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財富管理於創新科技應用之研究:以F個案銀行為例

為了解決中國信託etf 00882的問題，作者王舒儀 這樣論述：

如何運用創新科技應用來做好財富管理業務是商業銀行轉型升級普遍關注的關鍵問題。本研究從市場發展空間、銀行財富管理現況、主流商業模式及前進方向等方面加以分析，最後對銀行如何做好財富管理於創新科技應用的整合、如何做好銀行財富管理創新科技應用品牌提出建議。近年來，大數據、雲端計算、人工智慧、區塊鏈等新興技術不斷地發展，相當地熱門，對傳統商業銀行而言，既是商機也是挑戰。新興技術使得資訊傳播通路多樣化，降低資訊不對稱狀況，減少中間的部位，減輕銀行的服務成本；交易雙方直接在網路上交易，突破傳統金融業務在時間和空間上的限制，提升銀行的服務效率；大數據技術對客戶大量資訊的收集、處理和分析，為評估、預測以及產品

和商業模式創新，提供嶄新方式，強化銀行風險控制能力，和對客戶精準行銷能力。金融科技不僅是傳統商業銀行執行飛越式發展的創新工具，也是傳統商業銀行之間縮小差距與進一步發展關鍵性因素。傳統商業銀行各種業務受到強烈的競爭，利潤呈現下滑的趨勢，在此環境背景下，傳統商業銀行急需要做創新科技應用之轉型升級。本研究以傳統商業銀行為研究對象，首先介紹傳統商業銀行金融科技的研究背景和研究現況，同時給出了本研究的研究動機。隨後，重點闡述大數據、雲端計算、人工智慧、區塊鏈等在金融業中，創新科技應用的特色。分析傳統商業銀行各項業務的發展現況及在創新科技應用的浪潮下，受到的影響，並指出了F個案銀行財富管理於創新科技應用經

營模式所存在之問題及如何整合做好商業銀行之財富管理品牌。

運用財經文本PAD情感模型於指數型證券投資信託基金趨勢研究-以台灣中型100基金為例

為了解決中國信託etf 00882的問題，作者吳旻諺 這樣論述：

近年來ETF資產規模蓬勃發展，以成為許多投資人關注的目標。除了元大50外，許多分析師認為元大台灣中型100基金的成長率更佳，從歷年數據可知，元大台灣中型100基金於某些年度報酬率優於台灣50，加上元大台灣中型100基金的研究數量十分稀少，故本研究希望建立一套以文本情感分析的價格預測模型，成為投資客參考的重要工具。過去的文本分析研究中，皆以LDA分群效果最好，並認為TF-IDF結合K-means因為稀疏矩陣而效果不佳，因此本研究透過TensorFlow程式庫進行實作和側影係數的比較，並發現TF-IDF結合K-means主題模型分群效果及分群比例皆優於LDA主題模型。過去的財經文本情感分析研究中

，情緒標注皆以NTUSD、知網及自行擴充的情感辭典為主，由於辭典的選擇及變動皆會造成情緒分數的改變；由於財經詞庫的不足性，也會造成大量的人工標注。因此，本研究提出利用廣義知網的詞義辭典結合PAD情感模型將情緒數據化並且大量減少人工標注行為。實驗結果證實情緒指數和股價指數具有相似的走勢及波動，其中股市資訊主題的情緒指數具備著領先指標的特性，對於價格預測模型有所幫助。在監督式情感分析方法中，本研究採用SVM和kNN來做比較。實驗結果中發現以SVM的情緒指數結合台灣加權股價指數、原油價格和美元匯率等間接指標，分類效果最為良好。證實財經文本分析能夠有效提升對元大台灣中型100基金的價格趨勢預測。