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逢甲大學 金融博士學位學程 張倉耀、陳森松所指導 黃勝勇的 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 （2021），提出桃園汽車借款關鍵因素是什麼，來自於數據分析、決策樹、隨機森林演算法、支持向量機、偵測監控機制。

而第二篇論文中華大學 企業管理學系 蔡明春所指導 蔡思瑩的 房貸壽險認知、知覺風險與投保意願之關聯性研究 （2016），提出因為有 房貸壽險、房貸壽險認知、知覺風險、投保態度、投保意願的重點而找出了 桃園汽車借款的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了桃園汽車借款，大家也想知道這些：

最高人民法院商事審判裁判規範與案例指導（第二卷）

為了解決桃園汽車借款的問題，作者奚曉明 主編 這樣論述：

宋曉明主編的《最高人民法院商事審判裁判規範與案例指導(第2卷)》是為指引法律執業操作，提升專業應用水準而編寫的。全書共分8個部分，內容包括︰商事審判工作金融、合同、物權‧擔保、公司、證券‧期貨‧保險、侵權、訴訟程序。除了商事審判工作部分外，其他7個部分均由專題研討、裁判文書、司法解釋解讀、案例指導等組成。

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

為了解決桃園汽車借款的問題，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。

房貸壽險認知、知覺風險與投保意願之關聯性研究

為了解決桃園汽車借款的問題，作者蔡思瑩 這樣論述：

台灣房地產景氣自SARS風暴後已脫離谷底逐步回升，房地產市場交易熱絡促使房貸市場蓬勃發展。因此在房貸市場供、需之間交易大幅增加，銀行扮演著資金供應者之角色，除配合政府法令推行政策性優惠房貸外，為爭搶房貸市場之相關利益爰提供多種優惠房屋貸款專案供購屋資金需求者選擇。然而「購屋」是大多數人一生的夢想與成就，但也是所有個金貸款產品中期限最長達之商品、金額亦較消費性貸款商品鉅大，對於借款者無不是多一項財務負擔，也是極具風險的投資，因此銀行洽談推展房貸業務同時會向申請人推廣「房貸壽險」，以將借款人、銀行之風險轉嫁由保險公司承擔。然而對於台灣民眾而言，房貸壽險的認知與投保意願並較不普及，因此本研究期望藉

此探討房貸申請人對於房貸壽險的認知、知覺風險與投保態度，進而探討此因素對於房貸申請人投保意願之影響。 本研究共回收449份有效問卷，並利用結構方程式模式、t檢定及變異數進行統計分析。研究結果顯示消費者對房貸壽險的購買態度主要受到房貸壽險認知所影響，特別是「意義認知」其次為「認同認知」、「內容認知」。此外，民眾不論所擁有房屋為自用或非自用，對於購買房貸壽險的態度亦無顯著差異。該項研究可供銀行及保險公司在推廣房貸壽險時對於產品的認知程度予以強化，以提高民眾對於房貸壽險的認知程度，將商品「留愛不留債」的精神推廣以達普及化，進而提高購買意願。

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