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2022金融科技知識焦點速成+模擬試題演練：211個關鍵焦點統整/專業職(二)內勤)

為了解決信用貸款缺點的問題，作者程凱弘 這樣論述：

　　◎211個關鍵焦點整理，傳授必考命題內容  　　◎重要名詞速記搭配牛刀小試，強化研習效果  　　◎20回模擬試題+最新試題，高分必備演練    　　本書共分為三大部分。第一部分「焦點速成」依考試公告內容分為15 章，各章內文特色有三：一是有關金融科技知識的本文內容，用在介紹該章必考命題內容之知識傳授；二為「重要名詞速記」，旨在將與該章有關金融科技知識相關領域的專業名詞加以解說，使你更能深入理解課文相關內容，減少填鴨式的死背；第三則是「牛刀小試」，旨在即學即測，強化各位研習效果。第二部分「模擬試題演練」為本書專有特色，共計20回；每回各有25題，20回合計共有500題；最棒的是這500題

中，沒有一題是重複的。各位用心讀完第一部分後，如能三不五時踏實地自我演練這20回，相信「金融科技知識」這個考科，必可攻取高分。第三部分是「近年試題與解析」，收錄最新中華郵政的考題，並逐題附 上詳盡的解析，讓你不僅能有藉由實戰經驗來掌握考題方向，更可以藉 由解析來了解自己不夠熟悉的地方，能夠及時的再考前釐清概念，對考試拿分很有幫助！    　　金融機構經營轉型‧迫在眉睫不容怠忽  　　數位科技的浪潮席捲了全球金融市場，區塊鏈、網路化、行動化的發展趨勢，將對我國金融機構之經營環境產生重大的影響，即使是交通部所屬兼辦郵務、儲匯及壽險的中華郵政公司亦不例外。金融科技是一種破壞式創新，除了金融本身必須未

雨綢繆進行調整體質外，對於人才的培訓和教育訓練都需要更多的投入，在金融科技應用上加 速提升，如此才能提高經營效率與競爭實力，並提供給民眾更便捷優化的金融創新服務。    　　提綱挈領切入各類主題‧緊扣命題趨勢攻取高分  　　由於金融科技知識係以資訊科技為根本，應用在金融領域方面。今中華郵政公司「職階人員筆試應試科目（核定本）」中將→營運職《郵政三法》、專業職(一)《郵政三法概要》、專業職(二)內勤《郵政三法大意》，皆從過往只考《郵政法》《郵政儲金匯兌法》及《簡易人壽保險法》條文內容，修正為三者皆加考《金融科技知識／單選題，占50%》，考試分數比重相當高，故已成為第1試能否錄取的關鍵之鑰。 由於

大部分考生熟讀郵政三法並不難，但要入門《金融科技知識》都有相 當難度，如要順利過關斬將，更顯得困難重重。本書之編寫就是要協助考生，能以最快速且易懂的方式登入金融科技堂奧，進而獲取高分，順利進入第2試。 今編者將金融研訓院過往《金融科技力知識》所有歷屆證照考試的試題，依測驗科目的章節順序分門別類，加以分析、歸納、統整；再參考專家、學者有關金融科技知識領域的論文、著作，兩者內容融為一體編寫本書， 自忖應可協助考生得心應手，順利通過考試。    　　＊＊＊＊    　　有疑問想要諮詢嗎？歡迎在「LINE首頁」搜尋「千華」官方帳號，並按下加入好友，無論是考試日期、教材推薦、解題疑問等，都能得到滿意的服

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信用貸款缺點進入發燒排行的影片

影響面板產業有效推動企業社會責任之因素探討—FAHP之研究途徑

為了解決信用貸款缺點的問題，作者張明如 這樣論述：

本研究旨在探討企業於全球化的競爭趨勢下，如何讓企業脫穎而出及善盡企業社會責任以達企業永續發展為目標。其以環境（Environmental）、社會（Social）、公司治理（Governance）三大衡量指標來推動企業社會責任實踐永續經營，企業家們的意識轉變則有助推動並循序漸進的促進社會和諧與經濟發展。 本研究透過專家意見法(Expert Opinion）由專家們回饋影響面板產業推動企業社會責任之層級架構、構面與衡量指標的意見並以模糊理論與模糊層級分析法（Fuzzy An-alytic Hierarchy Process；FAHP）進行問卷統計分析。本研究實證得知影響面板產業推動企業社會

