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淡江大學 資訊管理學系碩士在職專班 梁德昭所指導 張家源的 信用卡違約態樣及循環信用者特性研究-以某銀行為例 （2019），提出台灣銀行推薦分行代碼關鍵因素是什麼，來自於信用卡、循環信用、信用風險、Rapidminer。
而第二篇論文國立高雄第一科技大學 科技法律研究所碩士班 王勁力所指導 范嘉珊的 金融科技發展與相關洗錢防制規範研究—以虛擬貨幣比特幣為中心 （2017），提出因為有 金融科技、虛擬貨幣、比特幣、虛擬金流、洗錢、洗錢防制法的重點而找出了 台灣銀行推薦分行代碼的解答。
台灣銀行推薦分行代碼進入發燒排行的影片
今天想跟你聊聊『喵星⼈』和台灣對於動物的議題與現狀以及一些醫療知識給大家，還有一個很厲害的貓農場計畫
最重要的這集我們也邀請到（受邀）『貓瘋』的創辦⼈Davis Liao和擔任貓瘋慈善醫院院長黃泓康黃院長與你分享
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信用卡違約態樣及循環信用者特性研究-以某銀行為例
為了解決台灣銀行推薦分行代碼 的問題，作者張家源 這樣論述：
近年來因銀行間彼此競爭激烈，信用卡業務獲利正逐漸減少，為避免虧損，及早地辨識信用風險將更顯得重要。 本研究採國內某銀行信用卡客戶作為分析對象，第一階段經觀察違約者之樣態後發現，多數違約者違約前會先有使用循環信用的歷程，爰第二階段以決策樹、隨機森林、支持向量機、羅吉斯迴歸、類神經網路及深度學習等演算法分析循環信用者之特性。 研究結果發現，多數違約者違約前會有遲延繳款情形，且違約時使用額度大於核給額度8成的現象；循環信用使用者之特性為帳單金額/額度之比率、差別利率級數、帳單金額、近3、6期循環信用次數，以及使用循環信用後將會有持續使用的情形；就模型表現而言，有近6個月繳款紀錄之各分類
模型，模型AUC值均大於0.9%，均有好的鑑別能力；深度學習在準確度、靈敏度、特異度、精度等四個指標中囊括兩項第一，而決策樹有運算速度快，容易理解等優點，兩者於建置相關模型時可共同列為優先適用之演算法。
金融科技發展與相關洗錢防制規範研究—以虛擬貨幣比特幣為中心
為了解決台灣銀行推薦分行代碼 的問題，作者范嘉珊 這樣論述：
隨著全球化時代來臨，跨國性及跨區域性之洗錢犯罪儼然成為新興之犯罪趨勢，且隨著科技日新月異之緣故，越來越多洗錢犯罪者利用金融科技技術進行洗錢犯罪行為，使得洗錢犯罪集團朝向高科技性、技術性之專門行業發展。其中，利用虛擬貨幣—比特幣進行洗錢之行為，便係目前新興之洗錢犯罪手法與模式。而所謂金融科技(FinTech)，係指金融Finance與科技Technology之綜合體，在過去由傳統金融業獨佔之相關金融服務業務，隨著2008年金融海嘯襲捲全球後，金融科技之崛起便帶動了許多知識分子投身金融科技創新產業，舉例言之，於網際網路中所發展出之虛擬貨幣—比特幣，便係金融科技創新之世代裡最為重要之一部分。然而，
雖然虛擬貨幣—比特幣越來越受社會大眾歡迎，惟目前多數國家仍然沒有訂立一套虛擬貨幣—比特幣之相關法律規範，使得虛擬貨幣—比特幣自始自終皆處於法律空白地帶，若發生相關之違法案件，檢調單位將難以追尋其交易犯罪者，致使洗錢等違法犯罪集團得以將不法利益移轉至正當合法資產上。因此，在虛擬貨幣—比特幣之衝擊下，是否將其納入我國洗錢防制管制架構，或是另行設立專法，甚至係是否禁止其交易之管制，便係我國政府當前所應思考之問題。對此，本篇論文站在肯定金融科技創新發展之角度下，以虛擬貨幣—比特幣為研究中心，蒐集、整理相關文獻資料，逐步探究於我國現行洗錢防制法制下其所可能產生之洗錢犯罪問題及其相對應之解決之道。