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嶺東科技大學 財務金融系碩士班 趙金芳所指導 林毓璇的 銀行從業人員的金融科技認知對工作績效之影響 （2021），提出中國信託atm點數關鍵因素是什麼，來自於金融科技、金融科技認知、工作績效、組織承諾、離職意願。

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點數的解答。

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銀行從業人員的金融科技認知對工作績效之影響

為了解決中國信託atm點數的問題，作者林毓璇 這樣論述：

　　隨著科技快速發展之下，金融科技（FinTech）在全球是一個最熱門的議題，銀行業因應金融科技的來臨，不僅改變了市場交易模式，也改變消費者的消費方式及生活習慣，同時銀行從業人員也須面對金融科技帶來的影響，因此本研究探討銀行從業人員的金融科技認知對工作績效之影響，並提出相關建議。　　本研究採用問卷調查法，針對臺灣銀行從業人員為研究對象，總共收回有效樣本 202 份，問卷收回後進行資料彙總與統計，以敘述性統計、信度分析、探索性因素分析、相關性分析及迴歸分析進行假說檢定。研究結果得到以下發現：一、銀行從業人員願意配合銀行業的金融科技發展，會讓銀行從業人員更有效率的完成工作；二、對於銀行從業人員而

言，願意學習使用金融科技，銀行會更重視他們的未來職涯發展；對於銀行顧客而言，金融科技接受度愈高，銀行會給予更多的金融回饋；三、銀行從業人員面對金融科技的變革，會憂慮自己工作被取代或被資遣，而產生較高的離職意願。

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點數的問題，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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