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高苑科技大學 經營管理研究所 李長群所指導 康家維的 AI科技對金融產業的機會與挑戰之個案研究 （2021），提出國泰證券客服電話關鍵因素是什麼，來自於AI科技、數位金融政策、風險管控、數位金融人才。

而第二篇論文育達科技大學 資訊管理所 張毓騰所指導 周文正的 人工智慧應用於客戶重要度的評估 （2020），提出因為有 人工智慧的重點而找出了 國泰證券客服電話的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了國泰證券客服電話，大家也想知道這些：

AI科技對金融產業的機會與挑戰之個案研究

為了解決國泰證券客服電話的問題，作者康家維 這樣論述：

近幾年全世界颳起了一陣AI的旋風，各個產業紛紛投入AI的研究與應用，金融產業也不例外。因應數位科技崛起，金管會於2015年起陸續推動「打造數位化金融環境3.0」相關政策，開放高度管制的金融產業進行數位科技的運用，而AI科技已經帶來提高效率與節省成本的效益。然而，面對AI與數位科技興起的改革，甚至是消費模式的改變，在龐大的商業利益背後，相對也隱含著機會與挑戰。為了理解金融產業運用AI與數位科技的機會與挑戰，本研究透過質性研究方式進行，藉由文獻分析法進行個案比較。個案選擇以《今周刊》、《財訊》與《遠見》於2019~2021年的銀行績優評比最多次數的銀行，分別是國泰世華銀行與中國信託銀行等兩家銀行

。從兩家銀行發展AI技術的資源、人力資源佈局、發展特色與策略佈局等效益條件，以及金融科技人才的培養、數位金融交易等風險條件，藉此分析AI科技對金融產業的機會與挑戰。本研究共有三點結論，一、AI政策影響金融業的AI科技發展。二、集團資源影響銀行發展AI科技的績效。三、銀行發展AI科技的挑戰以數位金融科技人才與交易風險為主。因此，數位金融科技日新月異，金融工具以更多元的方向發展，風險管控與資訊安全成為金融產業發展AI科技重要的課題。就前述的結論來看，本研究對於數位金融發展的建議則是，一、強化數位金融趨勢下的知識型組織管理機制。二、逐步開放的數位政策中，找到平衡傳統業務與人力的經營策略。

人工智慧應用於客戶重要度的評估

為了解決國泰證券客服電話的問題，作者周文正 這樣論述：

企業存在的最重要目的是獲利，而獲利的最主要來源是客戶，因此，設計和生產優質的產品和服務，以吸引多數客戶的青睞，是企業經營管理的關鍵。而在企業的所有客戶當中，有的貢獻企業的利潤多，有的貢獻企業的利潤少，單單從客戶的購買數量，不一定可以直接看出哪些是最優質的客戶，因為對企業來說，有些客戶的交易成本高，有些客戶的交易成本低，同時考慮成本和獲利之後，購買數量多的客戶，未必就是貢獻企業利潤多的客戶，如果再考慮其他各種狀況，例如以信用卡付費會產生企業的手續費，在不同銷售管道購買，對企業的成本也不同等等因素，就會影響客戶的貢獻度判斷。傳統上，企業通常只按照客戶交易量的多寡進行排序，其評估結果會受到上述因素

的扭曲。為了改進這樣的缺點，本研究以人工智慧進行客戶重要度的評估，採用的演算法包括簡單邏輯回歸演算法、區域加權學習演算法和一條規則演算法，首先以演算法對訓練資料集進行客戶分類模型的建立，接著利用分類模型判斷測試資料集的客戶分類，結果顯示簡單邏輯回歸演算法的模型準確度最高為100 %，區域加權學習演算法和一條規則演算法的模型準確度都是90 %。最後同時評估三種演算法的預測結果，以多數決的方式得出客戶的最終分類建議。本研究以人工智慧分析客戶的重要度，可以獲得比傳統方法更為準確的結果。關鍵字: 客戶重要度、人工智慧、演算法、簡單邏輯回歸、區域加權學習、一條規則

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