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國立澎湖科技大學 行銷與物流管理系服務業經營管理碩士在職專班 蔡培軒、王瑩瑋所指導 張文章的 探討影響本國銀行業承作「以房養老」不動產逆向抵押貸款之關鍵風險因子：複合式多屬性決策方法之應用 （2019），提出陽信數位帳戶關鍵因素是什麼，來自於以房養老、逆向抵押貸款、DEMATEL、DANP、Modified VIKOR。

而第二篇論文國立中正大學 財務金融學系碩士在職專班 劉清標所指導 王瑞顯的 金融科技衝擊下-消失的銀行員探討 （2015），提出因為有 金融科技、銀行員、行動支付、社群、大數據的重點而找出了 陽信數位帳戶的解答。

最後網站【陽信商銀】iSunny數位帳戶，1.3%高利活 ... - 寶可孟的理財記事本則補充：【陽信商銀】iSunny數位帳戶，1.3%高利活儲快來存！ 前幾天輝哥跟粉絲頁的粉絲都不約而同把這個活動丟給我，問我有沒有要開團？

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除了陽信數位帳戶，大家也想知道這些：

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探討影響本國銀行業承作「以房養老」不動產逆向抵押貸款之關鍵風險因子：複合式多屬性決策方法之應用

為了解決陽信數位帳戶的問題，作者張文章 這樣論述：

目 錄 頁次中文摘要 I英文摘要 II誌 謝 III目 錄 IV表 目 錄 VII圖 目 錄 IX第一章 緒 論 11.1 研究背景與動機 11.2 研究問題與目的 41.3 研究範圍與對象 51.4 研究之重要性 51.5 研究流程與架構 61.6 論文結構 8第二章 文獻探討 92.1 「以房養老」不動產逆向抵押貸款之發展概況 102.2 本國銀行業「以房養老」不動產逆向抵押貸款現行承作方案 162.3 「以房養老」不動產逆向抵押貸款風險之相關文獻 312.3.1 長壽風險(Longevity Risk) 312.3.2 法律

風險(Legal Risk) 322.3.3 利率風險(Interest Rate Risk) 332.3.4 房價風險(House Price Risk) 342.3.5 道德風險(Moral Hazard) 352.3.6 作業風險(Operational Risk) 36第三章 研究方法 373.1 研究進行步驟 373.2 評估準則之建構 383.3 資料分析方法 493.3.1決策實驗室分析法(DEMATEL Method) 493.3.2 DANP法 523.3.3 修正式折衷排序法(Modified VIKOR) 533.4 小結 55第四章 分析與驗證

564.1 DEMATEL實證分析 564.1.1問卷設計與發放 564.1.2 評估準則的DEMATEL方法執行與分析 574.1.3 各評估次準則的DEMATEL方法執行與分析 614.2 DANP分析 734.3 Modified VIKOR分析 754.3.1 Modified VIKOR 問卷設計與發放 754.3.2 Modified VIKOR 方法執行與分析 764.4 DEMATEL、DANP及Modified VIKOR分析結果與討論 78第五章 結論與建議 815.1 研究結論 815.2 研究限制 855.3 對產業應用之建議 855.4

對後續研究之建議 87參考文獻 88附錄(一) 96附錄(二) 104 表 目 錄 頁次表1-1 1971~2018年底人口三階段年齡結構、老化指數表 1表2-1不動產逆向抵押貸款制度試辦方案一覽表 17表2-2合作金庫商業銀行「幸福滿袋」方案一覽表 18表2-3臺灣土地銀行「樂活養老」方案一覽表 19表2-4臺灣中小企業銀行「有家安老、有家安老PartⅡ」方案一覽表 20表2-5第一商業銀行「安心貸」方案一覽表 21表2-6華南商業銀行「安養房貸、美滿享福貸」方案一覽表 22表2-7臺灣銀行「樂活人生安心貸」方案一覽表 23表2-8高雄銀行「悠活人生

