1. 面试官：详细阐述交叉验证在风险评估中的作用，并说明其在实际应用中的局限性。

2. 面试官：以深度学习模型为例，探讨交叉验证对于高维数据的风险评估中的必要性和挑战。

3. 面试官：以异常检测模型为例，探讨交叉验证在实际应用中如何解决数据不平衡问题。

4. 面试官：详细介绍如何利用交叉验证和模型融合技术改进欺诈检测系统的性能和鲁棒性。

5. 面试官：探讨交叉验证在欺诈检测模型中的超参数调优策略，以及其对模型泛化能力的影响。

6. 面试官：解释交叉验证在金融欺诈检测中的数据隐私保护机制，并讨论局限性和应对策略。

7. 面试官：以逻辑回归模型为例，详细探讨交叉验证如何帮助判断模型过拟合和欠拟合问题，并提出改进建议。

8. 面试官：探讨交叉验证在高频交易欺诈检测中的时间序列数据特性识别及应用实践。

9. 面试官：详细介绍多种交叉验证方法在欺诈检测模型评估中的优缺点，并提出适用场景。

10. 面试官：探讨交叉验证在欺诈检测系统中的容错能力，以及在实际应用中的挑战和应对措施。