聯徵信用評分的問題，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

圖解數位科技：金融科技與數位銀行(2版)

為了解決聯徵信用評分的問題，作者伍忠賢,劉正仁 這樣論述：

　　※一單元一概念，輕鬆了解FinTech與Bank 3.0。 　　※內容豐富，電子支付、數位分行、比特幣、區塊鏈等精華內容一把抓。 　　※世界趨勢不遺漏，涵蓋臺灣、中國大陸、美國、新加坡、瑞典、丹麥等國。 　　※圖文並茂‧容易理解‧快速吸收。 　　從2015年開始，「金融科技」（FinTech）與「數位銀行」（Bank 3.0）經常在各大媒體上被討論，關於比特幣、大數據、區塊鏈、聊天機器人等相關報導更如天上繁星，令人目不暇給，然而大多數報導卻難以讓讀者了解FinTech與Bank 3.0的全貌。 　　本書提供完整知識架構，包含：金融科技的介紹、網路金融公司的興起、傳統

銀行的數位化等精華內容，幫助讀者在紛雜的資訊中找到定位。透過詳實的圖表整理，讀者也能快速理解臺灣與世界各國的發展異同，金融科技對傳統銀行與金融服務造成的巨大變革。適合想了解FinTech與Bank 3.0的讀者閱讀，也是發展數位銀行的金融業人士最佳參考書。

聯徵信用評分進入發燒排行的影片

COVID-19 疫情期間企業授信策略之研究

為了解決聯徵信用評分的問題，作者蔡燕玲 這樣論述：

本研究將以台灣地區某資訊通路商之「授信策略」為主，進行客戶狀況之比較，是否可以透過信用風險模組影響因子來訂定出更為符合現況之授信機制，授信因子的部份透過專家訪談來分出重要性為何，並以敘述性進行分析，找出最重要的因子，來幫助資訊通路商來針對授信策略進行調整，並且利用2018年1月到2021年12月共計48個月樣本數150家的賒銷、收現的客戶應收帳款來解析疫情前後整個應收帳款，從客戶基本資料表、每月銷售統計、應收帳款報表來進行整理，計算應收帳款平均加權週轉天數的差異，從每月的資料整理成每年進行群組比對。由實證結果，該資訊通路商的交易型態94%是賒銷，應收帳款加權平均的轉天期的長短，說明疫情之前周

轉天期較短，疫情之後因周轉問題慢慢浮現，導致應收帳款回收天期較長，故利用此深入探討的機會檢視授信策略修正，整理了所有應收帳款收款率及應收帳款加權平均周轉天期的結論後，進行檢討授信策略政策，發現除了風險因子特別注意之外，應加強與客戶交易後的應收帳款管理，故提出建議，修正公司的信用評等表，建議其業務部門及授信部門將此點列入參考數據，後續將可以做風險控管及客戶分級。

FinTech金融科技名詞速查字典：全面即懂人工智慧、數位貨幣、區塊鏈、支付科技及網路安全

為了解決聯徵信用評分的問題，作者金融科技理論與應用研究小組 這樣論述：

★涵蓋 11 項領域，121個主要用語詳解 ★數百條相關詞彙說明 + 中英名詞對照 ★跟上國際趨勢，一頁讀懂一則科技知識 數位貨幣有哪些？比特幣、挖礦，背後運用的正是金融科技關鍵技術之一的區塊鏈。 人工智慧包含有那些科技金融知識？包含時下耳熟能詳的大數據、區塊鏈、雲端運算、人工智慧等。 想像未來的金融運作模式嗎？付款有哪些支付方式？從傳統到數位，消費者隱私保護、網路安全、平台與數據壟斷到運算法，如網路銀行、開放銀行、加密貨幣、個人資料保護規則、防制洗錢以及監理沙盒等主題，讓你掌握最新金融科技趨勢。 最全面基礎的金融科技知識：對金融科技某個概念或問題產生興趣或疑問時，本書提供完整概念並建構

好思路。 提供系統化查詢：破除金融科技的盲點與迷思，可依需查詢時下熱門詞彙、應用領域、技術支援等。

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

為了解決聯徵信用評分的問題，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。