南山人壽保單借款的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列股價、配息、目標價等股票新聞資訊

運用數據分析與人工智能建構壽險業務員舞弊預測機制-NS壽險個案研究

為了解決南山人壽保單借款的問題，作者黃勝勇 這樣論述：

因應目前壽險業務員挪用保費舞弊之事件，雖然案件量不高，但舞弊樣態及手法不斷演化而多變，很難在業務員出現異常行為當下進行有效阻擋，倘未能提前預警，雖是單一挪用保費舞弊個案仍可能帶來財務的損失及對公司商譽的傷害，兩者之間的平衡需要不斷動態修正，因此提前進行防範勢在必行。本研究採用決策樹、隨機森林演算法、支持向量機等計量方法，將個案公司現有保戶及業務員之行為資料，運用數據分析與人工智能，建置即時分析挪用保費類型與模式，並進行挪用保費的偵測及監控分析，提升各項防制行動的周密度及運作效率，阻斷風險擴大及達到嚇阻之效果。本研究結果發現，三種機器學習模型間之共同影響因子為「保戶墊繳比率(近一年)」及「保戶

借款比率(近一年)」，此兩個因子在業務員挪用保費預測機制中具有關鍵的影響，另還有「五年內法扣紀錄」、「年資」、「合約層級」、「保戶墊繳比率(歷年)」、「保戶借款比率(近三年)」、「保戶墊繳比率(近三年)」及「業務員個人保單墊繳比率(歷年)」等因子分別於三種機器學習模型中亦具有其重要性。三種機器學習模型方法，以支持向量機模型達到最佳的分類效果，其次則為隨機森林，決策樹則在三種模型方法中表現較不顯著。

保險詐欺中既往症事例之探討－由刑法與保險法的觀點切入

為了解決南山人壽保單借款的問題，作者李俊璋 這樣論述：

近幾年長年期健康險損率，隨保單年度經過而有上升趨勢，原因不外乎有部分不肖行為人，藉由特定保險事故向保險人投保並詐領保險金，惟以隱匿掩蓋或偽造資料訊息方式向保險人詐領保險金的研究說理並不充分，故本文認為此一議題仍有研究及釐清爭議的必要。本文以保險法第64條據實說明義務為核心，討論以隱匿掩蓋或偽造資料訊息方式向保險人詐領保險金，適用刑法普通詐欺罪所生疑義，並肯認刑法詐欺罪無法解決道德風險之前提下，從保險契約關係之角度，按現行法規提出善用保險法第68條第2項特約訂定、利用內部核保規則對要保人加費、函釋處理人身保險要保書示範內容及注意事項等方式，來解決問題。