責任因素之構面依權重順序為環境趨勢與社會態度、公司理念與社會承諾、組織結構與編組適切性、推動制度落實程度、推動效益；其政府制定環境保護政策及企業推行璄境保護意識與行動力刻不容緩，應加快腳步以減緩對環境造成的傷害；次者，企業文化與價值觀為塑造企業文化的核心，以此奠定企業永續發展的基礎，除此之外，高階管理者應視履行企業社會責任政策為一種持續改善的觀念可降低營運風險穩健經營，政府應制定明確CSR政策與法令予以企業遵循有助企業資源分配。

不怕失業，財務自由十年計畫：打造加速脫貧的無限投資系統，才能應付難以預測的未來

為了解決信用貸款缺點的問題，作者史考特．甘姆 這樣論述：

疫情肆虐、企業裁員、AI取代人力、各種驟變⋯⋯ 與其擔心失業，不如從現在開始， 用10年打造無限收入計畫，不工作也有錢！   　　★ 美國房地產天后、《富比士》、《圖書館期刊》讚聲推薦 　　★ 預防黑天鵝、灰犀牛、世界驟變、人生迷茫的唯一解方   　　◎ 就算學經歷好，也難逃失去工作 　　過去，多數人以為，會失業的人，通常是技術門檻低的族群， 　　但未來變得難以捉摸、無法預測，突如其來的疫情、產業轉型、AI崛起⋯⋯， 　　原本穩定的工作，不再帶來安全感， 　　讓高學歷、經歷豐富、績效好的人才，也很有可能被動失業！   　　◎ 如果失業了，你的存款能撐多久？ 　　不被工作綁住，是每個人的理想

目標， 　　但如果突然沒工作，你的存款能撐多久， 　　1個月、3個月、6個月、1年⋯⋯？   　　多數人覺得，財務自由必須有數千萬元的存款， 　　但美國知名財經專家史考特．甘姆認為， 　　真正的財務自由是，不必依靠正職工作收入，打造安穩的未來， 　　就算失業，也不會馬上陷入困境。 　　 　　◎ 拒絕被動失業，財務自由的三種生活型態，任你選擇 　　甘姆提醒，每個人追求財務自由的目的都不一樣， 　　有人不想再為五斗米折腰，也有人擔心工作不保，更有人想完成夢想， 　　於是，他提出三種財務自由的生活型態， 　　可以根據自身的狀況調整，一切由自己做主── 　　 　　．辭職，遊山玩水、吃喝玩樂 　　．辭職

，做自己熱愛的事 　　．繼續工作，持續打造被動收入，同時享有勞健保和公司福利   　　◎ 給自己10年的時間，不疾不徐實現財務自由 　　我們無法確定明天、一個月後、一年後、數十年後會發生什麼事， 　　因此，甘姆擬定「財務自由10年計畫」，預防突如其來的變化發生──   　　．第一桶金很重要，邁向財務自由的第一步 　　．確實執行「賺到→存下→投資」的複利投資  　　．修補財務破口，少繞路：先還清利率高的卡債、學生貸款…… 　　．節省開支從開銷最大的住宿費開始：住家裡、與人合租、找便宜的地段…… 　　．投資低風險的股市，是最好實現財務自由的方法：大型標的、存股、指數型基金…… 　　．租屋好，還是買

