台灣人壽保戶服務中心的問題，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

人身風險管理與保險

為了解決台灣人壽保戶服務中心的問題，作者陳森松,何佳玲,曾鹿鳴 這樣論述：

　　《莊子大宗師》云：「善吾生者，乃所以善吾死也」。本書之出版在於傳授如何運用現代金融保險科學知識，以完善人之生死。本書內容分三篇，第一篇談人身風險的管理工具、訂價與市場供需；第二篇介紹解決人身生、老、病、死風險的各種保險商品；第三篇從人身保險經營者與主管機關的角度談壽險業之業務經營與財務經營的管理。透過本書的指引，您將窺見人身保險業宗廟之美。

保險業之法令遵循

為了解決台灣人壽保戶服務中心的問題，作者廖世昌,郭姿君,黃綺聿 這樣論述：

　　保險業之法令遵循近年來已備受主管機關與業者的重視，惟坊間卻欠缺保險業法令遵循的專書可作為業者的指引。故而，本書將通盤整理保險業法令遵循的相關議題，並對之加以深入探討，以供業者參考。 　　首先對保險業之法令遵循制度進行總體性的介紹，接著再介紹保險業在各個業務層面所會遇到的法令遵循議題，亦即：商品開發、招攬、核保、理賠之法令遵循，以及保險業資金運用之法令遵循。此外，也一併介紹，最近環繞於保險業法令遵循的新興議題，包括：勞動法規、個資保護、洗錢防制以及外國保險業結束在臺業務應遵循之法令。最後，再介紹法遵作業實際執行程序，以探討保險業落實法令遵循的具體方式。

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

為了解決台灣人壽保戶服務中心的問題，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。