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另外網站服務據點 - 新光銀行也說明:館前簡易型分行(分行代碼:0125). 台北市中正區忠孝西路一段50號1樓. 電話:02-23751288 傳真:02-23751389. 地圖指引. 1. ATM服務據點. 分行位置.

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),提出玉山銀行atm據點關鍵因素是什麼,來自於金融科技、數位分行、機器學習、人工智慧。

而第二篇論文國立彰化師範大學 財務金融技術學系 陳俞如所指導 紀伯彥的 金融機構實習能力指標之探討 (2017),提出因為有 層級分析法、金融實習、金融教育、金融機構發展的重點而找出了 玉山銀行atm據點的解答。

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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

為了解決玉山銀行atm據點的問題,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。

金融機構實習能力指標之探討

為了解決玉山銀行atm據點的問題,作者紀伯彥 這樣論述:

本研究主要是在探討金融機構校外實習應具備能力,期能了解金融教育及金融實習的重要性,本文根據過去文獻的核心能力指標結果得出最重要的十項指標,透過十項金融機構實習核心能力項目與指標,透過層級分析法了解金融機構實習核心能力指標權重之重要性,以明白如何强化學生未來就業的競爭力。本研究分別針對學界與業界發放問卷共30份最終透過層級法計算結顯示:學界最重視的前五名分別是「積極主動」、「壓力管理」、「市場敏銳度」、「樂在工作」、「自發性學習」,業界最重視的前五名分別是「市場敏銳度」、「壓力管理」、「樂在工作」、「積極主動」、「贏得信任」,其中保險公司最重視「市場敏銳度」、「壓力管理」、「積極主動」、「客戶

服務導向」、「贏得信任」,金控理財公司最重視「壓力管理」、「市場敏銳度」、「樂在工作」、「積極主動」、「贏得信任」。