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即選即用銀行英語會話(2版)

為了解決國泰信用卡改電話的問題，作者楊曜檜 這樣論述：

　　第一本最完整、最詳細的銀行會話書！   　　金融機構員工、商學院學生、想知道銀行相關用語或是準備金融商業英檢的人必備的一本書！   　　各種銀行實務會處理到的業務，包括開戶、關戶、利率、存款、定存、提款、匯款、旅行支票、無摺戶、警示戶、靜止戶、祕密戶、反詐騙、掛失、自動櫃員機，網路銀行、行動銀行、信用卡等，本書都提供情境模擬，並配合會話內容，選錄重要單字及實用金句做解說及介紹，兼具實務性及專業性。

國泰信用卡改電話進入發燒排行的影片

探討電商平台功能屬性之研究 -以個人化行銷模組為例

為了解決國泰信用卡改電話的問題，作者林靜慧 這樣論述：

資訊產生與傳播媒介在現今社會更加蓬勃與多元化，消費者接觸資訊的節點也隨之多元，進而影響消費者決策。如何利用科技、數據找到更精準手段，是近年電商經營者需要進行經營轉型的關鍵策略，也是為來行銷工作的新趨勢。本研究透過市場調查與文獻探討整理出開店平台所提供「個人化行銷」模組與功能，利用KANO模型了解經營者對開店系統平台所提供的「個人化行銷」模組是否符合需求，並針對「個人化商品推薦模組」、「個人化會員經營模組」、「個人化內容傳送模組」、「個人化廣告投遞模組」等四個題組來加以研究探討，將「個人化行銷」模組透過KANO模型中的五個屬性，分別為「魅力(Attractive)」、「線性/一維(One-di

mensional)」、「必要條件(Must-be)」、「無差異(Indifferent)」、「反向(Reverse)」，以了解網路銷售經營者，對於「個人化行銷」模組輔助營銷的需求性。進一步透過3維資料進行交叉分析：包括「網路商店資料」、「個人化行銷模組之構面」、「行銷目的」，以剖析個人化行銷模組在不同資料的區隔中，對於行銷好處的差異性。透過本研究調查與統計結果，發現在「填寫問卷者工作內容」、「網路商店使用系統平台」、「網路商店營運時間」、「網路商店月營業額」等四種不同資料區隔，對於「個人化行銷模組」有不同程度的需求；對於行銷影響，包括「增加營業收入」、「建立品牌忠誠」、「吸引到消費者」等，也

有不同理解與反饋。綜合數據結果，可為網路商品銷售經營者找到適合且有效輔助經營的個人化行銷科技工具，以做為未來行銷科技發展之參考。

別讓樂齡變成「樂零」!如何照顧失智者的荷包，金融人員的必修照護課

為了解決國泰信用卡改電話的問題，作者成本迅 這樣論述：

　　失智者友善金融指引：專業人士如何溫柔對待並幫助高齡者 　　本書從開始介紹失智症，到一些案例學習與建議等，非常實用。讓人感動的內容有：與年長者溝通的方式、建立與年長者間信賴關係的方法、對於失智者金融機關應注意之要點，而且有來自醫師、社福、看護、法律人的建言。這本書所描述的是現今日本所面臨的失智者財務法律困境，但以文化相近的台灣，也應具備這些知識。 　　我們目前用以保護失智者財產的工具，僅有民法所定的監護及輔助宣告、不動產預告登記、金融註記等；此外，就僅能依靠其實並不可靠的家屬提高警覺及小心謹慎。 　　本書引導醫療、法律、照護、社會福利及金融業者等各種專業領域的人員，

打破藩籬，捐棄本位成見，合力以互助、互利、互惠的精神，努力達成共同的目標，即保障失智者的財產安全。失智者晚年的靜好歲月，成為超高齡社會的進步指標。在必須合作無間的體系中，金融業尤其扮演了無比吃重的角色。 　　整體而言，這本書值得金融機構、法律相關專業、失智者親友，甚至關心失智症之國人參考。 真摯推薦 　　邱銘章 臺灣大學醫學院神經科教授 　　高瀨義昌 日本醫療法人社團至高會高瀨診所理事長 　　賴德仁 社團法人台灣失智症協會理事長 　　 (以姓氏筆劃排序) 專業推薦 　　王文甫 彰化基督教醫院失智症中心主任 　　王培寧 臺北榮總失智治療及研究中心主任 　　白明奇 成功大學老年學研究所所

長 　　吳世勛 台北富邦銀行客群副總經理 　　吳建毅 永豐銀行零售金融處副總經理 　　胡朝榮 臺北醫學大學臺北神經醫學中心副院長 　　徐文俊 林口長庚紀念醫院失智症中心主任 　　張景瑞 國泰綜合醫院精神科主治醫師 　　曹汶龍 大林慈濟醫院失智症中心主任 　　陳達夫 臺灣大學醫學院附設醫院神經部主治醫師 　　湯麗玉 社團法人台灣失智症協會秘書長 　　楊淑惠 中國信託商業銀行個人金融副執行長 　　楊淵韓 高雄醫學大學神經科學研究中心主任 　　甄瑞興 亞東紀念醫院神經醫學部一般神經科主任 　　蔡佳芬 臺北榮總精神部老年精神科主任 　　 (以姓氏筆劃排序)

人工智慧應用於客戶重要度的評估

為了解決國泰信用卡改電話的問題，作者周文正 這樣論述：

企業存在的最重要目的是獲利，而獲利的最主要來源是客戶，因此，設計和生產優質的產品和服務，以吸引多數客戶的青睞，是企業經營管理的關鍵。而在企業的所有客戶當中，有的貢獻企業的利潤多，有的貢獻企業的利潤少，單單從客戶的購買數量，不一定可以直接看出哪些是最優質的客戶，因為對企業來說，有些客戶的交易成本高，有些客戶的交易成本低，同時考慮成本和獲利之後，購買數量多的客戶，未必就是貢獻企業利潤多的客戶，如果再考慮其他各種狀況，例如以信用卡付費會產生企業的手續費，在不同銷售管道購買，對企業的成本也不同等等因素，就會影響客戶的貢獻度判斷。傳統上，企業通常只按照客戶交易量的多寡進行排序，其評估結果會受到上述因素

的扭曲。為了改進這樣的缺點，本研究以人工智慧進行客戶重要度的評估，採用的演算法包括簡單邏輯回歸演算法、區域加權學習演算法和一條規則演算法，首先以演算法對訓練資料集進行客戶分類模型的建立，接著利用分類模型判斷測試資料集的客戶分類，結果顯示簡單邏輯回歸演算法的模型準確度最高為100 %，區域加權學習演算法和一條規則演算法的模型準確度都是90 %。最後同時評估三種演算法的預測結果，以多數決的方式得出客戶的最終分類建議。本研究以人工智慧分析客戶的重要度，可以獲得比傳統方法更為準確的結果。關鍵字: 客戶重要度、人工智慧、演算法、簡單邏輯回歸、區域加權學習、一條規則