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三商 美邦 會計的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦陳坤涵寫的 輕鬆看土地稅法規(四版) 和陳坤涵的 信託登記與稅務規劃DIY(3版)都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自書泉 和書泉所出版 。
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 會計關鍵因素是什麼，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。
而第二篇論文中國文化大學 企業實務管理數位碩士在職專班 陳武倚所指導 張育禎的 導入區塊聯盟鏈於保險醫療理賠試辦計畫之研究 （2020），提出因為有 保險理賠、區塊鏈、智能合約的重點而找出了 三商 美邦 會計的解答。
輕鬆看土地稅法規(四版)
為了解決三商 美邦 會計 的問題，作者陳坤涵 這樣論述：
本書將繁瑣又細碎的稅法法條，加以系統整理，一方面在內容上致力要求「深入淺出」，使讀者能跳脫入門障礙，消除對法規的恐懼及疏離感；另一方面要求主題陳述「層次分明」，架構井然有序，幫助讀者在最短的時間內掌握土地稅法規。
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 會計 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。
信託登記與稅務規劃DIY(3版)
為了解決三商 美邦 會計 的問題，作者陳坤涵 這樣論述：
★什麼是信託？ ☆您知道信託對個人及家庭有哪些好處嗎？ ★信託與各種財產賦稅的關係又是如何？ ☆本書深入淺出告訴您。 信託法自民國85年立法至今，運用的層面極為廣泛，在個人信託部分，如有價證券信託、保險金信託、退休安養信託、理財信託、財產移轉信託、子女教養創業信託、身心障礙信託、不動產信託、買賣價金交易安全信託等；在法人部分，如管理型不動產信託、開發型不動產信託、不動產信託受益權轉讓、容積移轉價金信託、金錢債權及其擔保物權信託、預收金信託（禮券信託／生前契約信託）、公寓大廈管理基金信託、公益信託等，也有金融機構為客戶專門量身訂做信託服務，市場上有關信託
機構推出的產品名稱可以用「琳瑯滿目」來形容。本書特別針對信託的內容、相關的稅務規劃及信託登記實務，用淺顯易懂的文字敘述提出詳盡說明，讓想利用信託規劃財產的個人或專業人士能有所參考。
導入區塊聯盟鏈於保險醫療理賠試辦計畫之研究
為了解決三商 美邦 會計 的問題，作者張育禎 這樣論述：
台灣保險業的經營，至2019年醫療有效契約達7千466萬件，契約保額12.8兆元，每年新增契約達580萬件，保費收入達3.4兆元，理賠給付件數一年高達1千100萬件，壽險公司平均每日處理超過3萬件理賠申請，理賠金額高達1千400億元，但是醫療理賠程序繁瑣且耗時，理賠爭議與詐領保險金案件時有所聞，如何克服這些問題一直是保險業的痛點。台灣保險業2020年推行理賠保全區塊聯盟鏈試辦計畫，以區塊鏈技術導入壽險產業的傳統行政流程，透過區塊鏈平台交換及共享資訊，加速客戶理賠時效及降低行政作業成本，改善現有理賠流程問題，本研究透過專家訪談，了解目前區塊鏈試辦計畫現況，探討並歸納出聯盟鏈目前缺點及後續發展需
關注議題，已提供台灣保險業及保險科技業者發展參考。