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中原大學 企業管理研究所 林震岩、施顏祥所指導 劉梅音的 百年公營銀行導入ATM金融服務之進程及成效研究 （2020），提出中國信託atm據點關鍵因素是什麼，來自於ATM、金融創新、公營銀行、產品生命週期、第二曲線、「SMART」目標管理。

而第二篇論文東吳大學 巨量資料管理學院碩士學位學程 黃福銘所指導 蔡宜樺的 以公開資料與數位分行佈點數探討人工智慧方法之有效性-以台北市為例 （2019），提出因為有 金融科技、數位分行、機器學習、人工智慧的重點而找出了 中國信託atm據點的解答。

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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atm據點，大家也想知道這些：

百年公營銀行導入ATM金融服務之進程及成效研究

為了解決中國信託atm據點的問題，作者劉梅音 這樣論述：

自動提款機的發明改變銀行的服務型態，提款可不受營業時間的限制，大大的提升銀行的服務品質，被認為是過去幾十年來，銀行業唯一有用的金融創新。近年金融來金融科技創新的速度加快，面對數位化的趨勢，2018年起全球ATM裝設數量開始減少；台灣ATM雖在2018年裝設台數較2017年增加5%，惟近年行動興起，無現金交易迅速普及；另星展銀行亦將裁撤所有在台灣的ATM，這些都讓「ATM會消失嗎？」引發話題，對於發展ATM金融服務，台灣的方向如何？引進台灣第一台ATM的個案銀行為公營銀行，面對金融科技的快速發展，發展ATM金融服務的限制？本研究希望達到的目的為個案銀行在發展ATM金融服務的限制及探討台灣ATM

未來的發展。 本研究主題為百年公營銀行導入ATM之進程及成效研究，在ATM的進程，由產品的生命週期理論去探討台灣及個案銀行ATM發展的分期，由於功能不斷的擴充與創新，產生數條第二曲線，使得ATM能發展不墜。研究成效評估的指標需符合目標管理「SMART」原則，分別由主管機關、經營者與使用者三個面向去評估，使用者則以設計問卷調查滿意度為評估指標，另加入銀行業的專家對台灣ATM未來發展的看法訪談。 最後從理論、台灣的環境、文化習慣及主管機關對發展ATM的方向等去綜整出的結論為台灣ATM在短時間內不會被其他金融服務所取代，與2015年的ATM未來發展趨勢報告中，多數專家認為現金的使用仍是主

流，因此支付工具即便愈來愈多元，但並不會因此減少ATM，相反地ATM將會被賦予更多的功能，不謀而合。另也說明為公營銀行的個案銀行在發展ATM的限制與提出個案銀行在發展ATM上的參考建議。

以公開資料與數位分行佈點數探討人工智慧方法之有效性-以台北市為例

為了解決中國信託atm據點的問題，作者蔡宜樺 這樣論述：

金融科技(Financial Technology，簡稱為FinTech)已是全球關注焦點，主要衝擊則是金融業，金融服務勢必轉型升級，其策略之一即是將傳統分行改造為「數位分行」。金融業如何能照顧主要獲利族群的中高齡客群，同時能符合年輕客群的金融服務需求，可謂「數位分行」的建置為重要且困難。「數位分行」是以顧客體驗為主，提供簡單、互動及智能服務的銀行分行，運用科技使得金融業更加了解客戶，提供更精準的金融服務，成為維繫客戶忠誠度之關鍵因素。過去研究多以問卷訪談方式進行，本研究則是將銀行設立據點多年專家經驗轉為數位化，並考量數位化轉型接受程度，以符合「金融機構國內分支機構管理辦法」的台北市地區分支

機構為主，並將台北市切割為經緯度各一公里之正方形網格，透過公開資料網站收集資料做為最佳設置數位分行的特徵屬性，以數位分行數量為目標值，建構Logistic Regression、Decision Tree Classifier、Random Forest Classifier、SVC、Naïve Bayes Classifier、K-Neighbors Classifier分類模型，以及Linear Regression、Decision Tree Regressor、Random Forest Regressor、K-Neighbors Regressor預測模型，以Accuracy、Pre

cision、Recall、F1-Score、MSE、RMSE、MAE及R-Squared評估人工智慧方法之有效性，其中Decision Tree Classifier、Random Forest Classifier、Random Forest Regressor、Decision Tree Regressor為探討本研究主題最佳模型，且藉由不同模型方法找到與數位分行據點之關聯特徵項目，期能提供金融業轉型選址評估之參考，透過最佳據點提供客戶所需的服務，業者與客戶關係達到平衡，帶動金融社會發展效益最佳化。

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