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這兩本書分別來自策馬天下 和新自然主義所出版 。
國立臺北科技大學 管理學院資訊與財金管理EMBA專班 鄭麗珍所指導 留秋玉的 透過顧客旅程探索銀行的服務價值—以新冠肺炎期間勞工紓困貸款為例 （2021），提出第一銀行紓困貸款流程關鍵因素是什麼，來自於顧客旅程、顧客價值、顧客忠誠度、價值共創、勞工紓困貸款。
而第二篇論文輔仁大學 金融與國際企業學系金融碩士在職專班 楊雅薇所指導 林詩瑋的 中央銀行中小企業融通機制小規模營業人簡易申貸方案風險因素之探討-以T銀行為例 （2021），提出因為有 小規模營業人、中小企業融資、企業授信、紓困貸款、Logistic 模型的重點而找出了 第一銀行紓困貸款流程的解答。
最後網站第一銀行行銷活動網站- First Bank則補充：第一銀行 行銷活動網站.
風華樂齡 合勤共生宅年鑑 第三輯
為了解決第一銀行紓困貸款流程 的問題，作者真識知識內容機構 這樣論述：
客製 / 優化 / 實踐 / 體驗 / 展望 土地開發建設經營，創新共生系統模式 推動高齡住宅議題，成就長者優質晚年 精準課程提升健康，智慧科技實踐理想 ◎關於本書 二○二○～二○二一年，世界歷史留下一個獨特且難忘的時間印記。這一整年，新冠疫情於全球延燒，與此同時，高齡化人口的危機並未緩下腳步，在這艱困辛苦的一年裡依然加快速度，整個世界面臨的高齡問題越趨嚴峻。臺灣高齡人口在今年八月正式突破百分之十六大關，人口首次開始負成長，如何照顧逐年增加的高齡人口，如何讓長者們安居樂業，不再只是政府或長照機機需要在意的事，這是身處在臺灣社會中，每一個人都需要正視的議題。合勤共生宅的創生、規劃
與實踐，不啻成為高齡社會浪潮下一個最佳的解決之道。 ‧旅宿服務經營；以經營旅館方式運營，除了規劃長住長輩的住宿區外，其餘空間則透過「康茵行旅」品牌為大眾提供服務，讓共生宅成為全齡友善的環境。 ‧餐飲服務提供：整體服務包括餐廳、咖啡廳、茶(酒)吧、烘焙坊、市集商店……等多種服務場域，提供入住長輩與來訪共生宅不同族群，提供符合個人化需求的餐飲服務。 ‧專業課程規劃：提供各種互動、體驗、遊戲方式的活動與課程，讓入住的高齡長者可以規劃自己的生活重心，從而重新擁有社交生活，完成自我實踐。 ‧康養照護系統：除居住環境與社區關係等內外共生協作，更有完整的康養照護系統，提供長者入住評估
、財務規劃及為其量身打造生活照顧方案，讓長者無需憂心未來生活。 「合勤共生宅」是一個陪妳我好好慢老的代名詞。以發展社區概念為核心，人們可以在地養老，晚年人生風華再現！讓銀髮族的照護功能回歸社區，從在地、社區出發，結合政府的長照政策，提供共學、共創、共食、共好、共遊的客製化共生照顧模式，將是未來超高齡化人口問題的重要解方。 產官學社會菁英‧聯名推薦 花敬群/內政部政務次長 蔡壁如/臺灣民眾黨籍立法委員 賴勁麟/神腦國際企業股份有限公司董事長 張耀中/民主進步黨台中市南屯區議員 陳適卿/台北醫學大學前醫學院院長 李正雄/侒可傳媒股份有限公司執行長 朱偉仁/八福
銀髮服務股份有限公司(愛長照網站)總經理 廖文章/大葉大學會計資訊學系副教授 曾思瑜/國立雲林科技大學建築與室內設計系教授 江哲銘/國立成功大學能源科技與策略研究中心特聘教授 蔡錦墩/福樂多事業股份有限公司董事長 張慶光/樂齡生活事業股份有限公司董事長 林哲弘/祥寶健康國際股份有限公司董事長 吳第明/台北市社區銀髮族長期照顧發展協會榮譽理事長 涂心寧/台灣居家服務策略聯盟名譽理事長 莊承鑫/國立中山大學醫學科技研究所教授兼所長 施福忠/長庚科技大學高齡暨健康照護管理系(所)專任副教授 李宗勇/中化銀髮事業股份有限公司總經理
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最近在網路上，有某些關鍵字持續的飆升，像是「企業紓困」、「疫情紓困」都引起上萬人次的搜尋。
