)代，信用評分模型面臨著諸多新挑戰(zhàn)，同時(shí)也需要相應(yīng)的應(yīng)對策略。新挑戰(zhàn)方面，首先是數(shù)據(jù)的多樣性和復(fù)雜性增加。數(shù)字化金融產(chǎn)生了大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如社交媒體數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)的質(zhì)量參差不齊，且難以進(jìn)行有效的處理和分析。同時(shí)，數(shù)據(jù)的更新速度快，傳統(tǒng)的信用評分模型難以及時(shí)適應(yīng)數(shù)據(jù)的變化。其次，隱私和安全問題日益突出。隨著數(shù)字化的發(fā)展，客戶的個(gè)人信息和交易數(shù)據(jù)越來越多，保護(hù)這些數(shù)據(jù)的隱