1. 面试官：介绍一种基于模型的缺失值插补方法，并说明其优缺点。

2. 面试官：探讨缺失值处理对风控模型的影响，以及如何选择合适的缺失值处理方法。

3. 面试官：阐述缺失值处理在不平衡数据集上的挑战以及解决方案。

4. 面试官：设计一种特征选择方法，既能处理缺失值又能保持模型性能的稳定性。

5. 面试官：解释遗漏值和缺失值的概念，并说明在风险管理中如何区分它们。

6. 面试官：讨论在风险评估环境中使用缺失值处理技术可能引发的潜在风险。

7. 面试官：探讨缺失值处理方法对模型可解释性的影响，并提出解决方案。

8. 面试官：比较并分析基于树模型和基于神经网络模型的缺失值处理策略，以及在风控中的适用性。

9. 面试官：提出一种缺失值处理方法，可以有效应对高度不平衡的风险数据，并保持模型性能的鲁棒性。

10. 面试官：研究现有的缺失值处理算法在金融欺诈检测中的应用，探讨优化方向和潜在挑战。