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銘傳大學 財務金融學系碩士在職專班 李儀坤、張書濂所指導 張家薰的 日本基層金融機構因應FinTech具體措施之研討 （2021），提出板橋農會atm關鍵因素是什麼，來自於基層金融、金融科技、數位化、數位化金融環境3.0。

而第二篇論文國立高雄師範大學 成人教育研究所 余遠澤所指導 黃淑華的 以來客數及服務人數預測模型為基礎之排班策略建構 （2020），提出因為有 資料探勘、預測、時間序列、排班策略的重點而找出了 板橋農會atm的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了板橋農會atm，大家也想知道這些：

日本基層金融機構因應FinTech具體措施之研討

為了解決板橋農會atm的問題，作者張家薰 這樣論述：

日本基層金融機構具有輔助銀行服務不足之處、幫助弱勢人民及中小企業之功能。然而近年來，基層金融機構面對金融環境巨變，競爭日益劇烈、人才不足、金融科技數位化以及營運限制之下，必須透過集團之力並由信金資訊子公司以及信金共用中心之關係企業，藉以協助基層金融推動數位化之效率大增。另一方面基層金融機構不僅推動數位化，更為朝向服務高齡者及提供特色銀髮金融服務，配合地方政府之地方創生，進而活絡地方經濟多元化等之型態提升，並創新基層金融機構之服務能力同時增加獲利。其相關作法與經驗實值得國內基層金融機構參酌。目前面對金融科技快速發展，對基層金融業帶來極大衝擊。當金融服務不再僅僅侷限於固定場所、時間，而是升級為另

一種行為模式時，即表示銀行傳統之臨櫃服務與實體ATM將逐漸淘汰消失。日本政府當局為協助基層金融因應數位化與金融科技之潮流，於2015年修法放寬銀行或其子公司投資金融科技公司之限制，加速日本基層金融機構之金融科技數位化。國內金管會也於2015年起積極推動打造「數位化金融環境3.0」之計畫，期許國內金融產業能與金融科技業抗衡，並藉此提升民眾之便利性與數位化之金融服務，值得重視。

以來客數及服務人數預測模型為基礎之排班策略建構

為了解決板橋農會atm的問題，作者黃淑華 這樣論述：

隨著科技工具的進步，原本仰賴傳統服務的客戶已漸漸轉向智能科技及網路管道，實體店面效益逐漸被取代，再加上近期主管機關對於分支機構辧法修正，實體服務據點能提供的項目及範圍越趨嚴謹限制亦多，造成企業設置實體據點的必要性及意願逐漸趨向保守，因而重新盤點據點的效益性。唯留存下來的服務中心可能將面臨鄰近據點減少，客戶尖峰時段瞬間匯集而至的狀況，維持原客服人力足夠嗎？可是服務品質也片刻不容緩，似乎降低等待時間或加快處理速度仍是維持滿意度的唯二方法，但儲備最大人力，做全天候等待才是最佳解嗎？本研究擬蒐集臨櫃取號的相關作業數據並提出有別於一般排班問題之演算法。提出最佳來客數的預測模型並搭配客服效能為基礎的排班

策略。同時探討那些可控因素會影響來客數以提出未來改善對策，解決客戶久候抱怨、客服及主管工作情緒不佳的情況。研究結果發現移動平均法預測來客數更能貼近實際值，同時找出現況中的週一、尖離峰時段人數及服務每一人次所需時間，建構出適用於各單位的『以來客數預測及客服服務人數為基礎的排班策略模型』，讓未來管理者輕鬆掌握單位人力及工作配置以期減少客戶等待。 

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