普匯金融的問題，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

攻略商事法與智慧財產權法-27版-2023法律法典工具書(保成)

為了解決普匯金融的問題，作者保成法學苑 這樣論述：

　　適用對象 　　國考考生、在校生   　　使用功效 　　除查考法規外，並兼具學習功效。   　　改版差異 　　配合111年8月公布之法規修正；並配合讀者對於前版的寶貴建議予以精心的檢討與修訂   書籍特色   　　◎十二大重點讓您好用、好讀、好吸收！ 　 　　一、立法沿革：歷次增修清晰標示，易於瞭解法規沿革；另於條文後附有草案者，併予詳列其立院議案字號或其公告日期，以利讀者掌握立法進度時程。   　　二、立法條文：重要法規之文字加框呈現，以利查閱。項次以羅馬數字Ⅰ、Ⅱ……標明。   　　三、條文要旨：於條次後，依條文內容予以相應簡明之法概念。   　　四、命題紀錄：於條文要旨之後，例示歷

年國家考試紀錄。   　　五、相關條文：相關法規一次掌握。   　　六、修正或立法理由：擇要選錄重要立法理由於條文後，以利精確掌握條文旨趣；另附註有立法日期，另收錄學者對新修正條文的立法批評。   　　七、重要法規修正草案暨說明：鑑於修正草案多係學說或現行實務論旨之明文化，頗具參考價值，爰以虛框標示，列明公告日期。   　　八、名詞解釋：就各該條相關法律名詞或基本概念，以簡明精鍊的文字為闡述，並註明相關論著出處，以便讀者參閱原典。   　　九、實務見解：本書收錄有司法院解釋、判例、判決、決議、法律問題，擇取其中具參考價值者，或予全文或節錄方式。   　　十、概念釐清比較表：將重要考點之較難理解

或較易混淆之法律概念以圖表比較呈現，使學習更能融會貫通並提升思辨能力。   　　十一、大法官解釋：本書收錄大法官解釋解釋爭點、解釋文全文，並精心設計大法官解釋體系表。係以法典出發，或與坊間論著略有不同，僅供讀者參考。   　　十二、索引表：書末附有法規名稱暨簡稱索引表，並附有解釋、判例、裁判、決議、法律問題之索引表，依年代先後排序，以利檢索。

普匯金融進入發燒排行的影片

人工智慧於自動化決策之法制研究

為了解決普匯金融的問題，作者陳樂庭 這樣論述：

金融科技的蓬勃發展，不僅可以促進普惠金融，亦可透過金融創新力量為經濟發展再造新動能；人工智慧係金融科技應用最普遍且最廣泛的技術，雖然人類運用人工智慧的歷史已逾數十載，然而，面對這項成長快速的新興科技，仍難以充分把握其所帶來的機會及挑戰。為了優化金融業務的辦理效能，金融業者將人工智慧導入業務應用中，惟卻因為演算法偏見問題對消費者作出歧視的判斷，進而造成金融排擠問題；為了促進自動化決策公平判斷，學界經研究後指出應透過多元化演算法學習資料庫解決此一問題，然而，當科技業者依照學界研究成果，透過更多元的資料改善人工智慧產品效能時，卻因為資料主體同意權取得的瑕疵而蒙受觸法威脅。「人工智慧於自動化決策之法

律研究」係本篇論文的主題，聚焦探究人工智慧自動化決策偏見所引發的法律問題，並試圖提出解決之道。本文之問題意識，係以建構友善金融創新法制環境的角度，探討如何於兼顧金融創新發展及資料主體權益的情況下，將人工智慧自動化決策所產生的法律及倫理議題納入法規範，進而對我國「個人資料保護法」提出修法建議方向。文章首先由蘋果卡核卡風波案探討人工智慧導入金融業務應用所衍生之自動化決策判斷歧視的待解難題，以及現行法規對於自動化決策偏誤規範效果之利弊得失；復以更整體的角度，從技術層面探討造成自動化決策的可能原因及修正方法，並透過Vance v Microsoft Corp.案綜整歸納出當業者試圖從技術層面根本改善自

動化決策偏誤問題，卻因遭現有法規制度約束時，於法規範上所應排除的難題及補強機制。考量我國目前對於人工智慧及信貸歧視均無統一規範之法律，而歐盟GDPR業已於第22條條文中，透過賦予資料主體自動化決策異議權保障資料主體不受自動化決策的偏見損害自身權益，故本文將從自動化信貸決策之金融創新案例出發，從案件衍生之自動化決策偏見議題，續研析從技術面降低自動化決策偏見的最佳法制架構，以為我國「個人資料保護法」提出修法建議。

日本買房大哉問：在地專家為你解答投資者最關心的50個疑問

為了解決普匯金融的問題，作者TiN 這樣論述：

　　2013年，安倍經濟學射出了三支箭，再加上同年申奧成功，引爆了台灣人對日本房地產的爆買潮。當時，在台灣專營日本不動產買賣的業者如雨後春筍般冒出，其中也不乏老牌房仲企業加入戰局。時至2022年，日圓大幅度貶值至20年來新低價位，再度引爆了外資瘋搶日本不動產的狂潮。同時，因為疫情封控等因素而急欲出逃的中國富裕階層，不，甚至連中產階級，都眼見機不可失，趁機入市搶日本房。另一方面，因為後疫情時代的通膨以及供需失衡，東京精華區的房價早已突破了90年代泡沫時期的新高點。在這樣的環境之下，究竟日本的不動產還能不能買？應該要怎麼選？投資難度更甚以往！ 　　本書的作者TiN長期居住在東

