48. 某銀行的信用卡風控模型已穩定上線一年，主要用於偵測盜刷交易提醒。近期在 未對模型或特徵工程進行調整的情況下，系統觀察到深夜電商交易的核准率明顯 上升，盜刷攔截率下降，但模型 AUC 幾乎維持不變，且交易金額、地區與裝置 等特徵分布未出現明顯變化。進一步分析發現，疫情後使用者行為改變，使原本 被視為高風險的交易型態逐漸轉為一般消費。下列何者最能敘述此現象的原因？
(A)資料漂移(Data Drift)，因輸入特徵分布發生變化；
(B)訓練與服務偏差(Training-Serving Skew)，因線上與離線特徵處理不一致；
(C)概念漂移(Concept Drift)，因特徵與目標標籤之間的關聯性改變；
(D)決策閾值偏移(Threshold Shift)，因分類門檻設定不當導致預測偏差

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