而這些關鍵字的背後，也代表著在疫情平息之前，無薪假、失業這些問題不會改善，人們也很難恢復安全、穩定的生活；因此人們會傾向去尋找更有保障的工作，這也讓坊間的公職考試補習班，又熱門起來了！
公職補習班迷思
當然喔，追求安全、穩定本來就是人性，只是當我發現這些公職補習班，還用一些有一點不合時宜的標語，對求職者做宣傳，像是什麼呢？「參加銀行特考，就能擁有讓人羨慕的福利跟待遇」。
甚至是「書記官地位崇高，形象良好，進可攻擊他人之不正，退可保守自己親朋之安全。」這其實是一類的訴求喔，有一點誤導大眾的認知跟行為，我一定要來逆風發言一下。
那為什麼我會這樣說呢？台灣喔的「人工智慧」教父～李開復先生，在他的著作《AI新世界》裡面提到。
他認為人工智慧註定會顛覆世界，並且會帶來前所未有的經濟失衡，而眼下最直接的，就是在未來的五到十年之內，對於全球就業市場帶來的衝擊，很多一般人認定的金飯碗，很可能都會被AI取代。
白領失業潮來了！
李開復在他的書裡面，更進一步的指出，近年來，世界各國因為「無人銀行」的興起，各種AI的工具，已經可以承擔90%以上的金融業務。
再加上喔現代年輕人，普遍使用行動支付、網路銀行的比例越來越多；實際到銀行臨櫃的人越來越少，而第一線的金融人員的工作就此消失，已經是顯而易見的結局！
國外甚至於已經出現申請貸款，把資料送出到核可，不到幾個小時就能夠完成。
這裡的關鍵，就在於AI機器人已經掌握申請人的大量數據，可以在很短的時間裡面做完風險評估，而這些都是人類很難做到的事情。
再來，法院書記官的工作，就是掌管司法紀錄、編案、文牘、統計這些事務；講白話文就是「法院資料的輸入與管理」。
但你知道嗎？現在的科技，已經可以讓機器聽懂人類說話，同時呢在螢幕上轉換成精準的文字，準確率高達九成以上。
你想想看喔，假如準確率繼續提高，費用也越來越平價，法院或者是政府是不是有很大的可能性，會直接採購這樣的設備來取代書記官呢？
一來呢，大幅降低薪資的費用，二來呢，降低人員管理的問題；畢竟人類加班會抱怨，但機器不會有這個問題。
聽到這裡喔，你也許會好奇，以前聽說的AI、人工智能會取代的工作，那應該都是像工廠的工人，或者是體力活動的藍領階層才對啊！
那怎麼現在這些靠「腦袋」的工作，像是銀行行員、書記官，這些白領職業，也會被AI取代呢？
這是因為啊，現代的AI本質，其實是一種「深度學習」！那什麼是「深度學習」呢？
李開復先生在他的書裡面提到，深度學習是一種模仿生物智能的「神經網絡式」的學習方法。
簡單來說喔，過去的電腦只能執行單一程式；比如說，你希望機器人幫你到早餐店買三明治；那麼一旦輸入你家到早餐店的路線，機器人就會執行到底。
如果在路上遇到車它不會閃，遇到人也會直接輾過去，一直到抵達早餐店它才會停止，那是一種沒有思考、沒有應變能力的一個反應模式。
而神經網絡式的學習，則是透過數據資料，幫機器人建立起路況，可能會遇到的障礙物這些相關的應變資訊跟程式。
讓機器人可以在遇到阻礙的時候，先停下來，重新偵測、評估環境的狀況，再計算出成功率最高的路線，轉個彎重新出發，這已經是很接近人類能夠做到的靈活思考。
也就是說啊，在固定的場景底下，只要能透過數據，找到人類固定的「行為模式」，再請工程師把行為模式寫成「運算的程式」。
最後依據收集到的海量大數據，讓AI系統去做深度的學習，AI就能夠擁有思考能力，取代很多白領的工作。
容易被AI幹掉的二特點
從上面的例子，我們可以進一步的知道，符合以下二個特點的工作，很有可能會跟恐龍一樣，在地球上消失喔。
這二個特點又是什麼呢？第一個、那些資料、流程可以編碼的工作；第二個、人際互動頻率很低的工作。
打個比方來說，就像是現代的醫檢師、放射科的醫師，或者是銀行行員，他們都是在固定場景底下，專門分析數據跟資料，再不然就是工作流程有明確的SOP。
工作內容固定，而且有一套嚴格的作業流程和評判標準，不會有太多參數的變化，就很容易被編碼，而變成一條程式。
在未來呢，凡是可編碼的流程，再讓機器人通過大量數據的深度學習，就能夠快速的優化，任何動作都會比人類更快、更精準，而且可以一直進步，還不會喊累！
