星展銀行分行據點的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們查出實價登入價格、格局平面圖和買賣資訊

金融科技對我國銀行實體分行影響及競爭策略之探討-以個案銀行為例

為了解決星展銀行分行據點的問題，作者謝宛育 這樣論述：

金融科技隨著資訊科技迅速發展及創新，傳統銀行面臨不僅來自同業間之競爭，尚有網路、電子商務及科技業等之企業亦是競爭者，銀行業經營日益艱鉅。當金融科技來勢洶洶，實體分行數位轉型的策略，是現今金融業所面臨的極大挑戰，各家銀行無不摩拳擦掌迎戰，如何提升實體分行的價值，維持銀行整體營運績效，為本研究所探討之議題。本文採質化研究方法，藉由相關文獻、報章雜誌及網路資料之蒐集，彙整出現階段國內外金融科技發展的趨勢，以了解國內、外數位金融環境發展的現況。並介紹國內傳統實體分行轉型與建置數位型分行的作法，及目前實體分行所面臨的挑戰。另針對個案銀行之相關資料進行SWOT分析，根據個案銀行目前發展之現況及未來發展，

提出個案銀行之最適因應策略以供參考。

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

為了解決星展銀行分行據點的問題，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。