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？
答案 （C）
核心概念
題目給了兩個關鍵條件——「擁有大量歷史交易記錄與已知洗錢案例」以及「要生成特徵描述報告」。有專屬資料、又要生成內容，最適合的架構就是 RAG：把歷史案例建成可檢索的知識庫，生成報告時先檢索出相似的過往案例作為依據，再由語言模型撰寫描述。這樣既用上了企業獨有的資料，又避免模型憑空杜撰。
答題技巧
快速判斷技巧：題幹只要出現「企業擁有大量自有資料」＋「要生成內容」，答案幾乎都是 RAG。有資料不用是浪費，直接用基礎模型則是把自家優勢丟掉。
易錯陷阱：(D) 看起來最簡單直接，容易被當成務實選項。但要問一句：模型憑什麼知道這家平台的洗錢樣態？沒有把自有資料接進去的方案，在企業應用題中通常都是錯的。