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行銷學概要：全球視野(三版)

為了解決富 邦 證券客服的問題，作者鄭紹成 這樣論述：

　　本書編撰著重「理論簡要化，案例即時化」。   　　● 內容淺顯 　　章節安排共15章，最適合一學期（2或3學分）課程教授，尤其適合技職體系與在職專班讀者，著重實務運用讀者研讀。無商學相關學習經驗者，亦可無師自通。   　　● 實務導向 　　本書每章首與內文均安插企業行銷實例，俾使讀者從生活實例中學習行銷。本版新增新冠肺炎專章探討相關影響。   　　● 課堂練習 　　本書每章末課堂練習為方便學習，以「填空題」題型編排，讀者可自行作答，答完後亦等於將該章重點作完整複習。用書老師亦可將之指定為回家作業或考試題目。

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電子化交易對證券營業員的顧客服務影響之研究

為了解決富 邦 證券客服的問題，作者王盛弘 這樣論述：

本研究探討證券公司的顧客滿意度，對證券商來說，顧客是最重要的資源之一，要如何跟顧客長期建立穩定的關係，也是券商經營的目標。而數位科技的發展，使證券商都投入金融科技的服務領域，發展新型態的金融商品與服務，並探討電子交易的顧客對證券商服務品質的內涵，找出影響滿意度的因素。本研究以便利抽樣對券商有使用電子交易的顧客進行問卷訪談，研究方法是採用SERVQUAL量表為主體並加入券商服務內容，並將有效問卷進行敘述性統計分析、信度分析、因素分析及相關分析、最後透過量化之迴歸分析，進行研究假說的驗證，本研究證實，數位金融服務品質是證券商影響顧客滿意度的關鍵要素，數位金融也是未來券商發展的服務特色。而證券商所

提供的服務品質對顧客滿意度有顯著的正向影響，則不同的顧客屬性之服務品質有顯著不同，透過本研究結果提供券商作為提升服務品質之參考，提升顧客滿意度以及券商差異化的服務及產品，並創造出券商品牌經營優勢。

我畢業五年，用ETF賺到400萬：每月1,000元就能開始!不用兼差斜槓，兩檔ETF投資組合，年賺20%以上

為了解決富 邦 證券客服的問題，作者PG財經筆記 這樣論述：

　　◎股神巴菲特一再指出，ETF最適合散戶，買一檔就能隨著股價指數成長賺遍全世界。 　　◎為什麼銀行理專從不建議你買？因為這手續費太低，銀行幾乎收不到佣金。 　　◎月收入3萬也能開始？當然，就算每月1,000元也能操作。 　　◎最詳盡逐步圖解，全中文頁面，一步步帶你輕鬆學會投資美股、美債、全球股市。 　　ETF的中文名稱是「指數股票型基金」（Exchange-TradedFund，簡稱ETF）。 　　乍看之下你一定會問：這到底是股票、基金，指數又是什麼？ 　　ETF由ETF發行公司組成，為追蹤某個指數的投資工具，例如追蹤台股、追蹤美股， 　　既像股票一樣交易方便，又有基

金分散風險的效果。 　　加上不用盯盤、不用找尋單一個股，非常適合沒時間看盤、也讀不懂財報的人。 　　本書作者PG（Pig，小豬撲滿）警察大學畢業， 　　在試過股票、基金等各種投資工具後發現， 　　只有ETF，最適合他這種工作時間長、收入又很固定的人。 　　寫作本書時他畢業第五年，透過投資ETF，在24歲存到第一個100萬， 　　25歲存到200萬，27歲達到300萬，29歲時存超過400萬。 　　2016年他開始在網路上分享自己投資ETF的心得， 　　累積流量已超過70萬次，《中國信託證券》、《經濟日報》、「商周財富網」、 　　「風傳媒」、《Smart智富月刊》等都轉載報導。 　　本書

完整公開PG最推薦的3檔台股股票ETF、６檔美股ETF、 　　7檔債券ETF和２檔房地產ETF，想用小資金賺遍全世界，讀這一本就夠。 　　◎股票上千支，選股很燒腦，好的ETF只在三大類──股票、債券、房地產 　　ETF分三大類：股票型、債券型、房地產型，作者推薦哪些標的？ 　　發行公司很多，但你只需要認識三家大公司就夠； 　　PG財經筆記更獨家圖解ETF篩選器， 　　從報價、費用、報酬表現、指數相關係數等14個指標，幫你過濾。 　　我是新手怎麼入門？作者推薦你先從台股ETF0050（元大台灣卓越50基金）。 　　但現在0050一張居然要九萬多，怎麼辦？從買零股開始。手把手教你。 　　◎從

開戶到下單，各種流程全圖解！ 　　買美股要坐飛機去國外開戶嗎？當然不用，用「複委託」就可以辦到。 　　作者獨家分析複委託的四大海外券商與四大國內券商， 　　幫你找到一家有中文介面、交易免手續費，還有可用中文溝通的24小時線上客服。 　　◎PG獨家研發資產配置計畫大公開 　　根據美國709檔共同基金歷經25年的績效研究發現： 　　影響報酬的關鍵不是標的，而是配置。 　　剛出社會的人，你得八股二債，中年人得六股四債，保守的人就二股八債， 　　那完全不想動腦的人（小編就是）呢？本書有PG個人資產配置大公開。 　　書中更收錄了PG財經筆記自行設計的「投資計畫檢查清單範例」， 　　用26個問題和Ex

cel表格，幫你做好財富管理。 　　不用斜槓，年賺20％以上。 各界推薦 　　《一個投機者的告白實戰書》暢銷書作者／安納金 　　《股海老牛專挑抱緊股，穩穩賺100％》作者／股海老牛 　　「副總裁的理財日誌」粉專版主、阿爾發金融科技有限公司創辦人／陳志彥 　　方寸管顧首席顧問、醫師／楊斯棓 　　《為什麼你的退休金只有別人的一半？》作者／闕又上 　　（依姓名筆畫排序）  

運用數據分析與人工智能建構壽險業務員舞弊預測機制-NS壽險個案研究

為了解決富 邦 證券客服的問題，作者黃勝勇 這樣論述：

因應目前壽險業務員挪用保費舞弊之事件，雖然案件量不高，但舞弊樣態及手法不斷演化而多變，很難在業務員出現異常行為當下進行有效阻擋，倘未能提前預警，雖是單一挪用保費舞弊個案仍可能帶來財務的損失及對公司商譽的傷害，兩者之間的平衡需要不斷動態修正，因此提前進行防範勢在必行。本研究採用決策樹、隨機森林演算法、支持向量機等計量方法，將個案公司現有保戶及業務員之行為資料，運用數據分析與人工智能，建置即時分析挪用保費類型與模式，並進行挪用保費的偵測及監控分析，提升各項防制行動的周密度及運作效率，阻斷風險擴大及達到嚇阻之效果。本研究結果發現，三種機器學習模型間之共同影響因子為「保戶墊繳比率(近一年)」及「保戶

借款比率(近一年)」，此兩個因子在業務員挪用保費預測機制中具有關鍵的影響，另還有「五年內法扣紀錄」、「年資」、「合約層級」、「保戶墊繳比率(歷年)」、「保戶借款比率(近三年)」、「保戶墊繳比率(近三年)」及「業務員個人保單墊繳比率(歷年)」等因子分別於三種機器學習模型中亦具有其重要性。三種機器學習模型方法，以支持向量機模型達到最佳的分類效果，其次則為隨機森林，決策樹則在三種模型方法中表現較不顯著。