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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），提出合庫atm便利商店關鍵因素是什麼，來自於金融科技、數位分行、機器學習、人工智慧。

而第二篇論文輔仁大學 科技管理學程碩士在職專班 龔尚智所指導 林愛真的 我國第三方支付之跨境支付的競爭與發展 （2015），提出因為有 第三方支付、跨境、電子支付、電子商務、洗錢防制、風險監管的重點而找出了 合庫atm便利商店的解答。

最後網站感應式金融卡合庫則補充：標題[討論] 合庫新補發的金融卡全都是感應式金融卡. ... 財金公司積極推廣金融卡支付，與全家便利商店合作，即日起率先在北部12家分店設置「感應式 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了合庫atm便利商店，大家也想知道這些：

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

為了解決合庫atm便利商店的問題，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。

我國第三方支付之跨境支付的競爭與發展

為了解決合庫atm便利商店的問題，作者林愛真 這樣論述：

2015年是台灣正式進入第三方支付的元年，台灣「電子支付機構管理條例」正式上路！有鑑於臺灣支付環境和其他國家不同，地窄人稠，便利商店及銀行櫃員機ATM分佈密度極高，銀行金流系統完善，而消費者亦已習慣信用卡線上刷卡、超商付款、貨到付款等便利的方式。第三方支付的機制上限，其影響可能不似中國那樣大，且台灣在使用第三方支付產品上尚未成熟，有使用習慣、平台資訊安全疑慮及隱私之風險。消費者不但怕信用卡被盜刷，也擔心第三方支付不安全，傳統支付與第三方支付各有利弊。跨境交易是新興支付發展的必然趨勢，本文將研究主體聚焦於第三方支付機構之跨境支付服務，分析境內第三方支付機構經營跨境業務以及境外第三方支付機構向境

內提供服務所可能產生之法律差異，並就我國現行法制予以論述及分析。外國立法又是如何規範第三方支付機構之跨境提供服務？值得觀察與借鏡。本文將介紹美國、中國大陸、日本之法制立法，最後進行歸納整理與比較，為我國現行法令提供新的監理與修正方向。最後，為提升我國第三方支付業者及金融業之競爭力，建議應強化電子商務技術能力，善用目前本土國情及據點優勢，重視客戶回饋並增加創新服務，積極爭取具有綜效之異業結盟，以爭取賽局有利條件。另建議主管機關為進一步保障消費者及第三方支付業者，應在第三方支付業者開業上線後，因應時宜修改《電子支付機構管理條例》相關子法，以利發展我國第三方支付之跨境支付，並為跨國之電子商務拓展出新

一片的藍海。

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