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逢甲大學 財經法律研究所 林俊宏所指導 江威增的 大數據與個人資料保護法之研究 - 以中國社會信用系統建立為例 （2018），提出中國信託信用卡審核時間關鍵因素是什麼，來自於大數據、個人資料保護、隱私權、中國社會信用制度、失信被執行人名。

而第二篇論文輔仁大學 科技管理學程碩士在職專班 龔尚智所指導 柯其章的 小額貸款信用風險因數分析 （2015），提出因為有 小額貸款的重點而找出了 中國信託信用卡審核時間的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了中國信託信用卡審核時間，大家也想知道這些：

大數據與個人資料保護法之研究 - 以中國社會信用系統建立為例

為了解決中國信託信用卡審核時間的問題，作者江威增 這樣論述：

大數據亦稱作巨量資料，在於蒐集大量資料，透過電腦科技以進行整理和分析，已成為政府及企業界處理大量資料的有力工具。在網路技術成熟、數位裝置普及和資料量大幅增長下，大數據科技發展帶來是否會侵害個人隱私權，亦成為現代資訊社會重要的法律議題。大數據科技可能面臨私人企業濫用個人資料、政府掌握個人資料監控民眾之隱憂。 本文以中國社會信用系統推行為例，以分析大數據科技發展下個人資料保護的議題。中國在 2006年由中國人民銀行推行一套全國企業與個人之徵信信用系統，不同於美國及德國的信用報告制度，中國之社會信用系統直接由中國政府主導、統一管理之社會信用系統，社會信用體係不僅被作為評估個人或企業金融可信度

之一種方式，亦可以作為中國目前之社會和治理問題之一種解決方案。由於中國社會信用體系透過大數據處理個人資料，已造成是否侵害隱私權的威脅。 尤其，中國政府將於 2020 年以社會信用體系評分評級作為強制措施，推行包括最高法院之失信被執行人名單與公告交通違規名單，己引發人權組織的抨擊。因此，本論文之主要目的就在分析中國之社會信用制度，透過大數據科技之發展，對於個人或企業資料之掌控，是必要或不必要的？是否會造成個人隱私權的侵害或威脅，最後做出結論，並提出本文的看法及建議。

小額貸款信用風險因數分析

為了解決中國信託信用卡審核時間的問題，作者柯其章 這樣論述：

小額貸款Microfinance產品特性：貸款額度不高、但案件數量多、並要求可以快速撥款等特性，產品特色強調的是：申請程序十分簡單與並核貸迅速。銀行業者推出30分鐘快速核准,所以對於小額貸款信用評分,必須有一套標準信用評分,可以快速核貸並掌握信用風險。銀行業者必須在最短時間內針對客戶的信用狀況與可能發生信用違約機率進行判斷,迅速給予核准或拒絕的決定，避免逾期案件的產生，影響銀行的獲利能力。銀行在追求利潤的同時，也需兼顧風險的控管。本次研究以台灣的T銀行小額貸款客戶為實證樣本，討論影響小額消費貸款可能的逾期違約風險因子。以前國內銀行使用傳統的小額信用評分模型，風險變數內容：僅包括個人屬性、授信

使用情形構面、信用卡使用情形構面、聯徵查詢紀錄等四大構面。本次信用風險變數擬新增加3個信用風險變數，包括考量「借款人負債倍數」、「該戶是否為債務協商戶」、「債務人於全體金融機構之無擔保債務歸戶後之總餘額除以平均月收入，不宜超過22 倍」，將信用風險變書一起納入信用風險模組，在五P授信原則架構下，建立更完善的信用風險變數評分模型，做為銀行業評估客戶信用風險狀況的核貸參考依據，如此更能有效降低銀行風險，銀行競爭激烈下案件數量多，金額不大，為減少審核時間，所以建立一套自動化風險審核制度是有其必要的，在信用用風險可控制下，提升銀行績效增加獲利。

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