我們與AI的距離
要是你聽到這裡還半信半疑，感受不到AI對於職場的全面破壞，那麼我再提供一個更貼近你我的事實～
台灣的知名品牌～華碩電腦，在他們關渡總部的13樓，已經有一個130人的AI團隊，成軍了16個月。
而負責領軍的華碩全球副總裁～黃泰一先生，他就表示喔，華碩的AI團隊，已經鎖定醫療、交通、零售這三大產業的數據池，累積使用者的數據資料、網路足跡等等的一切。
透過這些進一步的為零售店家、醫院、輪胎業者，建立起節省人力、降低風險，而且能夠精準行銷的演算法系統。
幫助華碩在他們的未來，能夠透過大量的數據，以及資料跟資料之間的相互運用，所產生的商業價值來賺錢！
儘管現階段呢，華碩只針對醫療、交通、零售這三大產業在搜集數據，不過可以想見的是喔，只要精準的演算法系統建立；商店它是不需要店員，醫院它可能也不太需要醫檢師，輪胎製造廠不需要工人。
而未來這三大產業所需要的「人力」，將以跳崖式的速度往下滑。這也間接證實了李開復先生，在《AI新世界》這一本書裡面所預告的。
他說：「在未來的5～10年之內，現有的50%工作，將會由AI取代」！
所以拉回來看，只要你有稍微留意時事，你一定知道現代的公務人員、銀行行員，就算寒窗苦讀多年考了進去，福利和工作的輕鬆度，也都大不如前了，更別說他們的未來和發展。
也就是說喔，要是你忽略真實職場上正在發生的變化，那麼很有可能等到你花錢、花時間努力考上公股銀行的行員啊、書記官啊...等等的，卻只能做個幾年，就被裁撤了！
這樣的投資報酬率，你覺得划算嗎？算一下喔！會不會你以為自己考到一個安全可靠的資格，但是真正得到的，卻是更高的失業風險！
你想因為「眼前」短暫的穩定，而把自己放到更大的危險裡嗎？如果你不想，你可以選擇現在就打開眼睛，開始為自己的未來做準備～
假如你很想要為自己打造不敗的未來，讓自己的求職、轉職之路，擁有更務實的安全跟穩定，我會很鼓勵你參與我們啟點線上學苑～【過好人生學】這一門課的學習。
人工智慧的時代已經來臨了，但我們卻還用舊時代的工人智慧的腦袋，在面對自己的人生，你曾想過這是為什麼嗎？
其實答案很簡單，那就是「終極選項」和「路徑依賴」這兩大迷思，困擾了很多人。
在【過好人生學】的課程裡，我就會陪伴你去看見「終極選項」這樣的觀念，它的危險之處。
它在於喔，人類的大腦一旦認定當我們「找到了最好的答案」，或者是「最好的鐵飯碗」之後，我們就不再動腦筋思考了，所以會看不見鐵飯碗早就成了破飯碗，千萬別碰！
而「路徑依賴」呢？它是指喔，人會習慣用過去的經驗，想現在的事，然後去預測未來。
比如說吧，你念醫學院，所以就只能當醫生；再比如說，你過去在某個行業，所以你在轉職的時候，就只能做相關的行業。
而弔詭的是，如果過去的經驗能夠適用於現在，還能夠幫你預測未來的話，那每個人都是半仙了啊，也不會有失業的問題、找不到工作的狀況了，不是嗎？
所以呢，無論你是白領，還是藍領的朋友，我想要跟大家說的是喔，未來AI的潮流肯定是沒有辦法阻擋的，無論你想不想面對，它遲早都會來！
不過我也很肯定的告訴你，在我們失去「舊工作」的同時，這個世界還會增加許多的「新工作」。
只要你願意改變，跟上腳步，某些你覺得沒有什麼的工作，其實都潛藏著非常大的人力缺口，值得你好好的關注。
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透過顧客旅程探索銀行的服務價值—以新冠肺炎期間勞工紓困貸款為例
為了解決第一銀行紓困貸款流程 的問題，作者留秋玉 這樣論述：
2020年初新冠肺炎疫情爆發，並延續至今。政府為幫助勞工渡過財務危機，除弱勢勞工可獲得現金補貼外，亦對薪資所得較低的勞工提供紓困貸款，以因應勞工生活急需。本研究針對勞工紓困貸款的申請辦理，從顧客體驗的視角，檢視顧客旅程，以了解顧客痛點所在；另從價值共創的視角，檢視企業組織開發流程與顧客交流。本研究於臺灣B銀行申貸勞工紓困貸款的顧客中，抽樣訪談10位客戶，並以質性分析法進行分析。研究結果顯示，顧客於申請貸款的過程中，每一個步驟所體驗的服務優劣，均會影響顧客忠誠度。本研究建議銀行應重視顧客體驗所產生的反饋以增進顧客價值；改善銀行內部的服務創新，結合金融科技並以消費金融為導向，補強傳統銀行在金融科