」方案一覽表 24表2-9中國信託商業銀行「房轉人生」方案一覽表 25表2-10台新國際商業銀行「安居樂齡」方案一覽表 26表2-11上海商業儲蓄銀行「青松來富」方案一覽表 27表2-12兆豐國際商業銀行「歡喜樂活」方案一覽表 28表2-13安泰商業銀行「美好人生、安心人生」方案一覽表 29表2-14陽信商業銀行「幸福月俸」方案一覽表 30表3-1 專家群背景 43表3-2 各準則來源依據 44表4-1 DEMATEL問卷評估尺度說明 56表4-2 DEMATEL問卷受訪者基本資料結果 57表4-3評估準則之平均直接相關矩陣A 58表4-4正規化平均直接影響關係矩陣

58表4-5總影響關係矩陣 59表4-6 評估準則之網絡關係圖座標 59表4-7長壽風險評估次準則之總影響關係矩陣 62表4-8長壽風險評估次準則之網絡關係圖座標 62表4-9法律風險評估次準則之總影響關係矩陣 64表4-10法律風險評估次準則之網絡關係圖座標 64表4-11利率風險評估次準則之總影響關係矩陣 66表4-12利率風險評估次準則之網絡關係圖座標 66表4-13房價風險評估次準則之總影響關係矩陣 68表4-14房價風險評估次準則之網絡關係圖座標 68表4-15道德風險評估次準則之總影響關係矩陣 70表4-16道德風險評估次準則之網絡關係圖座標 70表4-17

作業風險評估次準則之總影響關係矩陣 72表4-18作業風險評估次準則之網絡關係圖座標 72表4-19準則及次準則DANP權重分析排序表 74表4-20 Modified VIKOR評估尺度說明 76表4-21評估準則與評估次準則缺口值與排序表 77表5-1複合式評估模式結果彙整表 84表5-2影響本國銀行業承作「以房養老」不動產逆向抵押貸款關鍵風險因子之改善策略 86 圖 目 錄 頁次圖1-1 高齡化時程 2圖1-2 主要國家老年人口占總人口比率 3圖1-3 研究流程 6圖1-4 研究架構 7圖2-1文獻探討架構圖 9圖3-1 研究進行架構圖 39圖

3-2 評估準則架構圖 48圖4-1評估準則之網絡關係圖 60圖4-2長壽風險評估次準則之網絡關係圖 63圖4-3法律風險評估次準則之網絡關係圖 65圖4-4利率風險評估次準則之網絡關係圖 67圖4-5房價風險評估次準則之網絡關係圖 69圖4-6道德風險評估次準則之網絡關係圖 71圖4-7作業風險評估次準則之網絡關係圖 73

金融科技衝擊下-消失的銀行員探討

為了解決陽信數位帳戶的問題，作者王瑞顯 這樣論述：

金融科技如同它的英文Fintech一樣，他結合了Financial和Technology二個單字所組合一般，金融和科技的二條不同的線結合創造出複雜的金融商品，用單一的變數，無法解釋這個複雜的金融科技，研究發現無法用單一變數來解釋銀行員的消失，所以將金融科技分成行動支付、社群及大數據三個主要變數，利用主要變數來解釋金融科技複雜的問題。實證發現有無發展社群對銀行員工數的增減影響是不顯著的，而發展行動支付及大數據對銀行員工數的增減有顯著正相關的影響，有無發展大數據對銀行分行數的增減有著負相關顯著影響，但有無發展行動支付或社群對銀行分行數的增減影響是不顯著的，即金融科技對銀行分行將產生負相關影響。有

無發展大數據對自動櫃員機台數的增減有著負相關顯著影響，但有無發展行動支付或社群對自動櫃員機台數的增減影響是不顯著的。有無發展行動支付及大數據對自動化服務年交易量的增減有著正相關顯著影響，而有無發展社群對自動化服務年交易量的增減有著負相關顯著影響。由實證的結果發現，在行動支付、社群及大數據的金融科技發展時期，假設其他因素不變，則實證發現銀行的分行數對銀行員工數的影響是正向顯著的，即增加一間分行會增加16名銀行員工，這也表示在這個金融科技時代一家銀行分行只會有16名銀行員工，2015年本國銀行共有3,443家分行，共有146,916名銀行員工，若每一家分行最適員工數為16人，則金融科技時代來臨時，

本國銀行僅需要55,088名員工，將減少91,828名員工，即本國銀行在金融科技浪潮下將消失62％的銀行員工。

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