房好？很多人忽略的關鍵因素…… 　 　　本書還有更多規劃財務自由計畫的細節和具體方法， 　　當AI害你失業、被公司裁員、生病無法工作，你都能應付，不至於走投無路， 　　最重要的是，財務自由不是終點，可以讓你順利轉換跑道， 　　從事自己熱愛的事，甚至開創一份夢寐以求的新事業！   致富推薦   　　大俠武林｜金融股投資達人 　　陳重銘｜《打造小小巴菲特贏在起跑點》作者、財經作家 　　愛瑞克｜《內在原力》作者、TMBA共同創辦人 　　蕾咪｜知名理財Youtuber 　　芭芭拉．柯克蘭｜紐約房產天后 　　阿代西．藍帕特｜《圖書館期刊》書評家   　　「專注本業，務實投資，長期持有績優公司或ETF，獲

得完整且合理的市場報酬。」──大俠武林，金融股投資達人   　　「許多人將財務自由想得高不可攀、遙遠，事實上，參考本書所指引的方法，人人都有機會提前達到財務自由！」──愛瑞克，《內在原力》作者、TMBA共同創辦人 　　 　　「我們對於AI（人工智慧）會如何改變人類的就業情勢，人們感到忐忑不安。作者史考特．甘姆透過本書詳細剖析消費者該如何因應難以捉摸的未來，是一本非常精彩的好書！」──芭芭拉．柯克蘭（Barbara Corcoran），紐約房產天后   　　「如果你對財務自由之路很感興趣，照著史考特．甘姆提供的地圖走，就可飽覽沿途風光，順利抵達目的地。」──《富比士》（Forbes）   　　「

針對正在改變人類工作與生活的AI，本書教導我們因應方法，有效緩解我們對AI無所不在的恐懼心情。」──阿代西．藍帕特（Adesh Rampat），《圖書館期刊》（Library Journal）的書評家

以文本挖掘為基礎之企業風險評分模型的研究

為了解決信用貸款缺點的問題，作者王磊 這樣論述：

銀行的主要收益來源就是用貸款給客戶收取利息，客戶分為企業和個人，其中企業所需要的貸款金額非常巨大，如果企業破產或者是資金鏈斷開導致還不上貸款，對銀行的損失會非常巨大。因此在以前的時候，會請資深的分析師對於企業狀況進行分析，判斷企業未來的發展趨勢，從而輔助處理貸款問題。在大數據時代，銀行利用了企業的數據對企業建立了風險評分系統，風險評分系統通過對過往的數據，比如企業過去的經營狀況，來分析判斷企業的未來發展趨勢，從而輔助銀行處理貸款問題，儘量避免因企業出現問題而無法還貸款從而導致銀行損失的問題。現存的研究企業未來走向趨勢的方法，它的數據集都是用企業過去幾個季度的財報，或者是企業公佈的一些資訊，這

些數據集都有各自的弊端，財報的時效性不高，在企業的經營過程中很容易出現突發狀況，以財報為數據集的評分系統沒辦法預測到這些突發狀況；企業公佈的一些訊息，帶有企業主觀情感，會放大自己的優點，縮小自己的缺點，不夠客觀。本研究以近兩年的新聞資訊作為數據源，新聞資訊來自各大媒體論壇雜志，優點是時效性強、數據量大，同時比較客觀。利用了文本挖掘技術，將非結構化的新聞文本轉化為結構化的數據，我們先將文本轉化為詞彙集合，在篩選詞彙集合的時候，我們提出了風險詞篩選的方法，在和企業風險有關的新聞文本中篩選出一些和企業風險有關的詞，再經過專家審核留下的片語成風險詞庫，利用風險詞庫對新聞文本進行篩選，形成不同於常規斷詞

及篩選結果的詞彙集合。然後將新聞文本是否和企業風險有關作為目標屬性，利用權重的計算方法篩選關鍵字建立特徵向量，再利用分類模型做訓練和預測，最後利用效能分析挑選出好的雜訊過濾模型，對數據集進行過濾。過濾完的數據集，企業高低風險作為目標屬性，使用權重的計算方式，篩選關鍵字建立新的特徵向量，利用分類模型做訓練和預測，對預測結果進行效能分析，最後得到一個企業風險評分模型。用過濾雜訊後的數據集作訓練的模型預測能力會大大的提升，從而改善了風險評分模型，幫助銀行規避風險。