技方面的弱點。
我們的小幸福、小經濟【增訂版】：9個社會企業熱血追夢實戰錄
為了解決第一銀行紓困貸款流程 的問題，作者胡哲生,梁瓊丹,卓秀足,吳宗昇 這樣論述：
「企業」和你想的不一樣， 「人生」可以更精采， 「消費力」更可以扭轉世界。 「幸福」企業可以有不同的定義！！ 這兒所說的幸福企業，不是員工有比別人優厚的薪資福利、工作環境、分紅股利…；而是在穩定的薪資結構和獲利能力之下，能夠實踐公益理想的幸福、追求社會關懷的幸福。 這是源自於英國的「社會企業」（Social Enterprise），是一種肩負著社會使命，以商業方式解決社會問題，兼具經營能力與社會效益的企業，經營的精神就在於「做好事又能賺錢，賺了錢又去做好事」；而這樣的熱血企業，在台灣土地上也正方興未艾、蓬勃發展。 書中精選九個孕育自台灣土地的社會企業典範，讓你我見識
他們的「柔情——對社會特定議題的關懷與解決」，以及「俠骨——能與一般企業競爭的創新經營能力與氣魄」，分別是：喜願共和國、勝利潛能發展中心、芳榮米廠、日月老茶廠、上下游新聞市集、生態綠、光原社會企業、四方報、大誌等。 熱血企業不靠販賣激情經營，憑藉創新經營開創藍海 作者群以第一手獨家報導，深入觀察剖析這九個社會企業，如何「看見別人看不到的事物，找到別人想不到的方法」，無論是服務對象創新、產製流程創新、經營模式創新，憑著過人的膽識、信念與決心，結合商業經營的思維與創新策略，嘗試解決問題，並貼近弱勢需求，扭轉所謂的「不可能」，呈現台灣小企業大影響的感動輪廓。 「這些生長在台灣各角落
的小企業，都是資源少卻影響大的企業； 是老技能大智慧的企業；是小地方大抱負的企業； 是特定人群永遠感念的企業……。」 喜願共和國：以簡單麵包，創造不簡單的土地風景 【我們的】施明煌棄高薪而選擇與身心受限者、小農站在一起 【小經濟】從做麵包到種小麥，本來都是以小搏大，竟然愈玩愈大 【小幸福】一塊好滋味的簡單健康麵包，成為奪回台灣多元糧食自主權的先鋒 勝利潛能發展中心：低調拓展震撼性身障者就業版圖 【我們的】張英樹讓身心障礙者走出庇護工場，和正常人一樣在工作上闖蕩 【小經濟】不販賣愛心、不對外募款、不消費故事，就是拚品質、拚服務、創營收 【小幸福
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為了解決第一銀行紓困貸款流程 的問題，作者林詩瑋 這樣論述：
2020年嚴重特殊傳染性肺炎(COVID-19)的爆發，影響到臺灣許多產業、事業及個人，為避免企業倒閉和裁員，政府陸續訂定低利率貸款融資辦法，協助企業渡過疫情，並透過金融機構提供多種紓困貸款方案給企業申請，包括在資金供應末端的小規模營業人，中央銀行因此針對中小企業推出「小規模營業人簡易申貸方案」(又稱為央行C方案貸款)，為求快速以專用簡易評分表作為核貸標準，本研究之實證對象為2020年中央銀行實施小規模營業人簡易申貸方案以來於個案T銀行申貸此方案之企業授信戶，總共抽取133件樣本，其中包含118件正常戶及15件逾期戶來進行研究探討分析，本文研究實證結果下：一、經由T-檢定研究結果其中三個變數
：負責人J10評分、不動產擔保設定情形及營業狀況具有顯著性差異。二、經由羅吉斯迴歸分析後發現，影響違約的變數因子以營業狀況與負責人聯徵分數影響效果最劇，其次分別為稅籍登記期間、負責人從事本業經驗、不動產設定擔保情形。本研究希望為銀行提供在評估小規模營業人簡易貸款的企業客戶時，使用合適的預測因子來評估客戶在未來違約概率的能力。三、本研究最終進行預測分析之準確達88.72%，若能提高影響較劇之因子權重，應該可優化現行評分表，或是更精簡現行評分表內容，去掉較無關聯性變數因子，應可減少違約的發生率，本次計算變數因子權重適合作為未來銀行評估小規模簡易貸款的風險預警模型，仍有其依據和價值。