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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

為了解決嘉義汽車借款的問題，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。

銀行對中小企業授信評估之個案研究

為了解決嘉義汽車借款的問題，作者林玲妃 這樣論述：

授信業務是銀行主要業務之一，亦為銀行收益之主要來源，授信內容之優劣影響銀行經營之健全性至鉅，銀行一方面要確保存戶及股東之權益，維持穩定成長收益，另一方面要配合政府政策發展經濟。台灣中小企業占全體企業之九成七，是台灣經濟的中流砥柱，銀行對於中小企業之授信，因其財務報表無法表達實際財務狀況及經營成果，致使中小企業與銀行間存在資訊不對稱的問題，是屬授信風險偏高之客戶，然而在銀行過度競爭、存放款利差壓縮的環境下，中小企業授信又是各金融機構積極爭取之業務，因此，中小企業之授信評估對金融機構而言十分重要，必須兼顧授信風險控管、提升資產品質及增裕銀行盈餘的重責大任。本研究以銀行授信原則為基礎，再參考先進已

發表之相關研究文獻與銀行實務的經驗，經過深度訪談個案銀行專職授信主管，探討個案銀行對中小企業授信評估之決定因素，經分析歸納主要結論為：個案銀行針對中小企業授信採用前後台制度，區別職能控管授信前、中、後期風險，授信評估以信用評等機制，搭配專家評估法，針對整體大環境之經濟情勢、產業景氣循環階段、市場供需及授信戶個別狀況調整授信架構，透過實地訪查及訪廠，掌握企業非書面資料所顯示之營運及信用狀況，以彌補資訊不對稱的缺口，避免逆選擇現象，並分析企業及其負責人於聯合徵信中心資訊，再依借款戶、資金用途、償還來源、債權保障及授信展望等五項審核原則，綜合評估核貸。期望藉此研究，讓銀行從業人員在拓展中小企業授信業

務時，瞭解實地訪查對中小企業授信評估之重要性，與訪查時需要注意及觀察的重點，以落實認識客戶，透過瞭解授信對象的良劣區隔特性，做為授信決策時之參考，並有助於提高中小企業授信之品質，同時提供為中小企業申請貸款之參考，以達成銀行與中小企業雙贏共好之局面。