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徵信報告的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦金融科技理論與應用研究小組寫的 FinTech金融科技名詞速查字典：全面即懂人工智慧、數位貨幣、區塊鏈、支付科技及網路安全 和高朝樑的 初階授信人員資格測驗經典講義與試題都 可以從中找到所需的評價。
另外網站新方法！查徵信一步搞定！央行徵信報告來了！ - 壹讀也說明：我前兩周剛查過，比較麻煩，需要用電腦操作，百度央行徵信，進入官網，然後註冊驗證本人，最後申請報告，一天後在上網站查詢。
這兩本書分別來自PCuSER電腦人文化 和東展文化所出版 。
中國文化大學 國際企業管理學系碩士在職專班 沈高毅所指導 池杏雯的 透過整合網路資訊探索銀行對熱門餐飲業的授信決策模型 （2021），提出徵信報告關鍵因素是什麼，來自於銀行授信、金融科技、層級分析法、德菲法。
而第二篇論文國立中正大學 國際經濟學碩士在職專班 劉文獻所指導 李昭錡的 財務危機之關聯因子分析 （2021），提出因為有 中小企業、羅吉斯迴歸分析、財務危機的重點而找出了 徵信報告的解答。
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FinTech金融科技名詞速查字典：全面即懂人工智慧、數位貨幣、區塊鏈、支付科技及網路安全
為了解決徵信報告 的問題，作者金融科技理論與應用研究小組 這樣論述：
★涵蓋 11 項領域，121個主要用語詳解 ★數百條相關詞彙說明 + 中英名詞對照 ★跟上國際趨勢，一頁讀懂一則科技知識 數位貨幣有哪些？比特幣、挖礦，背後運用的正是金融科技關鍵技術之一的區塊鏈。 人工智慧包含有那些科技金融知識？包含時下耳熟能詳的大數據、區塊鏈、雲端運算、人工智慧等。 想像未來的金融運作模式嗎？付款有哪些支付方式？從傳統到數位，消費者隱私保護、網路安全、平台與數據壟斷到運算法，如網路銀行、開放銀行、加密貨幣、個人資料保護規則、防制洗錢以及監理沙盒等主題，讓你掌握最新金融科技趨勢。 最全面基礎的金融科技知識：對金融科技某個概念或問題產生興趣或疑問時，本書提供完整概念並建構
好思路。 提供系統化查詢：破除金融科技的盲點與迷思，可依需查詢時下熱門詞彙、應用領域、技術支援等。
徵信報告進入發燒排行的影片
今天質詢重點：
1. 上個月賴院長承諾我，兆豐58億案會依法追償。然而，上星期五我接到金管會的報告，內容幾乎照抄林全時代的書面報告。還是跟林全內閣一樣，只對蔡友才和吳漢卿提起訴訟，對於其他該負責任的董事與經理人，完全不追究民事賠償責任，還是交由股東與全民買單。
2. 關於慶富聯貸弊案超過200億的損失，誰要負責？財政部及金管會把相關責任推給公股行庫，但我詢問一銀及台銀董事長是否進行求償時，全部在打太極拳，完全避談求償損失的問題。
3. 金管會上週表明不對台銀進行金檢，移交給台銀自行檢查稽核。結果，負責自行檢查的總經理，在當初常董會審議放款時，明明在場，上次備詢卻撒謊說不清楚。整個常董會的放款審議，荒腔走板。
4. 全國農業金庫的徵信報告，竟然照抄慶富提供給一銀的資料，裡面更有虛偽不實的資訊。放款審查，形同虛設。
5. 金管會及公股行庫不斷將行政懲處、刑事責任，和民事求償混淆在一起。面對慶富聯貸弊案所造成公股行庫兩百多億的損失，憑什麼要全民買單
透過整合網路資訊探索銀行對熱門餐飲業的授信決策模型
為了解決徵信報告 的問題，作者池杏雯 這樣論述：
國內銀行對企業授信模型最常使用評估方法為企業資本額、企業規模、財務狀況、保證人、擔保品、企業年資及行業類別以及徵信報告等，做為貸款准駁、利率高低或是額度降減的依據，但往往對中小型企業及餐飲業來說，透過銀行現行授信模型很難申辦到貸款；反之，對銀行來說也因此流失掉較優質的潛在客戶。本研究目的是以銀行授信模型，透過網路資訊對熱門的餐飲業增加授信決策評估，達到互利互惠的效果讓銀行新增加授信業務，同時對於餐飲業可獲得融資的機會。本研究透過國內外文獻蒐集，採用德菲法(Delphi Method)找出銀行對熱門餐飲之授信評估的關鍵因素有三大構面與30項準則，再利用層級分析法 (Analytic Hiera
rchy Process, AHP) 求取出三大構面、13準則之權重，進行研究分析，歸納出銀行針對熱門餐飲業之授信估後，原取得授信條件的貸款額度以及評估風險後得到的授信利率，再新增加考量網路數據評估，重新評估增加貸款額度或是降低貸款利率的可能性；或授信案件中原無可承作貸款空間條件，因納入網路數據評量後，成為可承作的授信案件，藉以協助中小餐飲企業順利取得資金或是較優良的授信條件結果，降低借款的付款壓力，同時對銀行而言是增加貸款的收益。
初階授信人員資格測驗經典講義與試題
為了解決徵信報告 的問題，作者高朝樑 這樣論述：
財務危機之關聯因子分析
為了解決徵信報告 的問題，作者李昭錡 這樣論述：
本文研究對象為國內某商業銀行高雄地區分行之有效企業授信戶，選取其2019年至2021年徵信報告中財務報表年資料做為研究樣本，使用266筆正常公司及18筆危機公司共計284筆財務報表，並從樣本銀行授信資料庫中收集建構模型所需的解釋變數，進行羅吉斯迴歸分析，以建構企業財務危機預測模型，並利用另外158筆正常公司及11筆危機公司共計169筆企業授信戶的財務報表進行樣本外預測，預測結果顯示準確率約為81.8%，具有不錯的預測力。