智能风控模型面临的主要技术挑战包括（）。A. 算法可解释性（黑箱问题）B. 硬件设备成本过高C. 数据稀疏性（小样本学习）D. 实时计算性能要求

智能风控模型的核心目标是通过技术手段识别风险，保障金融安全。其主要技术挑战集中在模型性能、数据处理能力、实时性等方面。本题需重点理解以下关键点：

1. 算法可解释性：金融领域对模型决策的可解释性要求高，黑箱问题直接影响信任度和合规性。
2. 数据稀疏性：风控场景常面临小样本或数据分布不均问题，需解决模型训练效率与效果的矛盾。
3. 实时计算性能：风控需快速响应，对模型的实时处理能力提出高要求。
   硬件成本属于资源分配问题，非技术挑战，故排除。

选项分析

A. 算法可解释性（黑箱问题）

关键性：金融风控需符合监管要求，模型必须清晰展示决策逻辑。若算法如“黑箱”，无法解释结果，将导致应用风险。

B. 硬件设备成本过高

排除理由：硬件成本属于经济因素，与技术实现无关。题目聚焦技术挑战，故不选。

C. 数据稀疏性（小样本学习）

关键性：风控场景（如欺诈检测）中，异常样本极少。如何利用有限数据训练高效模型是核心难题。

D. 实时计算性能要求

关键性：风控需实时分析（如交易反欺诈），对模型计算速度和响应时间要求极高。