京，是資深房產投資家，也是位擁有日本不動產經紀人「宅建士」證照的日本房市專家。曾於台灣出版過三本東京不動產投資的相關書籍，這些書籍當時還被機構投資家以及專做日本線的房仲人員視為是入行的基礎教科書。此外，這三本書也幫助了許多當時赴日買房的投資者深入了解市場、閃避掉了許多風險。 　　後疫情時代，作者再次以尖銳的觀點、在地的視角、並結合最新趨勢，撰寫了《日本買房關鍵字》與《日本買房大哉問》兩書。本書《日本買房大哉問》內容詳細分析在日本購買房屋時，會有哪些稅金需要支付；選屋時，要注意到物件的哪些細節；東京的大輪廓長得怎樣；從泡沫時代至今，日本房市經歷了怎樣的循環...等。同時，本書也詳細介紹買房時，

一定要有的正確心態。 　　本書總共七大篇，50個問與答。這些都是在日本買房時，非常重要的基本觀念與知識。內容不浮誇、不勸敗、不唱衰、不高談闊論教你如何炒房賺大錢，但告訴你，日本買房不能不懂的知識與不可不知的風險。在你花上千萬日圓赴日買房前，不妨先花個幾百塊台幣購買這兩本書，就當作是日本買房前的「重要事項說明書」。相信這兩本書一定能幫助讀者更加了解日本不動產市場的整體輪廓，買屋決策時，能夠掌握全局、趨吉避凶。也期望各位讀者讀完本書後，能夠買到心中理想屋、投資順利賺大錢！ 　　一、啟蒙篇　～你以為簡單，但其實不簡單的日本買房Q&A 　　日圓打七折，就等於房價打七折？什麼時間才是最佳買點

？ 　　日本房子只會折舊？本篇為你破解各種似是而非的迷思！ 　　二、現況篇　～了解日本房市趨勢，鑑古知今 　　泡沫時期，日本房市跌得多慘？新一波的房市循環又如何上漲？ 　　疫情對日本房市帶來了怎麼樣的衝擊？本篇以時間序列，帶你遨遊時光！ 　　三、觀念篇　～買房技巧與投資策略 　　買房，日本人跟你想得不一樣。把台北那招搬到東京，不一定就適用。 　　房價會漲會跌？賣屋如何定價？建立正確觀念，才能贏在致勝起跑點！ 　　四、東京篇　～用在地眼光，帶你探索大街小巷 　　外國人想買的地方，日本人可能避之唯恐不及。買在哪裡才是上上之選？ 　　作者長居東京超過十年，走遍大街小巷，為你揭開各地區的神秘面紗

！ 　　五、選屋篇　～這樣條件的房子，就是好屋 　　怎麼樣的房屋，才是好屋？怎麼樣的物件，盡量少碰？ 　　本篇告訴你挑選個別產品以及觀察社區時的各種訣竅！ 　　六、稅金篇　～日本買房會碰到的稅金問題，算給你看 　　日本萬稅萬萬稅，各種持有成本也比你想像中的高出許多。 　　搞懂複雜的稅金、善用節稅技巧，才是賺錢致富的關鍵！ 　　七、精算篇　～教你用數字，算出房子值不值得買 　　真實投報率是多少？量價之間有何關係？投資移民是否可行？ 　　一間房屋是否物超所值？全部舉實際的例子，算給你看！ 本書特色 　　◎華人圈最專業、詳細的日本置產工具書 　　◎稅制・地段・市場趨勢，精準分析！ 　　◎專

家帶路，教你避開地雷與誤區。 　　出版過多本東京買房暢銷書籍，且擁有台日多年房地產投資經驗的房市專家TiN，教你錢進日本時，該怎麼趨吉避凶！ 專文推薦 　　官柏志｜株式会社LANDHILLS董事長 　　黃逸群｜東京都心不動產董事 　　廖惠萍｜東京房東網集團會長 　　顏博志｜海內外房產專欄作家 　　（依姓氏筆畫排序）

初探Open Insurance之發展與法制建構－以資料權利與保護為中心

為了解決普匯金融的問題，作者郭令瑜 這樣論述：

Open Banking近幾年來在全球金融圈掀起了一波熱潮，在獲得成效後，拓展到其他產業將是下一波趨勢，將類似概念應用在保險業的Open Insurance即陸續開始被討論。Open Insurance是指在消費者的同意下，保險公司可以透過應用程式介面（API）將保險相關資料分享給第三方業者，除了能促進保險商品及服務的創新，亦能讓消費者自行決定資料的使用方式，而獲得資料的主控權。本文擬以Open Insurance為研究對象，研究其可行之發展模式，並探討其如何應用在保險業之相關流程，及保險公司應採行何種策略應對。另外，有鑑於Open Insurance涉及特種個資的資料共享，在資料保護上勢必

得更加完備，故本文亦將著重於資料權利或資料保護法制之建構，並經比較歐盟、英國、澳洲之立法模式後，就我國法制現況提出修正方向。我國雖然尚在推動Open Banking第二階段，惟於金融科技發展路徑圖已提及欲將適用產業拓展至保險業等其他金融業。是以，本文擬展望未來，探討Open Insurance在我國之可行發展模式與平台建構，並分別就法制面及監管面提出相關建議。最後，本研究擬提出下列六項建議，分別是：（一）設立開放保險API管理平台（二）建構第三方業者認證及管理機制（三）明訂資料可攜權或消費者資料權（四）透過ADR及ODR機制解決紛爭（五）建立消費者個資管理機制（六）設計完善之資料治理體制，期能

為我國發展Open Insurance提供方向。