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逢甲大學 金融博士學位學程 張倉耀、陳森松所指導 黃勝勇的 運用數據分析與人工智能建構壽險業務員舞弊預測機制-NS壽險個案研究 （2021），提出三商美邦保戶服務中心關鍵因素是什麼，來自於數據分析、決策樹、隨機森林演算法、支持向量機、偵測監控機制。

而第二篇論文逢甲大學 經營管理碩士在職學位學程 蕭堯仁所指導 陳妍安的 保險業之商品經營策略--以M公司為例 （2020），提出因為有 投資型保險商品、消費需求、消費族群的重點而找出了 三商美邦保戶服務中心的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了三商美邦保戶服務中心，大家也想知道這些：

運用數據分析與人工智能建構壽險業務員舞弊預測機制-NS壽險個案研究

為了解決三商美邦保戶服務中心的問題，作者黃勝勇 這樣論述：

因應目前壽險業務員挪用保費舞弊之事件，雖然案件量不高，但舞弊樣態及手法不斷演化而多變，很難在業務員出現異常行為當下進行有效阻擋，倘未能提前預警，雖是單一挪用保費舞弊個案仍可能帶來財務的損失及對公司商譽的傷害，兩者之間的平衡需要不斷動態修正，因此提前進行防範勢在必行。本研究採用決策樹、隨機森林演算法、支持向量機等計量方法，將個案公司現有保戶及業務員之行為資料，運用數據分析與人工智能，建置即時分析挪用保費類型與模式，並進行挪用保費的偵測及監控分析，提升各項防制行動的周密度及運作效率，阻斷風險擴大及達到嚇阻之效果。本研究結果發現，三種機器學習模型間之共同影響因子為「保戶墊繳比率(近一年)」及「保戶

借款比率(近一年)」，此兩個因子在業務員挪用保費預測機制中具有關鍵的影響，另還有「五年內法扣紀錄」、「年資」、「合約層級」、「保戶墊繳比率(歷年)」、「保戶借款比率(近三年)」、「保戶墊繳比率(近三年)」及「業務員個人保單墊繳比率(歷年)」等因子分別於三種機器學習模型中亦具有其重要性。三種機器學習模型方法，以支持向量機模型達到最佳的分類效果，其次則為隨機森林，決策樹則在三種模型方法中表現較不顯著。

保險業之商品經營策略--以M公司為例

為了解決三商美邦保戶服務中心的問題，作者陳妍安 這樣論述：

　　2020年受到新冠病毒的影響，改變了全球的生活型態，疫情加上低利率環境下，當銀行定存和儲蓄型保單利率優勢不再時，追求資產穩定增值和現金流量的增加，透過適當的投資更顯重要，此時投資型保單成為熱門話題。所謂的投資型保單，是結合保險與投資兩種功能的商品，保戶所繳交的保費中，除了有一部份會用來支付壽險保障保費外，另一部分則會依照事先約定的投資方式、比例進行投資，不少人透過該商品來達到財務規劃的目標。　　本研究透過個案公司資深經理進行深入訪談的模式，以主觀或實務經驗的認定方式選出較適當的評估準則。不同的消費族群會有不同的理財需求，依據保單的功能性，做出族群與商品的關連性，供壽險公司未來教育訓練之用

。　　根據本研究之成果提出建議，競爭模式與經營方向：「價格競爭」轉向「商品、服務競爭」，客戶關係管理模式也進階到行銷人員必須熟悉掌握市場趨勢、匯率走勢、基金證券等相關金融知識，做客戶的專業壽險顧問，進而培育健康、穩定的消費市場。

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