35. 某電商平台建置商品自動分類 AI 模型，正式上線初期分類成效良好。數個月後，平台舉辦大型購物節，大量新款潮流服飾與特殊節慶包裝商品上架，使模型分類準確率明顯下降。經維運團隊分析，確認商品分類標準並未改變，但使用者上傳商品圖片的特徵分布已與模型訓練時的資料集存在顯著差異。請問此現象最適合稱為下列何者？ (A)概念漂移(Concept Drift)； (B)過擬合(Overfitting)； (C)資料漂移(Data Drift)； (D)資料偏誤(Data Bias)

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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