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合庫atm進入發燒排行的影片

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

為了解決合庫atm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。